Amygdala subnuclei volumes, functional connectivity, and social–emotional outcomes in children born very preterm
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Children born very preterm can demonstrate social-cognitive impairments, which may result from limbic system dysfunction. Altered development of the subnuclei of the amygdala, stress-sensitive regions involved in emotional processing, may be key predictors of social-skill development. In a prospective cohort study, 7-year-old children born very preterm underwent neurodevelopmental testing and brain MRI. The Child Behavioral Checklist was used to assess social–emotional outcomes. Subnuclei volumes were extracted automatically from structural scans (n = 69) and functional connectivity (n = 66) was examined. General Linear Models were employed to examine the relationships between amygdala subnuclei volumes and functional connectivity values and social–emotional outcomes. Sex was a significant predictor of all social–emotional outcomes (P < 0.05), with boys having poorer social–emotional outcomes. Smaller right basal nuclei volumes (B = -0.043, P = 0.014), smaller right cortical volumes (B = -0.242, P = 0.02) and larger right central nuclei volumes (B = 0.85, P = 0.049) were associated with increased social problems. Decreased connectivity strength between thalamic and amygdala networks and smaller right basal volumes were significant predictors of greater social problems (both, P < 0.05), effects which were stronger in girls (P = 0.025). Dysregulated maturation of the amygdala subnuclei, along with altered connectivity strength in stress-sensitive regions, may reflect stress-induced dysfunction and can be predictive of social–emotional outcomes.
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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 | 0,002 |
| 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 ».