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Enregistrement W2661384233 · doi:10.1684/pnv.2017.0666

Language disturbances after non-thalamic subcortical stroke: a review of the literature

2017· review· en· W2661384233 sur OpenAlexaff
Liziane Bouvier, Bertrand Groulx, Vincent Martel‐Sauvageau, Laura Monetta

Notice bibliographique

RevueGériatrie et Psychologie Neuropsychiatrie du Viellissement · 2017
Typereview
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueNeurobiology of Language and Bilingualism
Établissements canadiensUniversité LavalCentre for Interdisciplinary Research in RehabilitationInstitut Universitaire en Santé Mentale de Québec
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAphasiaPsychologyChecklistComprehensionLanguage productionNeuropsychologyLanguage disorderStroke (engine)Cognitive psychologyLinguisticsCognitionNeuroscience

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Language disorders following subcortical non-thalamic stroke show great variability across literature and a well-defined profile in these aphasic disturbances is yet to be established. The lack of recent and consistent literature on the subject complicates the management of subcortical aphasia. The aim of this study is to review the literature describing oral language disturbances following subcortical non-thalamic stoke affecting the basal ganglia and the surrounding white matter. A review of the literature of three databases (PubMed, PsycNet and LLBA), identifying research articles from 1997 to 2015, was completed. The quality of the selected studies was assessed using the Checklist for the assessment of methodological quality. Twenty-two articles met criteria for review and oral language assessment data were extracted for 114 subjects. The results suggest a predominance of deficits in more complex and demanding language levels (ex. discourse, syntax) and in language production (vs comprehension). Rapid recovery is expected, especially for lexical-semantic and receptive deficits. These findings show the importance of a complete oral language evaluation after subcortical stoke and provide recent data relative to expected deficits and recovery to guide clinicians in the management of these patients. They also suggest that a descriptive approach of the deficits may be more efficient and accurate than the use of a traditional classification of aphasia.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0080,009
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,051
Tête enseignante GPT0,394
Écart entre enseignants0,343 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations9
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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