Atypical language lateralization in patients with left hippocampal sclerosis: does the hippocampus affect language lateralization?
Notice bibliographique
Résumé
AIM: To provide information related to atypical language activations (right or bilateral) in positron emission tomography in patients with left clear-cut hippocampal sclerosis. MATERIAL AND METHODS: Twelve right-handed patients who had been operated on left-sided hippocampal sclerosis and 12 right-handed normal subjects were included and the synonym generation task was used for evaluation of language lateralization. RESULTS: Atypical language activations were frequently found in the patients compared to the controls. A total of 3 (25%) subjects in the controls showed atypical activations: 2 bilateral with right and 1 bilateral with left-sided activations. There were no clear right-sided Broca activations in the control group but almost 25% of the patients showed clear right-sided Broca activations. In the patients the incidence of atypical language activations was 91.6% (11 patients). CONCLUSION: From the present study, it is clear that functional reorganization of the language-related neuronal network is modified in patients with left hippocampal sclerosis. Although the lesion is far from the primary language-related areas, atypical language lateralization is common in these patients and this should be considered in preoperative period.
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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 | 0,000 | 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) | 0,002 | 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 ».