Walking, Gross Motor Development, and Brain Functional Connectivity in Infants and Toddlers
Notice bibliographique
Résumé
Infant gross motor development is vital to adaptive function and predictive of both cognitive outcomes and neurodevelopmental disorders. However, little is known about neural systems underlying the emergence of walking and general gross motor abilities. Using resting state fcMRI, we identified functional brain networks associated with walking and gross motor scores in a mixed cross-sectional and longitudinal cohort of infants at high and low risk for autism spectrum disorder, who represent a dimensionally distributed range of motor function. At age 12 months, functional connectivity of motor and default mode networks was correlated with walking, whereas dorsal attention and posterior cingulo-opercular networks were implicated at age 24 months. Analyses of general gross motor function also revealed involvement of motor and default mode networks at 12 and 24 months, with dorsal attention, cingulo-opercular, frontoparietal, and subcortical networks additionally implicated at 24 months. These findings suggest that changes in network-level brain-behavior relationships underlie the emergence and consolidation of walking and gross motor abilities in the toddler period. This initial description of network substrates of early gross motor development may inform hypotheses regarding neural systems contributing to typical and atypical motor outcomes, as well as neurodevelopmental disorders associated with motor dysfunction.
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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 | 0,002 |
| 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 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 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 ».