Effects of Motivation and Medication on Electrophysiological Markers of Response Inhibition in Children with Attention-Deficit/Hyperactivity Disorder
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Theories of attention-deficit/hyperactivity disorder (ADHD) posit either executive deficits and/or alterations in motivational style and reward processing as core to the disorder. Effects of motivational incentives on electrophysiological correlates of inhibitory control and relationships between motivation and stimulant medication have not been explicitly tested. METHODS: Children (9-15 years) with combined-type ADHD (n = 28) and matched typically developing children (CTRL) (n = 28) performed a go/no-go task. Electroencephalogram data were recorded. Amplitude of two event-related potentials, the N2 and P3 (markers of response conflict and attention), were measured. The ADHD children were all stimulant responders tested on and off their usual dose of methylphenidate; CTRLs were never medicated. All children performed the task under three motivational conditions: reward; response cost; and baseline, in which points awarded/deducted for inhibitory performance varied. RESULTS: There were effects of diagnosis (CTRL > ADHD unmedicated), medication (on > off), and motivation (reward and/or response cost > baseline) on N2 and P3 amplitude, although the N2 diagnosis effect did not reach statistical significance (p = .1). Interactions between motivation and diagnosis/medication were nonsignificant (p > .1). CONCLUSIONS: Motivational incentives increased amplitudes of electrophysiological correlates of response conflict and attention in children with ADHD, towards the baseline (low motivation) amplitudes of control subjects. These results suggest that, on these measures, motivational incentives have similar effects in children with ADHD as typically developing CTRLs and have additive effects with stimulant medication, enhancing stimulus salience and allocation of attentional resources during response inhibition.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».