Extra-Linguistic Cognitive Functions Involved in the Token Test: Results from a Cohort of Non-Aphasic Stroke Patients with Right Hemisphere Lesion
Notice bibliographique
Résumé
Background: The Token Test (TT) is widely used to examine comprehension disorders in aphasic patients, but abilities other than language may affect a patient’s performance. This study aims to explore the correlation between the TT subtest performances and the performances in extra-linguistic cognitive areas in a cohort of patients from the Intensive Rehabilitation Post-Stroke (RIPS) study with a first, right hemisphere stroke and without aphasia, prospectively enrolled at admission to intensive inpatient post-acute rehabilitation. Methods: The patients were administered the TT (50-item version), the forward and backward digit span (DST), and the Montreal Cognitive Assessment (MoCA). Spearman’s partial correlations adjusted by age were used to evaluate the association between the number of errors in the TT and the other tests’ corrected scores. Results: Of the 37 patients enrolled in this study, 29.7% made 3–11 errors on the TT, 27.0% more than 11 errors, mostly in parts IV and V. The forward and backward digit span scores showed correlations with errors in part V of the TT (r = −0.408, p = 0.013; r = −0.307, p = 0.027). The errors in part IV of the TT presented a correlation with a forward digit span too (r = −0.394, p = 0.017). With respect to MoCA domains, executive functioning, and orientation were related to the TT part V errors (r = −0.468, p = 0.007; r = −0.499, p = 0.003). The orientation also correlated with the TT part III (r = −0.504, p = 0.002). Conclusion: Our findings show that the TT performances in patients with right hemisphere stroke and without aphasia are related to impairments in auditory–verbal span/auditory working memory mostly for TT scores on subpart V as measured by the DST and to executive function and orientation, as measured by the MoCA subtests.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 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 ».