The Neural and Behavioral Correlates of Anomia Recovery following Personalized Observation, Execution, and Mental Imagery Therapy: A Proof of Concept
Notice bibliographique
Résumé
The impact of sensorimotor strategies on aphasia recovery has rarely been explored. This paper reports on the efficacy of personalized observation, execution, and mental imagery (POEM) therapy, a new approach designed to integrate sensorimotor and language-based strategies to treat verb anomia, a frequent aphasia sign. Two participants with verb anomia were followed up in a pre-/posttherapy fMRI study. POEM was administered in a massed stimulation schedule, with personalized stimuli, resulting in significant improvement in both participants, with both trained and untrained items. Given that the latter finding is rarely reported in the literature, the evidence suggests that POEM favors the implementation of a word retrieval strategy that can be integrated and generalized. Changes in fMRI patterns following POEM reflect a reduction in the number of recruited areas supporting naming and the recruitment of brain areas that belong to the language and mirror neuron systems. The data provide evidence on the efficacy of POEM for verb anomia, while pointing to the added value of combined language and sensorimotor strategies for recovery from verb anomia, contributing to the consolidation of a word retrieval strategy that can be better generalized to untrained words. Future studies with a larger sample of participants are required to further explore this avenue.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».