The Speech Network in Childhood Stuttering: Differences in Functional Connectivity of the Planning and Motor Loops
Notice bibliographique
Résumé
Developmental stuttering is a complex neurodevelopmental condition associated with structural and functional anomalies in the basal ganglia-thalamo-cortical (BGTC) circuits that support speech planning and execution. In this study, we examined hypothesized impairments in the planning and motor circuits of the speech network in children who stutter (CWS), compared to children who do not stutter (CNS), using person-specific functional connectivity maps derived from resting-state functional magnetic resonance imaging (rsfMRI) data. RsfMRI data were acquired from 73 CWS and 74 CNS, aged 3 to 10 years. Twelve regions of interest within the speech motor networks were extracted. Functional connectivity was assessed using confirmatory subgrouping group iterative multiple model estimation (CS-GIMME), which estimates group-, subgroup-, and individual-level connections. Subgroup-level functional connectivity patterns revealed altered connections among CWS in both planning and motor loops, including reduced within-network connectivity, compared to CNS. CWS showed connectivity between the left posterior inferior frontal sulcus and left ventral lateral thalamus that was not observed in CNS. Furthermore, centrality of the left ventral lateral thalamus and right ventral premotor cortex were increased in CWS relative to CNS. Significant differences between CWS and CNS in within-network connectivity highlight early developmental alterations that affect the BGTC circuitry, pointing toward inefficiencies in the neural network that supports the programming, planning and timing of speech motor sequences.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».