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Enregistrement W4229059494 · doi:10.1016/j.nicl.2022.103036

Electrophysiological connectivity markers of preserved language functions in post-stroke aphasia

2022· article· en· W4229059494 sur OpenAlexaff
Priyanka P. Shah‐Basak, Gayatri Sivaratnam, Selina Teti, Tiffany Deschamps, Aneta Kielar, Regina Jokel, Jed A. Meltzer

Notice bibliographique

RevueNeuroImage Clinical · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueNeurobiology of Language and Bilingualism
Établissements canadiensUniversity of TorontoBaycrest HospitalHeart and Stroke Foundation
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAphasiaElectrophysiologyStroke (engine)PsychologyNeurosciencePhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Post-stroke aphasia is a consequence of localized stroke-related damage as well as global disturbances in a highly interactive and bilaterally-distributed language network. Aphasia is increasingly accepted as a network disorder and it should be treated as such when examining the reorganization and recovery mechanisms after stroke. In the current study, we sought to investigate reorganized patterns of electrophysiological connectivity, derived from resting-state magnetoencephalography (rsMEG), in post-stroke chronic (>6 months after onset) aphasia. We implemented amplitude envelope correlations (AEC), a metric of connectivity commonly used to describe slower aspects of interregional communication in resting-state electrophysiological data. The main focus was on identifying the oscillatory frequency bands and frequency-specific spatial topology of connections associated with preserved language abilities after stroke. RsMEG was recorded for 5 min in 21 chronic stroke survivors with aphasia and in 20 matched healthy controls. Source-level MEG activity was reconstructed and summarized within 72 atlas-defined brain regions (or nodes). A 72 × 72 leakage-corrected connectivity (of AEC) matrix was obtained for frequencies from theta to low-gamma (4-50 Hz). Connectivity was compared between groups, and, the correlations between connectivity and subscale scores from the Western Aphasia Battery (WAB) were evaluated in the stroke group, using partial least squares analyses. Posthoc multiple regression analyses were also conducted on a graph theory measure of node strengths, derived from significant connectivity results, to control for node-wise properties (local spectral power and lesion sizes) and demographic and stroke-related variables. Connectivity among the left hemisphere regions, i.e. those ipsilateral to the stroke lesion, was greatly reduced in stroke survivors with aphasia compared to matched healthy controls in the alpha (8-13 Hz; p = 0.011) and beta (15-30 Hz; p = 0.001) bands. The spatial topology of hypoconnectivity in the alpha vs. beta bands was distinct, revealing a greater involvement of ventral frontal, temporal and parietal areas in alpha, and dorsal frontal and parietal areas in beta. The node strengths from alpha and beta group differences remained significant after controlling for nodal spectral power. AEC correlations with WAB subscales of object naming and fluency were significant. Greater alpha connectivity was associated with better naming performance (p = 0.045), and greater connectivity in both the alpha (p = 0.033) and beta (p = 0.007) bands was associated with better speech fluency performance. The spatial topology was distinct between these frequency bands. The node strengths remained significant after controlling for age, time post stroke onset, nodal spectral power and nodal lesion sizes. Our findings provide important insights into the electrophysiological connectivity profiles (frequency and spatial topology) potentially underpinning preserved language abilities in stroke survivors with aphasia.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,598
Score d'incertitude au seuil0,898

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,054
Tête enseignante GPT0,348
Écart entre enseignants0,294 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations14
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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