Examining Relationships between Functional and Structural Brain Network Architecture, Age, and Attention Skills in Early Childhood
Notice bibliographique
Résumé
Early childhood is a critical period showing experience-dependent changes in brain structure and function. The complex link between the structural connectivity (SC) and functional connectivity (FC) of the brain is of particular interest, however, its relationship with both age and attention in early childhood is not well understood. In this study, children between the ages of 4 and 7, and at a one-year follow-up visit, underwent neuroimaging (diffusion-weighted and passive-viewing functional magnetic resonance imaging) and assessments for selective, sustained, and executive attention. We examined regional graph theory metrics and SC-FC coupling of the structural and functional networks. Partial least squares (PLS) was used to investigate longitudinal brain measure changes and cross-sectional associations with age and attention. We observed longitudinal changes in functional graph theory metrics and age-related decreases in SC modularity. Region-wise graph theory analyses revealed variable brain-behaviour relationships across the brain, highlighting regions where structural topology is linked to age and attentional performance. Furthermore, we identified SC as a dominant predictor of age when compared to FC and SC-FC coupling. The findings emphasise how early childhood is a dynamic period where cognitive functioning is intricately and predominantly linked to structural network features.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| 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 ».