Near‐infrared spectroscopy as an alternative to the Wada test for language mapping in children, adults and special populations
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
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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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 découle