Decreased functional connectivity within a language subnetwork in benign epilepsy with centrotemporal spikes
Notice bibliographique
Résumé
Objective: Benign epilepsy with centrotemporal spikes (BECTS, also known as Rolandic epilepsy) is a common epilepsy syndrome that is associated with literacy and language impairments. The neural mechanisms of the syndrome are not known. The primary objective of this study was to test the hypothesis that functional connectivity within the language network is decreased in children with BECTS. We also tested the hypothesis that siblings of children with BECTS have similar abnormalities. Methods: Echo planar magnetic resonance (MR) imaging data were acquired from 25 children with BECTS, 12 siblings, and 20 healthy controls, at rest. After preprocessing with particular attention to intrascan motion, the mean signal was extracted from each of 90 regions of interest. Sparse, undirected graphs were constructed from adjacency matrices consisting of Spearman's rank correlation coefficients. Global and nodal graph metrics and subnetwork and pairwise connectivity were compared between groups. Results: There were no significant differences in graph metrics between groups. Children with BECTS had decreased functional connectivity relative to controls within a four-node subnetwork, which consisted of the left inferior frontal gyrus, the left superior frontal gyrus, the left supramarginal gyrus, and the right inferior parietal lobe (p = 0.04). A similar but nonsignificant decrease was also observed for the siblings. The BECTS groups had significant increases in connectivity within a five-node, five-edge frontal subnetwork. Significance: The results provide further evidence of decreased functional connectivity between key mediators of speech processing, language, and reading in children with BECTS. We hypothesize that these decreases reflect delayed lateralization of the language network and contribute to specific cognitive impairments.
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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 ».