Nonlinear age effects in tactile processing from early childhood to adulthood
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Tactile processing plays a pivotal role in the early stages of human development; however, little is known about tactile function in young children. An understanding of how tactile processing changes with age from early childhood to adulthood is fundamental in understanding altered tactile experiences in neurodevelopmental disorders, such as autism spectrum disorder. METHODS: In this cross-sectional study, 142 children and adults aged 3-23 years completed a vibrotactile testing battery consisting of 5 tasks, which rely on different cortical and cognitive mechanisms. The battery was designed to be suitable for testing in young children to investigate how tactile processing changes from early childhood to adulthood. RESULTS: Our results suggest a pattern of rapid, age-related changes in tactile processing toward lower discrimination thresholds (lower discrimination thresholds = greater sensitivity) across early childhood, though we acknowledge limitations with cross-sectional data. Differences in the rate of change across tasks were observed, with tactile performance reaching adult-like levels at a younger age on some tasks compared to others. CONCLUSIONS: While it is known that early childhood is a period of profound development including tactile processing, our data provides evidence for subtle differences in the developmental rate of the various underlying cortical, physical, and cognitive processes. Further, we are the first to show the feasibility of vibrotactile testing in early childhood (<6 years). The results of this work provide estimates of age-related differences in performance, which could have important implications as a reference for investigating altered tactile processing in developmental disorders.
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 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) | 0,000 | 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 ».