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Enregistrement W7124176943 · doi:10.17169/refubium-50838

BOLD Long-Range Temporal Correlations Reflect Changes in Language and Depression Across Intensive Aphasia Therapy

2025· article· en· W7124176943 sur OpenAlexfundno aff
Anna-Thekla P. Jäger, Christopher J. Steele, Felix R. Dreyer, Milena R. Osterloh, Anna Sadlon, Vadim Nikulin, Bettina Mohr, Friedemann Pulvermüller

Notice bibliographique

RevueRefubium (Universitätsbibliothek der Freien Universität Berlin) · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueNeurobiology of Language and Bilingualism
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchDeutsche Forschungsgemeinschaft
Mots-clésAphasiaDepression (economics)Functional magnetic resonance imagingLateralization of brain functionStroke (engine)Brain activity and meditationDefault mode networkNeuroplasticityRehabilitation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Intensive language-action therapy treats language deficits and depressive symptoms in chronic poststroke aphasia, yet the underlying neural mechanisms remain underexplored. Long-range temporal correlations (LRTC) in blood oxygenation level–dependent signals indicate persistence in brain activity patterns and may relate to learning and levels of depression. This observational study investigates blood oxygenation level–dependent LRTC changes alongside therapy-induced language and mood improvements in perisylvian and domain-general brain areas. METHODS: Sixteen patients with chronic poststroke aphasia underwent functional magnetic resonance imaging before and after 2 to 4 weeks of intensive language-action therapy. Therapy took place at Freie Universität Berlin (2014–2020). Language functions and depression were assessed using the Aachen Aphasia Test, the Beck Depression Inventory, and the Montgomery-Åsberg Depression Rating Scale. We implemented a passive reading functional magnetic resonance imaging paradigm and analyzed data using detrended fluctuation analysis to assess LRTC. A 2×2×2 (time, hemisphere, and region of interest) repeated measures ANCOVA (covariates: age, lesion size, time poststroke, and therapy intensity) was conducted in frontoparietal/temporal perisylvian areas across hemispheres before/after therapy. Correlation analyses explored links between changes in behavior and LRTC in focal perisylvian areas and across the whole brain. RESULTS: Younger patients (relative to the continuous age range of our sample) showed reductions in LRTC across therapy, whereas relatively older patients tended toward increases. We found that changes in LRTC correlated with changes in language performance in right hemisphere perisylvian regions and bilateral domain-general and memory areas (eg, hippocampus, thalamus, supplementary motor area, and putamen). Similarly, changes in depressive symptoms correlated with LRTC changes in right hemisphere perisylvian regions. CONCLUSIONS: LRTC changes across therapy reflect changes in both language performance and depression in chronic poststroke aphasia. Predominantly right perisylvian and domain-general regions seem critical for neuroplasticity in language rehabilitation. In addition, the observed role of right perisylvian regions in mood regulation highlights the interconnection of cognitive recovery and emotional well-being. LRTC may represent a valuable biomarker for tracking therapy-related neuroplasticity.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,261
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0030,004
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,002
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,026
Tête enseignante GPT0,310
Écart entre enseignants0,284 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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