Differentiating spatial neglect from primary sensory-motor deficits
Bibliographic record
Abstract
Jednostronne zaniedbywanie przestrzenne jest jednym z najbardziej złożonych zaburzeń poznawczych.Wywołuje je uszkodzenie stronne mózgu, najczęściej półkuli prawej.Wyróżnia się różne jego warianty (lewo-, prawostronny), typy (percepcyjny, motoryczny, wyobrażeniowy) i formy objawów (ubytkowe, nadmiarowe), ujawniające się w różnych zakresach (osobowym, okołoosobowym, pozaosobowym) i odniesieniach przestrzennych (egocentrycznym, alocentrycznym).Przy takiej złożoności klinicznej główne podtypy zaniedbywania (wzrokowy, dotykowy, ruchowy) wymagają też różnicowania z podstawowymi deficytami sensoryczno-motorycznymi.Różnicowanie to okazuje się czasem trudne, gdyż porównywane zaburzenia mogą wystąpić niezależnie od siebie lub współistnieć, wzajemnie nasilając, imitując lub maskując swe objawy.Różnicowanie jednak jest niezbędne ze względu na odmienność w rokowaniu, wzorcach samoistnej poprawy i sposobach terapii różnie uwarunkowanych zaburzeń.Ze względu na złożoność zespołu zaniedbywania nie ma jednego narzędzia pozwalającego na diagnostykę różnicową wszystkich jego objawów ani też jednolitych zasad postępowania.Diagnostyka powinna się opierać na obserwacji spontanicznego zachowania, zastosowaniu odpowiednich testów diagnostycznych i -jeśli to konieczne -interwencji neurofizjologicznych i pomiarów aparaturowych.Do cech przemawiających za zaniedbywaniem należą: 1) przeciwstronne do lokalizacji uszkodzenia mózgowego trudności funkcjonalne, 2) asymetria stronna w wykonaniu testów diagnostycznych, 3) ograniczona samoświadomość deficytów, 4) różnomodalność objawów, 5) nieprawidłowości w reagowaniu na bodźce tożstronne do uszkodzenia mózgowego; 6) uszkodzenie ciemieniowe, głównie półkuli prawej, 7) etiologia udarowa, 8) modulujący wpływ strategii uwagowo-przestrzennych na charakter dysfunkcji, 9) trudność samodzielnego kompensowania zaburzeń.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.006 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.005 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".