Dissociation of White Matter Bundles in Different Recovery Measures in Poststroke Aphasia
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Poststroke aphasia (PSA) recovery shows high variability across individuals and at different time points. Although diffusion biomarkers from the ventral and dorsal streams have demonstrated strong predictive power for language outcomes, it is still unclear how these biomarkers relate to the various stages of PSA recovery. In this study, we aim to compare diffusion metrics and language measures as predictors of language recovery in a longitudinal cohort of participants with PSA. METHODS: Participants were recruited at a stroke unit at the emergency room, and underwent diffusion magnetic resonance imaging scanning and language assessment within 3 days (acute phase) after stroke, with behavioral follow-ups at subacute (10±3 days) and chronic phases (>6 months). We conducted regression analyses on language performance (cross-sectional), Δscores between all time points (acute-subacute, subacute-chronic, acute-chronic), and relative Δscores between all time points (Δscore/language baseline score), with acute diffusion metrics from language-related white matter tracts, lesion size, language baseline scores, and demographic data as predictors. RESULTS: Thirty-nine participants presenting PSA were recruited, and 24 participants (mean age, 73 years; 8 women) completed the 3-time point assessment in total. The best prediction model of performance scores used axial diffusivity from the left arcuate fasciculus in both the subacute ( R 2 =0.785) and chronic stages ( R 2 =0.626). Moreover, the prediction of ∆scores depended on axial diffusivity from the left inferior frontal-occipital fasciculus in the subacute stage ( R 2 =0.5) and depended additionally on axial diffusivity from the right inferior frontal-occipital fasciculus in the chronic stage ( R 2 =0.68). The prediction of mediation analyses showed that the lesion load of the left arcuate fasciculus mediated the relationship between axial diffusivity from the left arcuate fasciculus and chronic language performance. CONCLUSIONS: Language performance at subacute and chronic time points could be predicted by the integrity of the left arcuate fasciculus, whereas Δscores in the subacute and chronic phases depended on the left inferior frontal-occipital fasciculus, showing a dissociation of the white matter pathways about language outcomes. These results suggest a functional differentiation of the dual-stream components in PSA recovery.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».