Diffusion Imaging of Cerebral White Matter in Persons Who Stutter: Evidence for Network-Level Anomalies
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Deficits in brain white matter have been a main focus of recent neuroimaging studies on stuttering. However, no prior study has examined brain connectivity on the global level of the cerebral cortex in persons who stutter (PWS). In the current study, we analyzed the results from probabilistic tractography between regions comprising the cortical speech network. An anatomical parcellation scheme was used to define 28 speech production-related ROIs in each hemisphere. We used network-based statistic (NBS) and graph theory to analyze the connectivity patterns obtained from tractography. At the network level, the probabilistic corticocortical connectivity from the PWS group were significantly weaker that from persons with fluent speech (PFS). NBS analysis revealed significant components in the bilateral speech networks with negative correlations with stuttering severity. To facilitate comparison with previous studies, we also performed tract-based spatial statistics (TBSS) and regional fractional anisotropy (FA) averaging. Results from tractography, TBSS and regional FA averaging jointly highlight the importance of several regions in the left peri-Rolandic sensorimotor and premotor areas, most notably the left ventral premotor cortex and middle primary motor cortex, in the neuroanatomical basis of stuttering.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 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 découle