Structural disconnectome mapping of cognitive function in poststroke patients
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND PURPOSE: Sequalae following stroke represents a significant challenge in current rehabilitation. The location and size of focal lesions are only moderately predictive of the diverse cognitive outcome after stroke. One explanation building on recent work on brain networks proposes that the cognitive consequences of focal lesions are caused by damages to anatomically distributed brain networks supporting cognition rather than specific lesion locations. METHODS: To investigate the association between poststroke structural disconnectivity and cognitive performance, we estimated individual level whole-brain disconnectivity probability maps based on lesion maps from 102 stroke patients using normative data from healthy controls. Cognitive performance was assessed in the whole sample using Montreal Cognitive Assessment, and a more comprehensive computerized test protocol was performed on a subset (n = 82). RESULTS: Multivariate analysis using Partial Least Squares on the disconnectome maps revealed that higher disconnectivity in right insular and frontal operculum, superior temporal gyrus and putamen was associated with poorer MoCA performance, indicating that lesions in regions connected with these brain regions are more likely to cause cognitive impairment. Furthermore, our results indicated that disconnectivity within these clusters was associated with poorer performance across multiple cognitive domains. CONCLUSIONS: These findings demonstrate that the extent and distribution of structural disconnectivity following stroke are sensitive to cognitive deficits and may provide important clinical information predicting poststroke cognitive sequalae.
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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 | 0,002 |
| 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 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 découle