Aberrant Neural Entrainment to Word-Level Speech Patterns in Fragile X Syndrome: Evidence for a Statistical Learning Deficit
Notice bibliographique
Résumé
Fragile X syndrome (FXS), the most common inherited cause of intellectual disability and autism spectrum disorder, causes significant language and cognitive impairments. Statistical learning refers to the ability to extract patterns from sensory input through mere exposure and plays a central role in language acquisition. Surprisingly, statistical learning in FXS has not been explored. Given that children with FXS typically follow a delayed developmental trajectory for language, we hypothesized that they would show impaired statistical learning. To test this hypothesis, we used an EEG measure of neural entrainment to index statistical learning of hidden trisyllabic words within a continuous speech stream in children with FXS (n = 17) and in typically developing controls (n = 31). Children with FXS showed significantly reduced neural entrainment to words compared to controls, particularly in the superior temporal gyrus and transverse temporal gyrus (primary auditory cortex), providing evidence of statistical learning impairment. Notably, syllable-level entrainment was preserved or even enhanced in FXS, indicating that word-level deficits cannot be attributed to general auditory processing impairments. In addition, while typically developing controls showed an increase in word-level entrainment over the course of learning, children with FXS failed to show a similar increase over time. Taken together, this pattern of results demonstrates that children with FXS can process rapid, lower-order acoustic structure but struggle to integrate these syllables into longer, chunk-like word representations. Overall, these findings suggest that statistical learning is impaired in FXS and also suggest neural entrainment to statistical structure as a potential therapeutic target.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».