Age differences in the motor control of speech: An fMRI study of healthy aging
Notice bibliographique
Résumé
Healthy aging is associated with a decline in cognitive, executive, and motor processes that are concomitant with changes in brain activation patterns, particularly at high complexity levels. While speech production relies on all these processes, and is known to decline with age, the mechanisms that underlie these changes remain poorly understood, despite the importance of communication on everyday life. In this cross-sectional group study, we investigated age differences in the neuromotor control of speech production by combining behavioral and functional magnetic resonance imaging (fMRI) data. Twenty-seven healthy adults underwent fMRI while performing a speech production task consisting in the articulation of nonwords of different sequential and motor complexity. Results demonstrate strong age differences in movement time (MT), with longer and more variable MT in older adults. The fMRI results revealed extensive age differences in the relationship between BOLD signal and MT, within and outside the sensorimotor system. Moreover, age differences were also found in relation to sequential complexity within the motor and attentional systems, reflecting both compensatory and de-differentiation mechanisms. At very high complexity level (high motor complexity and high sequence complexity), age differences were found in both MT data and BOLD response, which increased in several sensorimotor and executive control areas. Together, these results suggest that aging of motor and executive control mechanisms may contribute to age differences in speech production. These findings highlight the importance of studying functionally relevant behavior such as speech to understand the mechanisms of human brain aging. Hum Brain Mapp 38:2751-2771, 2017. © 2017 Wiley Periodicals, Inc.
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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 | 0,000 | 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 ».