The pathophysiology of post-stroke aphasia: A network approach
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Post-stroke aphasia syndromes as a clinical entity arise from the disruption of brain networks specialized in language production and comprehension due to permanent focal ischemia. This approach to post-stroke aphasia is based on two pathophysiological concepts: 1) Understanding language processing in terms of distributed networks rather than language centers and 2) understanding the molecular pathophysiology of ischemic brain injury as a dynamic process beyond the direct destruction of network centers and their connections. While considerable progress has been made in the past 10 years to develop such models on a systems as well as a molecular level, the influence of these approaches on understanding and treating clinical aphasia syndromes has been limited. OBJECTIVE & METHODS: In this article, we review current pathophysiological concepts of ischemic brain injury, their relationship to altered information processing in language networks after ischemic stroke and how these mechanisms may be influenced therapeutically to improve treatment of post-stroke aphasia. CONCLUSION: Understanding the pathophysiological mechanism of post-stroke aphasia on a neurophysiological systems level as well as on the molecular level becomes more and more important for aphasia treatment, as the field moves from standardized therapies towards more targeted individualized treatment strategies comprising behavioural therapies as well as non-invasive brain stimulation (NIBS).
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».