Extremely preterm children exhibit altered cortical thickness in language areas
Notice bibliographique
Résumé
Children born extremely preterm (< 28 weeks gestation, EPT) are at increased risk for language and other neurocognitive deficits compared to term controls (TC). Prior studies have reported both increases and decreases in cortical thickness in EPT across the cerebrum. These studies have not formally normalized for intracranial volume (ICV), which is especially important as EPT children often have smaller stature, head size, and ICV. We previously reported increased interhemispheric functional and structural connectivity in a well-controlled group of school-aged EPT children with no known brain injury or neurological deficits. Functional and structural hyperconnectivity between left and right temporoparietal regions was positively related with language scores in EPT, which may be reflected in measures of cortical thickness. To characterize possible language network cortical thickness effects, 15 EPT children and 15 TC underwent standardized assessments of language and structural magnetic resonance imaging at 4 to 6 years of age. Images were subjected to volumetric and cortical thickness analyses using FreeSurfer. Whole-brain analyses of cortical thickness were conducted both with and without normalization by ICV. Non-normalized results showed thinner temporal cortex for EPT, while ICV-normalized results showed thicker cortical regions in the right temporal lobe (FDRq = 0.05). Only ICV-normalized results were significantly related to language scores, with right temporal cortical thickness being positively correlated with performance.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,002 | 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 ».