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使用统计学习预测自闭症儿童的语言和读写能力增长 (PLAUSL)

2025年12月18日 更新者：Northeastern University

这项观察性研究的目的是测试自闭症一年级学生和非自闭症同龄人的统计学习与语言和读写能力发展之间的相互关系。 它旨在回答的主要问题是：

  1. 儿童的统计学习能力是否可以预测他们在学校的语言和识字技能的长期提高；
  2. 儿童的大脑如何自动从言语和印刷品中学习模式；
  3. 孩子们在实验室的学习是否反映了他们多年来从母语中学到的语言模式。

一年级学生将在三个月内参加两次研究。

在时间 1 内，孩子们将完成

  • 一系列语言、阅读和认知评估
  • 一系列基于计算机的统计学习游戏，适用于功能性 MRI 扫描仪内部和外部。

在第二阶段，孩子们将完成一系列语言和阅读评估，以检测三个月内的成长情况。

研究人员将比较自闭症和非自闭症群体，看看统计学习在预测儿童语言和识字能力的增长方面是否发挥相似或不同的作用。

研究概览

地位

完全的

条件

干预/治疗

详细说明

在这个为期一年的R56项目中，研究人员将设计一个迷你纵向项目来测试儿童的语言统计学习如何预测他们在三个月内口语和书面语言的成长。 研究人员预测，语言统计学习能力较弱是自闭症儿童语言和识字能力延迟加剧的原因。 在这个项目中，研究人员将把现有的研究方案游戏化，该方案带来了有希望的发现，激发了最初的 R01 提案。 凭借丰富的平台，研究人员预计，在年龄和性别相匹配的患有和不患有自闭症谱系障碍的六岁儿童纵向样本中，流失率较低（<10%），且缺失数据很少（>90% 任务完成率）比率。 该项目将产生关键的可行性和初步数据，以支持所有三个目标的关键假设。 由于时间缩短，研究人员计划每组招募 25 名儿童，从不同的人群中抽取样本，以确保团队有能力在学年结束前进行为期三个月的后续会议。

目标 1：在 TD 和 ASD 中建立 SL 与语言/读写能力发展之间的纵向关系。 为此，研究人员将在学年三个月内评估 SL 在语言/读写能力的同时和发展中的作用。 研究人员预计，语言 SL（音节和字母的嵌入模式学习）与并发语言和读写技能相关，并将被证明是两组语言和读写技能增长的关键预测因素。 鉴于这个为期一年的项目样本量较小，研究人员将在两组之间以及每组内部建立预测模型。 性别、并发语言和阅读技能以及非语言智商将被列为关键协变量。

目标 2：确定 SL 神经基础与自闭症儿童大脑中正在发育的语言网络之间的纵向关系。 为此，研究人员将测试语言 SL 期间大脑功能的改变是否与每个儿童内部定义的功能不良的语言网络（语言理解和语音工作记忆）有关。 研究人员还将研究语言 SL 的神经基础是否可以预测自闭症儿童未来的语言和读写能力发展。 Aim 1 的参与者将在时间 1 时在功能磁共振成像扫描仪中完成语言 SL 任务和两项经过充分验证的语言任务。 研究人员期望发现自闭症儿童在 SL 期间语言网络的参与减少，并为语言 SL 受损对未来语言发展的级联效应提供神经生物学解释。

目标 3：测试语言 SL 是否可以代表儿童对现实世界语言统计数据的敏感性。 研究人员询问自闭症谱系障碍中语言 SL 的具体弱点是否可以推广到使用连续回忆任务的现实世界语言统计，这是一种经过充分验证的工具，可以测量个人对母语统计模式的敏感性。 先前目标中的相同参与者将在时间 1 和时间 2 完成包含高频和低频英语二元组/三元组的语音和拼写连续回忆任务。研究人员预测这些任务将与儿童的语言 SL 表现相关目标 1 和儿童早期的语言 SL 将预测未来对自然语言统计敏感性的增长。 这些发现将建立语言 SL 和儿童自然语言技能之间的关键联系。

研究类型

介入性

注册 (实际的)

41

阶段

  • 不适用

联系人和位置

本节提供了进行研究的人员的详细联系信息，以及有关进行该研究的地点的信息。

学习地点

  • 美国
    • Massachusetts
      • Boston、Massachusetts、美国、02215
        • Boston University
      • Boston、Massachusetts、美国、02115
        • Northeastern University

