Cognitive performance and aphasia recovery
Notice bibliographique
Résumé
Objectives This study assessed cognitive performance of subjects with aphasia during the acute stage of stroke and evaluated how such performance relates to recovery at 3 months. Materials & methods Patients with aphasia following a left hemisphere stroke were evaluated during the first (baseline) and the fourth-month post onset. Assessment comprised non-verbal tests of attention/processing speed (Symbol Search, Cancelation Task), executive functioning (Matrix Reasoning, Tower of Hanoi, Clock Drawing, Motor Initiative), semantic (Camel and Cactus Test), episodic and immediate memory (Memory for Faces Test, 5 Objects Memory Test, and Spatial Span. Recovery was measured by the Token Test score at 3 months. The impact of baseline performance on recovery was evaluated by logistic regression adjusting for age, education, severity of aphasia and the Alberta Stroke Program Early CT (ASPECT) score. Results Thirty-nine subjects (with a mean of 66.5 ± 10.6 years of age, 17 men) were included. Average baseline cognitive performance was within normal range in all tests except in memory tests (semantic, episodic and immediate memory) for which scores were ≤-1.5sd. Subjects with poor aphasia recovery (N = 27) were older and had fewer years of formal education but had identical ASPECT score compared to those with favorable recovery. Considering each test individually, the score obtained on the Matrix Reasoning test was the only one to predict aphasia recovery (Exp(B)=24.085 p = 0.038). Conclusions The Matrix Reasoning Test may contribute to predict aphasia recovery. Cognitive performance is a measure of network disruption but may also indicate the availability of recovery strategies.
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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 | 0,003 |
| 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 | 0,001 | 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 ».