Body Weight and ADHD: Examining the Role of Self-Regulation
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Attention-Deficit/Hyperactivity Disorder (ADHD) is a complex and heterogeneous childhood disorder that often coexists with other psychiatric and somatic disorders. Recently, a link between ADHD and body weight dysregulation has been reported and often interpreted as impaired self-regulation that is shared between the two conditions. The objective of this study is to investigate the relation between body weight/BMI and cognitive, emotional and motor characteristics in children with ADHD. METHODS: 284 ADHD children were stratified by weight status/BMI according to WHO classification and compared with regard to their neurocognitive characteristics, motivational style, and motor profile as assessed by a comprehensive battery of tests. All comparisons were adjusted for demographic characteristics of relevance including, socioeconomic status (SES). RESULTS: Both Obese and overweight ADHD children exhibited significantly lower SES compared to normal weight ADHD children. No significant differences were observed between the three groups with regards to their neurocognitive, emotional and motor profile. CONCLUSIONS: Our findings provide evidence that differences in weight/BMI are not accounted for by cognitive, motivational and motor profiles. Socio-economic characteristics are strongly associated with overweight and obesity in ADHD children and may inform strategies aimed at promoting healthier weight.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».