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Enregistrement W4390084697 · doi:10.1017/s1355617723007786

3 Relationships between Motor Skills and Executive Functions in Preterm-Born Preschoolers

2023· article· en· W4390084697 sur OpenAlexaff
Christina Dandar, Allyssa M. Mattes, Jamie Piercy, Andrew M. Heitzer, Brittany Paul, Emma Giménez DeGeorge, Christina Lee, Judith Klarr, Sarah Raz

Notice bibliographique

RevueJournal of the International Neuropsychological Society · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueInfant Development and Preterm Care
Établissements canadiensOkanagan University CollegeUniversity of British Columbia, Okanagan CampusUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGross motor skillFluencyMotor skillPsychologyCerebral palsyVerbal fluency testDevelopmental psychologyAudiologyPediatricsMedicineCognitionPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Objective: Motor skills have been linked to executive functions (EFs) in typically developing school-, and preschool-age children. Yet fine motor skills have been more consistently correlated with EFs than gross motor skills, perhaps because they are more frequently investigated. Preterm born children are vulnerable to deficits in both gross and fine motor skills, even after exclusion of neurological cases. In addition to motor skills, EFs may also be compromised in preterm born preschoolers. Because premature birth increases the odds for atypical brain development, and since adverse effects on brain functioning tend to yield increased dispersion of performance scores, we wished to determine whether fine and gross motor skills are differentially linked to performance on tasks measuring EF skills in nonhandicapped preschoolers born preterm. Participants and Methods: We studied 99 preterm (born < 34 weeks) singleton preschoolers (3-4 years of age; 50 females), all graduates of the Neonatal Intensive Care Unit at William Beaumont Hospital, Royal Oak, MI. Motor skills were assessed with the Peabody Developmental Motor Scales - (Second Edition) which provide Fine and Gross Motor Quotients (FMQ, and GMQ, respectively). Three core EFs were measured: working memory, motor inhibition, and verbal fluency. Working memory skills were assessed with two Clinical Evaluation of Language Fundamentals - Preschool -Second Edition subtests: Recalling Sentences (RS) and Concepts and Following Directions (CFD). Motor inhibition and verbal fluency were assessed with the NEPSY-II Statue and Word Generation (WG) subtests, respectively. Children with a history of moderate to severe intracranial pathology or cerebral palsy were excluded. Results: We conducted linear regression analyses using scaled scores from the Statue, WG, RS, and CFD subtests as the predicted variables. Predictors of interest were the FMQ and GMQ. We adjusted for sociodemographic factors (SES and sex) and perinatal risk (gestational age, sum of antenatal complications and birth weight SD). The GMQ was significantly associated with all four EF measures (Statue, t(84) = 4.13, p < .001; CFD, t(92) = 3.83, p < .001; WG, t(84) = 3.38, p = .001; RS, t(90) = 3.37, p = .001). The FMQ was significantly associated with three of four EF measures (Statue, t(84) = 3.41, p = .001; CFD, t(92) = 3.97, p < .001; WG, t(84) = 1.96, p = .054; RS, t(90) = 2.91, p = .005). Conclusions: Both fine and gross motor skills were associated with EF in nonhandicapped preterm-born singletons. Lower motor functioning in either motor domain was linked to reduction in performance on diverse EF measures. It should be emphasized that motor performance contributed to explaining variance in EFs even after statistical adjustment for early medical risk. In addition to the obvious conclusion that motor skills may underpin EF skills, it is likely that early risk factors not captured by the medical risk variables used in our analyses were nonetheless tapped by variability in motor performance. As preschool EFs are essential for subsequent academic performance, the significance of age-appropriate motor development in the preschool age should not be underestimated in our at-risk population.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,026

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,035
Tête enseignante GPT0,300
Écart entre enseignants0,265 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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