Abnormal Brain Dynamics Underlie Speech Production in Children with Autism Spectrum Disorder
Notice bibliographique
Résumé
A large proportion of children with autism spectrum disorder (ASD) have speech and/or language difficulties. While a number of structural and functional neuroimaging methods have been used to explore the brain differences in ASD with regards to speech and language comprehension and production, the neurobiology of basic speech function in ASD has not been examined. Magnetoencephalography (MEG) is a neuroimaging modality with high spatial and temporal resolution that can be applied to the examination of brain dynamics underlying speech as it can capture the fast responses fundamental to this function. We acquired MEG from 21 children with high-functioning autism (mean age: 11.43 years) and 21 age- and sex-matched controls as they performed a simple oromotor task, a phoneme production task and a phonemic sequencing task. Results showed significant differences in activation magnitude and peak latencies in primary motor cortex (Brodmann Area 4), motor planning areas (BA 6), temporal sequencing and sensorimotor integration areas (BA 22/13) and executive control areas (BA 9). Our findings of significant functional brain differences between these two groups on these simple oromotor and phonemic tasks suggest that these deficits may be foundational and could underlie the language deficits seen in ASD.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,004 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,001 |
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 tête enseignante, 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 ».