参与标准

研究人员寻找符合特定描述的人，称为资格标准。这些标准的一些例子是一个人的一般健康状况或先前的治疗。

资格标准

适合学习的年龄

  • 孩子

接受健康志愿者

是的

研究人群

研究人群将是来自大波士顿都会区的社区样本。

描述

纳入标准：

  • 目前一年级学生 (6;0 - 7;6)
  • 地理位置位于大波士顿都会区内
  • 以英语为母语的人
  • 右手
  • 听力正常
  • 正常或矫正视力

ASD 儿童的纳入标准 (N = 25)：

  • 根据专家临床判断，对自闭症进行专业诊断的儿童
  • 能够说出包含三个或更多单词的句子
  • 社交沟通家长问卷得分 > 15
  • ADOS 确诊自闭症

通常开发对照的纳入标准 (N = 25)：

  • 神经典型：没有已知的认知、神经或精神疾病
  • 社交沟通家长问卷得分 < 11
  • 在所有评估中获得的分数与人口年龄平均值的 1 SD 之内。

排除标准：

  • 左撇子
  • 非英语母语者
  • 每周接触英语以外的语言超过 30 小时
  • 脑损伤和头部损伤史
  • 智力障碍、沉默症、运动迟缓或发育协调障碍
  • 体内有金属
  • 幽闭恐惧症
  • 既往神经外科手术史
  • 药物滥用
  • 颅内压增高的迹象

学习计划

本节提供研究计划的详细信息，包括研究的设计方式和研究的衡量标准。

研究是如何设计的？

设计细节

  • 主要用途：诊断
  • 分配：不适用
  • 介入模型：单组作业
  • 屏蔽：无（打开标签）

武器和干预

参与者组/臂
干预/治疗
实验性的：已登记参加者
结构性刺激与随机性刺激序列；完整与退化的言语；重复 5 音节非单词或 2 音节非单词；根据英语语料库数据回忆包含高频二元/三元词项或不常见项的字母或音节字符串
行为的：结构性刺激与随机性刺激序列
参与者将在结构化条件或随机条件下看到或听到一系列声音和图像。
行为的：完整的语音与退化的语音
参与者将在核磁共振扫描仪中聆听有声读物《爱丽丝梦游仙境》。 语音要么是完整的，要么是退化的。
行为的：重复 5 音节非单词或 2 音节非单词
参与者将听非单词（5 音节或 2 音节），然后在 MRI 扫描仪中尽可能准确地重复它们。
行为的：根据英语语料库数据回忆包含高频二元/三元词项或不常见项的字母或音节字符串。
参与者将阅读（拼写连续回忆）或聆听（语音连续回忆）字符串。

研究衡量的是什么？

主要结果指标

结果测量
措施说明
大体时间
语言综合分数
大体时间：在一年级学年期间相隔三个月的两个测量时间点进行 40 分钟的远程评估
并行语言技能将通过平均每个孩子在 TILLS 语言子集和 NIH Toolbox Picture Vocab 中的标准化分数来计算。 综合分数在50到150之间。 分数越高，语言能力越好。
在一年级学年期间相隔三个月的两个测量时间点进行 40 分钟的远程评估
阅读综合分数
大体时间：在一年级学年期间相隔三个月的两个测量时间点进行 40 分钟的远程评估
并发阅读技能将通过 WRMT-III 子测试、NIH Toolbox 口语阅读识别的平均值来计算。 综合分数在50到150之间。 分数越高，阅读能力越好。
在一年级学年期间相隔三个月的两个测量时间点进行 40 分钟的远程评估
语言/读写障碍状况
大体时间：一年级学年期间的第一次访问，进行 40 分钟的远程评估会议
二元状态由儿童的 TILLS 识别核心分数决定
一年级学年期间的第一次访问，进行 40 分钟的远程评估会议
语言和统计学习任务之间的神经相似性
大体时间：一年级学年期间的第一次就诊，进行两小时的 MRI 会议
语言处理（或语音工作记忆）任务与特定学科语言（或语音工作记忆）大脑区域中的统计学习任务之间的多体素相似性。
一年级学年期间的第一次就诊，进行两小时的 MRI 会议
正字法统计敏感性
大体时间：一年级学年中相隔三个月的两个测量时间点
正字法序列回忆任务中高频项目与低频项目之间二元/三元的回忆准确性的差异。
一年级学年中相隔三个月的两个测量时间点
语音统计敏感性
大体时间：一年级学年中相隔三个月的两个测量时间点
语音序列回忆任务中高频项目与低频项目之间二元/三元的回忆准确性的差异。
一年级学年中相隔三个月的两个测量时间点

