Neurocognitive risk factors for co-occurring math difficulties in dyslexia: Differences in executive function and visuospatial processing
Notice bibliographique
Résumé
What makes math difficulties so common in children with dyslexia? The current study aimed to identify behavioral and neurocognitive factors associated with co-occurring reading disability (RD) and math disability (MD). We tested reading, math, and cognitive skills in a sample of 86 children in 3rd–7th grade (ages 9-13) with RD. Within this sample, 35% of children had RD only with no weakness in math, 43% had co-occurring RD+MD, and over 20% demonstrated a possible vulnerability in math. We investigated whether RD-Only and RD+MD students differed behaviorally in their phonological awareness, reading skills, or executive function, as well as in the brain mechanisms underlying word reading and visuospatial working memory using fMRI. We found that the additional difficulty with math in children with RD was unrelated to differences in behavioral or brain measures of phonological awareness related to speech or print. However, the RD+MD group performed significantly worse than the RD-Only group on multiple measures of executive function, including working memory and processing speed. The RD+MD group also exhibited reduced brain activations for visuospatial working memory relative to the RD-Only group. Continuous analyses along a spectrum of math ability revealed that greater math difficulties were associated with reduced activation in the visual cortex. These converging neuro-behavioral findings suggest that poor executive function in general, and differences in visuospatial working memory in particular, are associated with co-occurring MD among children with RD.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».