Abstract TMP103: Neuroplasticity of Functional Connectivity in Language Networks in Children After Perinatal Stroke
Notice bibliographique
Résumé
Background: Acquisition of language during development is imperative for lifelong functioning. Perinatal stroke is an ideal human model of developmental neuroplasticity. Many children with perinatal stroke (arterial ischemic stroke [AIS] or periventricular venous infarction [PVI]) have intact language function despite damage to language areas. We examined the strength of functional connectivity of language networks in children with perinatal stroke. Methods: Participants were recruited from a population-based perinatal stroke cohort and compared to right-handed typically developing controls (TDC). All were scanned at rest using a 3T GE MRI (36 slices, 3.6mm isotropic, repetition/echo time=2000/30ms, 150 volumes, ~6:00). Language networks were identified using a seed based technique measuring blood oxygen level dependent responses in bilateral inferior frontal gyrus (IFG) and posterior superior temporal gyrus (pSTG). Seed-to-seed temporal correlations quantified connectivity. Standardized language outcomes for a subset included measures of vocabulary (WISC-IV Vocabulary) and fluency (NEPSY-II Word Generation Initial Letter). Results: The population was 68 children aged 6-19 (17 AIS [mean age 14.0±4.1], 15 PVI [12.8±4.0], 36 TDC [12.9±3.6]). Seven of 13 stroke children (54%) scored below the 10 th percentile on the word generation task. TDC showed stronger interhemispheric connectivity between frontal (LIFG-RIFG r=0.82±0.3) and temporal (LpSTG-RpSTG r=0.79±0.2) areas compared to intrahemispheric (LIFG-LpSTG r=0.46±0.2; RIFG-RpSTG r=0.39±0.3). For AIS, interhemispheric connectivity between left and right IFG was lower than TDC regardless of stroke side [p<0.001]. For AIS with a left lesion, intrahemispheric connectivity in the right hemisphere appeared higher than TDC [p=0.051]. Connectivity for PVI participants was comparable to TDC. Neither intra- nor interhemispheric connectivity appeared to relate to language function in this simple network. Conclusions: Functional strength of language networks is altered after AIS but not PVI. Connectivity of larger language networks needs further investigation to explore compensatory mechanisms and may help target language rehabilitation.
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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) | 0,004 | 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 ».