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Enregistrement W2912767403 · doi:10.1097/wad.0000000000000288

Bilingualism in Primary Progressive Aphasia

2019· article· en· W2912767403 sur OpenAlexaff
Ana Sofia Costa, Regina Jokel, Alberto Villarejo‐Galende, Sara Llamas‐Velasco, Kimiko Domoto-Reilley, Jennifer Wojtala, Kathrin Reetz, Álvaro Machado

Notice bibliographique

RevueAlzheimer Disease & Associated Disorders · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueNeurobiology of Language and Bilingualism
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNational Institute on Aging
Mots-clésPrimary progressive aphasiaAphasiaPsychologyNeuroscience of multilingualismLanguage impairmentPopulationMedicineCognitive psychologyDementiaDevelopmental psychologyFrontotemporal dementiaPathologyDiseaseNeuroscience

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Primary progressive aphasia (PPA) is a neurodegenerative disorder characterized by progressive deterioration of language. Being rare, reports of PPA in multilingual individuals are scarce, despite more than half of the world population being multilingual. METHODS: We describe clinical characteristics of 33 bilingual patients with PPA, including symptom presentation and language deficits pattern in their first (L1) and second language (L2), through a systematic literature review and new cases retrospectively identified in 5 countries. RESULTS: In total, 14 patients presented with nonfluent/agrammatic variant, 6 with semantic variant, and 13 with logopenic variant, with a median symptom onset of 2 years. Word-finding difficulties was the first symptom in 65% of all cases, initially noticed in L2, and not always the dominant language. Our group had 22 different languages as L1, and 9 as L2. At the whole-group level there was a tendency for parallel impairment in both languages, in line with the shared bilingual neural substrate hypothesis, but each PPA variant showed some heterogeneity. DISCUSSION: Each PPA variant showed heterogeneity, showing the need for comprehensive language and cognitive assessment across languages, as well as further clarification on the role of language mediators.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,055
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,266
Écart entre enseignants0,251 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations23
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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