Predictors of Poststroke Aphasia Recovery
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND PURPOSE: The factors associated with recovery of language domains after stroke remain uncertain. We described recovery of overall-language-ability, auditory comprehension, naming, and functional-communication across participants' age, sex, and aphasia chronicity in a large, multilingual, international aphasia dataset. METHODS: Individual participant data meta-analysis of systematically sourced aphasia datasets described overall-language ability using the Western Aphasia Battery Aphasia-Quotient; auditory comprehension by Aachen Aphasia Test (AAT) Token Test; naming by Boston Naming Test and functional-communication by AAT Spontaneous-Speech Communication subscale. Multivariable analyses regressed absolute score-changes from baseline across language domains onto covariates identified a priori in randomized controlled trials and all study types. Change-from-baseline scores were presented as estimates of means and 95% CIs. Heterogeneity was described using relative variance. Risk of bias was considered at dataset and meta-analysis level. RESULTS: Assessments at baseline (median=43.6 weeks poststroke; interquartile range [4-165.1]) and first-follow-up (median=10 weeks from baseline; interquartile range [3-26]) were available for n=943 on overall-language ability, n=1056 on auditory comprehension, n=791 on naming and n=974 on functional-communication. Younger age (<55 years, +15.4 Western Aphasia Battery Aphasia-Quotient points [CI, 10.0-20.9], +6.1 correct on AAT Token Test [CI, 3.2-8.9]; +9.3 Boston Naming Test points [CI, 4.7-13.9]; +0.8 AAT Spontaneous-Speech Communication subscale points [CI, 0.5-1.0]) and enrollment <1 month post-onset (+19.1 Western Aphasia Battery Aphasia-Quotient points [CI, 13.9-24.4]; +5.3 correct on AAT Token Test [CI, 1.7-8.8]; +11.1 Boston Naming Test points [CI, 5.7-16.5]; and +1.1 AAT Spontaneous-Speech Communication subscale point [CI, 0.7-1.4]) conferred the greatest absolute change-from-baseline across each language domain. Improvements in language scores from baseline diminished with increasing age and aphasia chronicity. Data exhibited no significant statistical heterogeneity. Risk-of-bias was low to moderate-low. CONCLUSIONS: Earlier intervention for poststroke aphasia was crucial to maximize language recovery across a range of language domains, although recovery continued to be observed to a lesser extent beyond 6 months poststroke.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».