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Record W7008283346

Aphasie secondaire à un accident vasculaire cérébral impliquant l’artère cérébrale moyenne gauche : étude longitudinale en diffusion et caractérisation de l’anomie dans le discours au stade subaigu précoce

2023· dissertation· fr· W7008283346 on OpenAlexfundno aff

Bibliographic record

VenuePapyrus : Institutional Repository (Université de Montréal) · 2023
Typedissertation
Languagefr
FieldNeuroscience
TopicNeurobiology of Language and Bilingualism
Canadian institutionsnot available
FundersCanadian Institutes of Health ResearchNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaHeart and Stroke Foundation of Canada
KeywordsStroke (engine)Risk factorCentral nervous system diseaseContext (archaeology)
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

L’aphasie survient le plus souvent à la suite d’un accident vasculaire cérébral (AVC) ischémique touchant l’artère cérébrale moyenne (ACM) gauche et représente l’une des conséquences les plus dévastatrices d’un AVC. La présente thèse vise à répondre à deux lacunes scientifiques importantes dans le domaine de l’aphasie secondaire à l’AVC impliquant l’ACM gauche, la première, plus fondamentale, et la seconde, plus clinique. Dans un premier temps, alors que les effets de l’AVC ischémique sur la matière grise ont été largement documentés dans les études précédentes, les mécanismes sous-tendant les dommages à la matière blanche cérébrale demeurent peu étudiés. Ainsi, le premier article inclus dans cette thèse vise à décrire le patron d’évolution longitudinale des propriétés microstructurelles de la matière blanche ipsilésionnelle après un AVC ischémique impliquant l’ACM gauche, en utilisant l’imagerie par résonance magnétique de diffusion. Nos résultats suggèrent que différents mécanismes pathophysiologiques s’opèrent pendant les stades aigu, subaigu précoce et chronique de l’AVC, avec la matière blanche lésionnelle et la matière blanche périlésionnelle affectée par l’ischémie à différents degrés et selon un décours temporel différent. Nous montrons que la considération d’une combinaison de mesures de diffusion à différents temps de mesure peut nous informer par rapport à la nature des différents mécanismes pathophysiologiques en cours, incluant l’oedème cellulaire, les dommages axonaux et la dégradation de la gaine de myéline. Une autre question qui demeure peu explorée dans la littérature sur l’aphasie post-AVC concerne la façon dont l’anomie, son symptôme cardinal, est reflétée dans la production de discours aux stades précoces du trouble. Le second article de cette thèse vise donc à évaluer la relation entre les mesures quantitatives de la production de discours et la performance dans le contexte de tâches de dénomination d’images au stade subaigu précoce de l’aphasie post-AVC impliquant l’ACM gauche (8-14 jours post-AVC). Nos résultats montrent la présence d’atteintes pour plusieurs mesures micro- et macrolinguistiques du discours chez les personnes avec aphasie et indiquent que l’informativité du discours (unités de contenu sémantique) est la mesure discursive la plus fortement corrélée aux capacités de dénomination. Nos résultats contribuent à une meilleure compréhension de la façon dont l’anomie est reflétée dans le contexte de la production de discours continu chez les personnes avec aphasie post-AVC dans la phase précoce du trouble. Ils suggèrent également que l’évaluation quantitative du discours peut offrir de l’information unique et potentiellement plus complexe à propos des atteintes langagières précoces, laquelle ne peut être entièrement captée par une tâche de dénomination d’images.

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.000
metaresearch head score (Gemma)0.003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: Observational
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.044
Threshold uncertainty score0.087

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0000.003
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0010.001
Science and technology studies0.0010.001
Scholarly communication0.0010.001
Open science0.0000.000
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0020.001

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.

Opus teacher head0.009
GPT teacher head0.214
Teacher spread0.205 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designObservational
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

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Published2023
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