Language Network Function in Young Children Born Very Preterm
Notice bibliographique
Résumé
Language deficits are reported in preterm born children across development. Recent neuroimaging studies have found functional alterations in large-scale brain networks underlying these language deficits, but the early childhood development of the language network has not been investigated. Here, we compared intrinsic language network connectivity in 4-year-old children born VPT and term-born controls, using defined language regions (Broca's area, Wernicke's areas, and their homologues in the right hemisphere). Resting-state functional magnetic resonance imaging (fMRI) was obtained, and the group differences in whole-brain connectivity were examined from each seed as well as correlations with language outcomes. We found significantly decreased functional connectivity in almost all language regions in children born VPT compared to their term controls. Notably, Broca's area homologue in the right hemisphere emerged as a functional hub of decreased connectivity in VPT group, specifically to bilateral inferior frontal and supramarginal gyri; connectivity strength between Broca's area homologue with the right supramarginal and the left inferior frontal gyri was associated with better language outcomes at 4 years of age. Wernicke's area and its homologue also showed decreased inter-hemispheric connections to bilateral supramarginal gyri in the VPT group. Decreased intra- and inter-hemispheric connectivity among primary language regions suggests immature and altered function in the language network in children born VPT.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,000 |
| 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 ».