Structural and pragmatic language skills in school-age children relate to resting state functional connectivity
Notice bibliographique
Résumé
Language difficulties are common in school-age children but their etiology is often unknown. Although neural underpinnings of language have been well-studied in neurotypical individuals, functional connectivity differences between children with language difficulties and their typically-developing peers have not. There is little evidence regarding patterns of neural connectivity for children with language difficulties. Differences in neural networks related to degree of language difficulties and subtype of language skills (structural or pragmatic) are unclear. We examined expressive and receptive language networks, and an executive function network, in school-age children (8-12 years, n = 81) relative to their caregiver-reported language skills. We hypothesized that children with poorer structural and pragmatic language skills would have decreased connectivity in these networks. Participants were separated into groups by structural and pragmatic language scores: those with structural language difficulties (SLD), pragmatic language difficulties (PLD), and combined language difficulties (CLD, consisting of some participants in both SLD and PLD). The remainder of participants were in the typical language (TL) group. Results showed trends toward increased cross-hemispheric connectivity in age-matched controls relative to those with poorer language skills. Specifically, connectivity between bilateral inferior frontal gyri and areas including bilateral supplementary motor areas, cerebellar regions, and bilateral frontal gyri was associated with higher structural and pragmatic language scores. Connectivity among additional regions including bilateral superior temporal gyri and Heschl's gyrus showed both positive and negative correlation with both language scores. This suggests that reduced connectivity between regions involved in language processing may contribute to language difficulties in school-age children.
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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 | 0,000 |
| 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 ».