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Enregistrement W2909531344 · doi:10.1101/524785

Global and regional white matter development in early childhood

2019· preprint· en· W2909531344 sur OpenAlexafffund
Jess E. Reynolds, Melody N. Grohs, Deborah Dewey, Catherine Lebel

Notice bibliographique

RevuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory) · 2019
Typepreprint
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAdvanced Neuroimaging Techniques and Applications
Établissements canadiensAlberta Children's HospitalUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchAlberta Children's Hospital FoundationChildren's Hospital Foundation
Mots-clésWhite matterDiffusion MRIFractional anisotropyBrain developmentEarly childhoodDevelopmental psychologyTractographyPsychologyPediatricsMedicineNeuroscienceMagnetic resonance imaging

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract White matter development continues throughout childhood and into early adulthood, but few studies have examined early childhood, and the specific trajectories and regional variation in this age range remain unclear. The aim of this study was to characterize developmental trajectories and sex differences of white matter in typically developing young children. Three hundred and ninety-six diffusion tensor imaging datasets from 120 children (57 male) aged 2-8 years were analyzed using tractography. Fractional anisotropy (FA) increased and mean diffusivity (MD) decreased in all white matter tracts by 5-15% over the 6-year period, likely reflecting increases in myelination and axonal packing. Males showed steeper slopes in a number of brain areas. Overall, early childhood is associated with substantial development of all white matter and appears to be an important period for the development of occipital and limbic connections, which showed the largest changes. This study provides a detailed characterization of age-related white matter changes in early childhood, offering baseline data that can be used to understand cognitive and behavioural development, as well as to identify deviations from normal development in children with various diseases, disorders, or brain injuries.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,022

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,024
Tête enseignante GPT0,262
Écart entre enseignants0,239 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations8
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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