The Development of Lateralized Brain Oscillations in Infants: Lessons From Autism
Notice bibliographique
Résumé
The lateralization of brain activity is important for language processing and attention, and atypical patterns of lateralization have been linked to many neurodevelopmental disorders, including autism spectrum disorder (ASD). However, the developmental timing of these patterns and their relationship to emerging ASD characteristics are unclear. In this study, we used data from EEG-IP (International Infant EEG Data Integration Platform), a longitudinal cohort bringing together infants at elevated likelihood for ASD and age-equivalent controls across two sites. We examined brain lateralization in electroencephalography (EEG) power during the first year of life. Overall, we identified differences in gamma band lateralization in infants later diagnosed with ASD at 12 months but not at 6 months. Additionally, we observed a shift from high left gamma band asymmetry at 6 months toward more symmetry by 12 months in our control group, highlighting between-group differences in developmental trajectories in brain oscillatory activity. We found key differences in the lateralization across groups in brain regions within the auditory network, which is thought to be important for language learning. Overall, examining the developmental trajectories of lateralization is a crucial step toward creating more accurate models of brain development and better understanding the underlying mechanisms of neurodevelopmental disorders.
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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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».