Structural Development of Speech Networks in Young Children: A Cross-Sectional Study
Notice bibliographique
Résumé
Abstract To investigate speech in the developing brain, 94 children aged 4 to 7 years old were scanned using diffusion weighted imaging (DWI) magnetic resonance imaging. To increase sample size and performance variability, we included children with ADHD from a larger ongoing study (n = 47). Each child completed the Syllable Repetition Task (SRT), a validated measure of phoneme articulation. DWI data were modeled using restriction spectrum imaging to measure restricted and hindered diffusion properties in gray and white matter. We analyzed the diffusion data using whole brain analysis and automated fiber quantification (AFQ) analysis to establish tract profiles for the six fiber pathways thought to be important for supporting speech development. In the whole brain analysis, we found that SRT performance was associated with restricted diffusion in left and right inferior frontal gyrus, left and right pars opercularis, right pre-supplementary and supplementary motor area, and left and right cerebellar gray matter (p < 0.005). Age moderated these associations in left pars opercularis and the frontal aslant tract (FAT), but only the cerebellar findings survived a cluster correction. Analyses using AFQ highlighted differences in high and low performing children along specific tract profiles, most notably in left but not right FAT, in left and right superior longitudinal fasciculus III, and in the cerebellar peduncles. These findings suggest that individual differences in speech performance are reflected in structural gray and white matter differences as measured by restricted and hindered diffusion metrics, and offer important insights into developing brain networks supporting speech in very young children.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».