Near‐infrared spectroscopy as an alternative to the Wada test for language mapping in children, adults and special populations
Notice bibliographique
Résumé
The intracarotid amobarbital test (IAT) is the most widely used procedure for pre-surgical evaluation of language lateralization in epileptic patients. However, apart from being invasive, this technique is not applicable in young children or patients who present mental retardation and/or language deficits. Functional magnetic resonance imaging (fMRI) is increasingly employed as a non-invasive alternative. Again, this method is more difficult to use with young children, especially hyperactive ones, since they have to remain motionless during data acquisition. The aim of this study was to determine whether near-infrared spectroscopy (NIRS) can be used as an alternative technique to investigate language lateralization in children and special populations. Unlike Wada test, NIRS is non-invasive, and it is more tolerant to movement artefacts than fMRI. In the present study, NIRS data were acquired in four epileptic children, a 12-year-old boy with pervasive developmental disorder and a 3-year-old, healthy child, as well as three healthy and two epileptic adults, while they performed a verbal fluency task and a control task. When applicable, the results were compared to the subjects' fMRI and/or IAT findings. Clear laterality of speech was obtained in all participants, including the two non-epileptic children, and NIRS results matched fMRI and IAT findings. These results, if replicable in larger samples, are encouraging and suggest that NIRS has the potential to become a viable, non-invasive alternative to IAT and fMRI in the determination of speech lateralization in children and clinical populations that cannot be submitted to more invasive techniques.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».