The brain’s structural connectivity and pre-reading abilities in young children with prenatal alcohol exposure
Notice bibliographique
Résumé
Children with prenatal alcohol exposure (PAE) may develop a range of neurological and behavioral deficits, including reading and language disorders. Studying the brain’s structural connectivity and its relationship to pre-reading/reading skills in young children with PAE can help understand the roots of reading deficits associated with PAE. 363 diffusion MRI scans from 135 children (114 scans from 53 children with PAE) were collected between ages 3–7 years. Children completed NEPSY-II Phonological Processing and Speeded Naming to assess pre-reading skills at each scan. Structural brain network properties were assessed in 16 regions from both hemispheres using graph theory. Linear mixed models were used to account for repeated measures within participants. Children with PAE had significantly lower pre-reading scores than unexposed children, and significantly lower graph theory metrics across bilateral reading networks. Moreover, PAE significantly moderated the associations between Phonological Processing and global efficiency and nodal degree in the bilateral and left hemisphere reading networks, such that children with PAE had stronger associations than unexposed controls. No significant associations were found for Speeded Naming. Our results suggest that brain alterations may underlie early pre-reading difficulties in children with PAE. • Examined structural brain connectivity and pre-reading skills in 135 children (53 with PAE) aged 2–7 years. • Children with PAE have reduced structural connectivity in the reading network and lower pre-reading scores. • PAE significantly moderated the structural connectivity correlates of pre-reading skills. • Brain connectivity appears to underlie emerging reading deficits in children with PAE.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».