Stuttering as a trait or state – an <scp>ALE</scp> meta‐analysis of neuroimaging studies
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
Stuttering is a speech disorder characterised by repetitions, prolongations and blocks that disrupt the forward movement of speech. An earlier meta-analysis of brain imaging studies of stuttering (Brown et al., 2005) revealed a general trend towards rightward lateralization of brain activations and hyperactivity in the larynx motor cortex bilaterally. The present study sought not only to update that meta-analysis with recent work but to introduce an important distinction not present in the first study, namely the difference between 'trait' and 'state' stuttering. The analysis of trait stuttering compares people who stutter (PWS) with people who do not stutter when behaviour is controlled for, i.e., when speech is fluent in both groups. In contrast, the analysis of state stuttering examines PWS during episodes of stuttered speech compared with episodes of fluent speech. Seventeen studies were analysed using activation likelihood estimation. Trait stuttering was characterised by the well-known rightward shift in lateralization for language and speech areas. State stuttering revealed a more diverse pattern. Abnormal activation of larynx and lip motor cortex was common to the two analyses. State stuttering was associated with overactivation in the right hemisphere larynx and lip motor cortex. Trait stuttering was associated with overactivation of lip motor cortex in the right hemisphere but underactivation of larynx motor cortex in the left hemisphere. These results support a large literature highlighting laryngeal and lip involvement in the symptomatology of stuttering, and disambiguate two possible sources of activation in neuroimaging studies of persistent developmental 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 | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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