An Examination of the Impact of Attention-Deficit Hyperactivity Disorder on IQ: A Large Controlled Family-Based Analysis
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Although children with attention-deficit hyperactivity disorder (ADHD) have, on average, lower intelligence quotient (IQ) scores than control subjects, the reasons for these deficits remain unknown. Because IQ is highly familial, we investigated whether children with ADHD have a decrement in IQ from expectations based on parental IQ. METHOD: Subjects were 276 children with ADHD and 239 control subjects of similar age and sex. Expected IQ was calculated based on biological parents' estimated IQ. A significant discrepancy between observed and expected estimated IQ was defined by a child scoring 15 IQ points or more lower than expected, based on parental IQ. RESULTS: Compared with control subjects, children with ADHD were significantly more likely to have lower than expected estimated IQ scores based on parental IQ, though this finding was accounted for by a small subgroup of children with ADHD who had an IQ 15 points or more lower than expected, based on parental IQ. These children were more likely to be female, have higher psychopathological, neuropsychological, educational, and interpersonal deficits, as well as higher rates of perinatal complications. CONCLUSIONS: Group differences in IQ scores between children with and without ADHD reported in the literature may be accounted for by a subgroup of children with ADHD who have a large decrement in IQ from expectations based on parental IQ. Although perinatal complications may explain these findings, more work is needed to better understand the etiology of these IQ deficits.
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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 | 0,005 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».