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Enregistrement W2020596985 · doi:10.1080/10874208.2011.623093

sLORETA and fMRI Detection of Medial Prefrontal Default Network Anomalies in Adult ADHD

2011· article· en· W2020596985 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueJournal of Neurotherapy · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAttention Deficit Hyperactivity Disorder
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychologyDefault mode networkPrefrontal cortexFunctional connectivityNeuroscienceCognitive psychologyCognition

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Attention deficit hyperactivity disorder (ADHD) is a developmental psychiatric disorder thought to affect approximately 5 to 10% of school-age children, of whom 30 to 65% continue to exhibit symptoms into adulthood. The prevalence of ADHD in adults is also an estimated 4%, second only to depression. Across studies there appear to be significant network dysfunctions involved in ADHD. Typically the foci of interest in ADHD included the insular cortices, frontal lobes, basal ganglia, and cerebellum. More recently, attention has been directed to the default network of the brain and its functional integrity in ADHD with focus on the precuneus and parietal lobes and interactions with medial prefrontal cortices. Functional magnetic resonance imaging (fMRI) measures neurovascular coupling as measured by the blood oxygenated level dependent signal (BOLD). Electroencephalogram (EEG) measures brain electrical information. Because fMRI is an indirect measure of neuronal activity and EEG is a direct measure, combining the results from these two imaging modalities under the same task conditions may provide a more complete story as to the what (EEG) and where (fMRI) activity exists. This article discusses the benefits of using standardized low resolution electromagnetic tomography (sLORETA) analysis of the EEG as compared to fMRI. The goal of the study, the data from which we use for our justification, was to discover the functional differences in ADHD and non-ADHD brains with different brain imaging modalities. We hoped to elucidate functional connectivity patterns by interpreting the data acquired with the EEG using sLORETA and the data acquired with the fMRI scans. We further hoped to find correlation with the sLORETA and fMRI interpretations so as to confirm that EEG is an adequate stand-alone methodology to evaluate ADHD. Participants included 6 ADHD and 7 non-ADHD subjects. They were initially interviewed by phone and administered the Connors Rating Scale and the Mini International Neuropsychiatric Interview to determine accuracy of symptom reporting and to rule out psychological comorbidities. Exclusion criteria consisted of previous head trauma, recent drug or alcohol abuse (14 days), or neurological syndromes. We recorded sequential 19-channel EEG and fMRI during the eyes-open and eyes-closed states and while performing the Stroop test. The QEEG results were evaluated with comparison to a normative database and with sLORETA analysis.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,352
Score d'incertitude au seuil0,342

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,046
Tête enseignante GPT0,291
Écart entre enseignants0,245 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle