Activation in Right Dorsolateral Prefrontal Cortex Underlies Stuttering Anticipation
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Notice bibliographique
Résumé
People who stutter learn to anticipate many of their overt stuttering events. Despite the critical role of anticipation, particularly how responses to anticipation shape stuttering behaviors, the neural bases associated with anticipation are unknown. We used a novel approach to identify anticipated and unanticipated words, which were produced by 22 adult stutterers in a delayed-response task while hemodynamic activity was measured using functional near infrared spectroscopy (fNIRS). Twenty-two control participants were included such that each individualized set of anticipated and unanticipated words was produced by one stutterer and one control participant. We conducted an analysis on the right dorsolateral prefrontal cortex (R-DLPFC) based on converging lines of evidence from the stuttering and cognitive control literatures. We also assessed connectivity between the R-DLPFC and right supramarginal gyrus (R-SMG), two key nodes of the frontoparietal network (FPN), to assess the role of cognitive control, and particularly error-likelihood monitoring, in stuttering anticipation. All analyses focused on the five-second anticipation phase preceding the go signal to produce speech. The results indicate that anticipated words are associated with elevated activation in the R-DLPFC, and that compared to non-stutterers, stutterers exhibit greater activity in the R-DLPFC, irrespective of anticipation. Further, anticipated words are associated with reduced connectivity between the R-DLPFC and R-SMG. These findings highlight the potential roles of the R-DLPFC and the greater FPN as a neural substrate of stuttering anticipation. The results also support previous accounts of error-likelihood monitoring and action-stopping in stuttering anticipation. Overall, this work offers numerous directions for future research with clinical implications for targeted neuromodulation.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,002 | 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 découle