Clinical characteristics of post-stroke basal ganglia aphasia and the study of language-related white matter tracts based on diffusion spectrum imaging
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Stroke often damages the basal ganglia, leading to atypical and transient aphasia, indicating that post-stroke basal ganglia aphasia (PSBGA) may be related to different anatomical structural damage and functional remodeling rehabilitation mechanisms. The basal ganglia contain dense white matter tracts (WMTs). Hence, damage to the functional tract may be an essential anatomical structural basis for the development of PSBGA. METHODS: We first analyzed the clinical characteristics of PSBGA in 28 patients and 15 healthy controls (HCs) using the Western Aphasia Battery and neuropsychological test batteries. Moreover, we investigated white matter injury during the acute stage using diffusion magnetic resonance imaging scans for differential tractography. Finally, we used multiple regression models in correlation tractography to analyze the relationship between various language functions and quantitative anisotropy (QA) of WMTs. RESULTS: Compared with HCs, patients with PSBGA showed lower scores for fluency, comprehension (auditory word recognition and sequential commands), naming (object naming and word fluency), reading comprehension of sentences, Mini-Mental State Examination, and Montreal Cognitive Assessment, along with increased scores in Hamilton Anxiety Scale-17 and Hamilton Depression Scale-17 within 7 days after stroke onset (P < 0.05). Differential tractography revealed that patients with PSBGA had damaged fibers, including in the body fibers of the corpus callosum, left cingulum bundles, left parietal aslant tracts, bilateral superior longitudinal fasciculus II, bilateral thalamic radiation tracts, left fornix, corpus callosum tapetum, and forceps major, compared with HCs (FDR < 0.02). Correlation tractography highlighted that better comprehension was correlated with a higher QA of the left inferior fronto-occipital fasciculus (IFOF), corpus callosum forceps minor, and left extreme capsule (FDR < 0.0083). Naming was positively associated with the QA of the left IFOF, forceps minor, left arcuate fasciculus, and uncinate fasciculus (UF) (FDR < 0.0083). Word fluency of naming was also positively associated with the QA of the forceps minor, left IFOF, and thalamic radiation tracts (FDR < 0.0083). Furthermore, reading was positively correlated with the QA of the forceps minor, left IFOF, and UF (FDR < 0.0083). CONCLUSION: PSBGA is primarily characterized by significantly impaired word fluency of naming and preserved repetition abilities, as well as emotional and cognitive dysfunction. Damaged limbic pathways, dorsally located tracts in the left hemisphere, and left basal ganglia pathways are involved in PSBGA pathogenesis. The results of connectometry analysis further refine the current functional localization model of higher-order neural networks associated with language functions.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».