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Enregistrement W2048752780 · doi:10.3109/17518423.2010.547545

Exploring the neural mechanisms that underlie motor difficulties in children with Attention Deficit Hyperactivity Disorder

2011· review· en· W2048752780 sur OpenAlexaff
Marie Brossard‐Racine, Annette Majnemer, Michael Shevell

Notice bibliographique

RevueDevelopmental Neurorehabilitation · 2011
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAttention Deficit Hyperactivity Disorder
Établissements canadiensMontreal Children's HospitalMcGill University
Organismes subventionnairesH2020 European Research Council
Mots-clésNeuroimagingPsychologyAttention deficit hyperactivity disorderNeuroscienceModalitiesAttention deficitsAttention deficitPopulationCognitive psychologyPhysical medicine and rehabilitationClinical psychologyMedicineCognition

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Attention Deficit Hyperactivity Disorder (ADHD) is the most common neurobehavioural disorder of childhood. Motor performance appears to be impaired for an important sub-set of this population. OBJECTIVES: This structured review draws attention to the neurological mechanisms that could potentially explain these difficulties. METHODS: In August 2010, Medline, PsychINFO and Embase databases were searched with keywords related to ADHD, neuroimaging modalities and motor performance. RESULTS: Four studies were retrieved that examined both motor performance and possible neural substrates. Each study explored different hypotheses and no common conclusion is emerging. The cortical activation dysregulation hypothesis, the cerebellar dysfunction hypothesis and the delayed white matter maturation hypothesis were proposed, applying combinations of motor observations and neuroimaging findings. CONCLUSION: Published literature to date is insufficient to confirm specific hypotheses. Additional studies coupling discrete motor evaluations to neuroimaging techniques are needed in children with ADHD to better understand the neurobiological mechanisms of their motor difficulties.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,737
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,120
Tête enseignante GPT0,304
Écart entre enseignants0,185 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations24
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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