Structural organization of the praxis network predicts gesture production: Evidence from healthy subjects and patients with schizophrenia
Notice bibliographique
Résumé
Hand gestures are an integral part of social interactions and communication. Several imaging studies in healthy subjects and lesion studies in patients with apraxia suggest the praxis network for gesture production, involving mainly left inferior frontal, posterior parietal and temporal regions. However, little is known about the structural connectivity underlying gesture production. We recruited 41 healthy participants and 39 patients with schizophrenia. All participants performed a gesture production test, the Test of Upper Limb Apraxia, and underwent diffusion tensor imaging. We hypothesized that gesture production is associated with structural network connectivity as well as with tract integrity. We defined the praxis network as an undirected graph comprised of 13 bilateral regions of interest and derived measures of local and global structural connectivity and tract integrity from Finsler geometry. We found an association of gesture deficit with reduced global and local efficiency of the praxis network. Furthermore, reduced tract integrity, for example in the superior longitudinal fascicle, arcuate fascicle or corpus callosum were related to gesture deficits. Our findings contribute to the understanding of structural correlates of gesture production as they first present diffusion tensor imaging data in a combined sample of healthy subjects and a patient cohort with gestural deficits.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».