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.
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 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 | 0,008 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,007 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».