Family Poverty Affects the Rate of Human Infant Brain Growth
Notice bibliographique
Résumé
Living in poverty places children at very high risk for problems across a variety of domains, including schooling, behavioral regulation, and health. Aspects of cognitive functioning, such as information processing, may underlie these kinds of problems. How might poverty affect the brain functions underlying these cognitive processes? Here, we address this question by observing and analyzing repeated measures of brain development of young children between five months and four years of age from economically diverse backgrounds (n = 77). In doing so, we have the opportunity to observe changes in brain growth as children begin to experience the effects of poverty. These children underwent MRI scanning, with subjects completing between 1 and 7 scans longitudinally. Two hundred and three MRI scans were divided into different tissue types using a novel image processing algorithm specifically designed to analyze brain data from young infants. Total gray, white, and cerebral (summation of total gray and white matter) volumes were examined along with volumes of the frontal, parietal, temporal, and occipital lobes. Infants from low-income families had lower volumes of gray matter, tissue critical for processing of information and execution of actions. These differences were found for both the frontal and parietal lobes. No differences were detected in white matter, temporal lobe volumes, or occipital lobe volumes. In addition, differences in brain growth were found to vary with socioeconomic status (SES), with children from lower-income households having slower trajectories of growth during infancy and early childhood. Volumetric differences were associated with the emergence of disruptive behavioral problems.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».