Language Profile of Posterior Cortical Atrophy: A Comparative Study with Alzheimer’s Disease Variants
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Objective This study investigates language impairments in early-stage posterior cortical atrophy (PCA) patients, examining five language subdomains to resolve existing controversies and gaps in the literature. Methods Participants diagnosed with posterior cortical atrophy (PCA; n=105), typical Alzheimer’s disease (tAD; n=105), logopenic variant primary progressive aphasia (lvPPA; n=116) and healthy controls (HC; n=165) were selected from the National Alzheimer’s Coordinating Center (NACC) database. We utilized language tests from the Uniform Data Set and Frontotemporal Lobar Degeneration Module to assess different aspects of linguistic ability, including verbal fluency, reading, naming, semantics and repetition. Result Our findings revealed a global decline in visual and non-visual language functions among PCA patients compared to HC, with no spared domains. Furthermore, we investigated specific language errors in reading and sentence repetition, and we found that PCA patients committed a mix of phonological, semantic and word omission errors. They were more impaired on irregular vs. regular word reading and more impaired on verb vs noun naming. Overall PCA patients showed less severe language deficits than lvPPA, except in single word comprehension and verb naming, where the opposite pattern was found. They also showed more impaired visual language impairments and similar non-visual language impairments in comparison to tAD. Discussion These findings highlight that language impairments in PCA extend beyond visual deficits, playing a key role in its clinical presentation. Recognizing these language issues is essential for differentiating PCA from tAD and lvPPA, where distinct patterns of impairment help refine diagnosis.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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 ».