Somatosensory Regions Show Limited Functional Connectivity Differences in Youth with Autism Spectrum Disorder
Notice bibliographique
Résumé
An estimated 70-90% of children with autism spectrum disorder (ASD) have sensory symptoms, which may present as hyper- or hyporesponsivity in one or more sensory modalities. These sensitivities correlate with social symptoms, activity, and social interaction levels. Interestingly, sensory symptoms appear to be most prevalent in late childhood, suggesting a developmental component. Although the neural basis of sensory sensitivities remains unclear, atypical functional connectivity of sensory brain regions has been suggested as a potential mechanism. Tactile sensitivities are among the most predictive of social functioning, yet no studies to our knowledge have examined somatosensory functional connectivity in children and adolescents with ASD, when symptoms are typically most prominent. In this study, we used human data from the Autism Brain Imaging Data Exchange (ABIDE-I) to assess functional connectivity differences of somatosensory regions during resting state functional magnetic resonance imaging, in youth aged 8-15 years. After head motion exclusion, our sample included 67 participants with ASD and 121 typically developing controls. We additionally examined associations between functional connectivity and age, as well as ASD symptom severity. Together, these seed-based analyses showed limited differences in functional connectivity between groups, either to hypothesized target regions or in terms of global connectivity. Our findings suggest that hyper- or hyposomatosensory functional connectivity at rest is not a population-level feature in ASD. However, this does not preclude increased variability of somatosensory networks across the ASD population. Furthermore, as sensory sensitivities were not specifically assessed in this sample, future studies may be better able to identify patterns of functional connectivity, reflecting individual differences in sensory symptoms.
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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 | 0,001 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».