次要结果测量

结果测量
措施说明
大体时间
语言 SL 综合分数
大体时间：一年级学年中相隔三个月的两个测量时间点
语言 SL 分数将是对 RT 斜率、准确性和序列回忆的标准化分数进行平均后的字母和音节综合分数的平均值。
一年级学年中相隔三个月的两个测量时间点
统计学习任务期间神经对统计规律的敏感性
大体时间：一年级学年期间的第一次就诊，进行两小时的 MRI 会议
音节和字母统计学习任务中结构化与随机条件的 BOLD 反应程度。
一年级学年期间的第一次就诊，进行两小时的 MRI 会议

其他结果措施

结果测量
措施说明
大体时间
语言任务期间对统计规律的神经激活
大体时间：一年级学年期间的第一次就诊，进行两小时的 MRI 会议
在语言和语音工作记忆任务中，对完整语音和退化语音以及 5 对 2 音节的大胆反应的程度
一年级学年期间的第一次就诊，进行两小时的 MRI 会议

合作者和调查者

在这里您可以找到参与这项研究的人员和组织。

赞助

Northeastern University

合作者

Boston University
University of Delaware
Cornell University

调查人员

  • 首席研究员：Zhenghan Qi, MD/PhD、Northeastern University

出版物和有用的链接

负责输入研究信息的人员自愿提供这些出版物。这些可能与研究有关。

一般刊物

有用的网址

研究记录日期

这些日期跟踪向 ClinicalTrials.gov 提交研究记录和摘要结果的进度。研究记录和报告的结果由国家医学图书馆 (NLM) 审查，以确保它们在发布到公共网站之前符合特定的质量控制标准。

研究主要日期

学习开始 (实际的)

2024年1月13日

初级完成 (实际的)

2025年8月31日

研究完成 (实际的)

2025年8月31日

研究注册日期

首次提交

2024年3月5日

首先提交符合 QC 标准的

2024年3月20日

首次发布 (实际的)

2024年3月27日

研究记录更新

最后更新发布 (实际的)

2025年12月22日

上次提交的符合 QC 标准的更新

2025年12月18日

最后验证

2025年12月1日

更多信息

与本研究相关的术语

关键字

其他相关的 MeSH 术语

其他研究编号

  • 1R56DC020208-01A1 (美国 NIH 拨款/合同)

计划个人参与者数据 (IPD)

计划共享个人参与者数据 (IPD)？

是的

IPD 计划说明

人口统计和行为信息将以逗号分隔的文本文件和代码簿的形式提供。 我们将通过从可用记录中编辑出生日期和检查日期以及用编码的字母数字值替换姓名来隐藏个人身份。 获得许可后，我们将把所有原始的、去识别化的行为和神经影像数据存入国家心理健康研究所数据档案库 (NDA)。 fMRI 数据将上传到公共存储库，以改进荟萃分析和数据共享（NeuroVault、OpenNeuro）。 为了保护参与者的隐私和机密，原始视频或音频文件不会在研究团队之外共享。 我们不承诺出于共享目的而处理超出我们自身需求的额外数据。 我们愿意分享我们处理过的任何数据。 我们将向 NIH 国家医学图书馆 PubMed 数据库提交所有已接受稿件的电子版本。

IPD 共享时间框架

这些数据将在收集最终数据点后 12 个月内或相关发布时（以先到者为准）提供给其他用户。

IPD 共享访问标准

所有研究参与者都将获得广泛的数据共享的同意。 为了保护参与者的隐私和机密，原始视频或音频文件不会在研究团队之外共享。 我们不承诺出于共享目的而处理超出我们自身需求的额外数据。 我们愿意分享我们处理过的任何数据。

为了请求访问数据，研究人员将使用 NDA 的标准流程，NDA 数据访问委员会将决定批准哪些请求。 标准 NDA 数据访问流程允许访问一年，并且可以续订。

NDA GUID 工具允许研究人员汇总来自同一研究参与者的数据，而不同的实验室不必共享该研究参与者的个人身份信息。 NDA 数据字典不允许共享个人身份信息。 NDA 保留一份保密证书。

IPD 共享支持信息类型

  • 研究方案
  • 树液
  • 分析代码

药物和器械信息、研究文件

研究美国 FDA 监管的药品

不

研究美国 FDA 监管的设备产品

不

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