Structural neural connectivity correlates with pre-reading abilities in preschool children
Notice bibliographique
Résumé
Pre-reading abilities are predictive of later reading ability and can be assessed before reading begins. However, the neural correlates of pre-reading abilities in young children are not fully understood. To address this, we examined 246 datasets collected in an accelerated longitudinal design from 81 children aged 2-6 years (age = 4.6 ± 0.98 years, 47 males). Children completed pre-reading assessments (NEPSY-II Phonological Processing and Speeded Naming) and underwent a diffusion magnetic resonance imaging (MRI) scan to assess white matter connectivity. We defined a core neural network of reading and language regions based on prior literature, and structural connections within this network were assessed using graph theory analysis. Linear mixed models accounting for repeated measures were used to test associations between children's pre-reading performance and graph theory measures for the whole bilateral reading network and each hemisphere separately. Phonological Processing scores were positively associated with global efficiency, local efficiency, and clustering coefficient in the bilateral and right hemisphere networks, as well as local efficiency and clustering coefficient in the left hemisphere network. Our findings provide further evidence that structural neural correlates of Phonological Processing emerge in early childhood, before and during early reading instruction.
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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 | 0,001 |
| 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 ».