Brain activation associated with motor skill practice in children with developmental coordination disorder: an fMRI study
Notice bibliographique
Résumé
Children with developmental coordination disorder (DCD) have difficulty in learning new motor skills. At present, it is not known whether these children employ a different set of brain regions than typically developing (TD) children during skilled motor practice. Using functional magnetic resonance imaging, we mapped brain activity associated with skilled motor practice of a trail-tracing task in 7 children with DCD and 7 age-matched controls (aged 8-12 years). We indexed change in motor performance as a reduction in tracing error from early practice to retention. Children with DCD showed less blood-oxygen-level-dependent signal as compared to TD children in a network of brain regions associated with skilled motor practice: bilateral inferior parietal lobules (Brodmann Area (BA) 40), right lingual gyrus (BA 18), right middle frontal gyrus (BA 9), left fusiform gyrus (BA 37), right cerebellar crus I, left cerebellar lobule VI, and left cerebellar lobule IX. While no statistically significant differences were detected, effect size testing revealed that children with DCD demonstrated poorer tracing accuracy than TD children at retention (d=0.48). Our results suggest that, compared to TD peers, children with DCD demonstrate under-activation in cerebellar-parietal and cerebellar-prefrontal networks and in brain regions associated with visual-spatial learning. These data suggest a neurobiological correlation with impaired learning of motor skills in children with DCD, which will need to be confirmed with a larger sample.
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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 | 0,001 |
| 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 ».