Sex Differences and the Interaction of Age and Sleep Issues in Neuropsychological Testing Performance across the Lifespan in an Add/Adhd Sample from the Years 1989 to 2009
Notice bibliographique
Résumé
Chart review of population (9 to 80 years) neuropsychological test battery for ADHD diagnosis, questionnaires with multiple responders were evaluated in outpatient setting from 1989-2009. The focus was gender differences across age, diagnostic group (ADHD-Inattentive/ADHD plus), neuropsychological test performance, and reported sleep symptoms over the lifespan. Individuals were assigned to ADHD-I group or ADHD plus group (based upon secondary diagnosis of sleep, behavioral, emotional disturbance); ADHD not primary was excluded (brain insult, psychosis). Among these were 1,828 children (ages 9 to 14), adolescents (ages 15 to 17), and adults (ages 18 and above); 446 children (312 diagnosed ADHD-I), 218 adolescents (163 diagnosed ADHD-I), and 1,163 adults (877 ADHD-I). Sleep was problematic regardless of age, ADHD subtype, and gender. The type and number of sleep problems and fatigue were age dependent. ADHD subtype, gender, fatigue, age, and sleep (sleep onset, unrefreshing sleep, sleep maintenance) were significant variables affecting neuropsychological test performance (sequencing, cognitive flexibility, slow- and fast-paced input, divided attention, whole brain functioning). Findings suggest that ADHD involves numerous factors and symptoms beyond attention, such as sleep which interacts differently dependent upon age.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».