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Enregistrement W2168756245 · doi:10.1503/jpn.110148

Comparison of brain volume abnormalities between ADHD and conduct disorder in adolescence

2012· article· en· W2168756245 sur OpenAlexvenueno aff
Michael C. Stevens, Emily Haney‐Caron

Notice bibliographique

RevueJournal of Psychiatry and Neuroscience · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAttention Deficit Hyperactivity Disorder
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesEunice Kennedy Shriver National Institute of Child Health and Human DevelopmentNational Institute of Mental Health
Mots-clésGrey matterConduct disorderAttention deficit hyperactivity disorderWhite matterPsychologyComorbidityBrain sizeAggressionPsychiatryClinical psychologyAudiologyMagnetic resonance imagingMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Previous studies of brain structure abnormalities in conduct disorder and attention-deficit/hyperactivity disorder (ADHD) samples have been limited owing to cross-comorbidity, preventing clear understanding of which structural brain abnormalities might be specific to or shared by each disorder. To our knowledge, this study was the first direct comparison of grey and white matter volumes in diagnostically "pure" (i.e., no comorbidities) conduct disorder and ADHD samples. METHODS: Groups of adolescents with noncormobid conduct disorder and with noncomorbid, combined-subtype ADHD were compared with age- and sex-matched controls using DARTEL voxel-based analysis of T1-weighted brain structure images. Analysis of variance with post hoc analyses compared whole brain grey and white matter volumes among the groups. RESULTS: We included 24 adolescents in each study group. There was an overall 13% reduction in grey matter volume in adolescents with conduct disorder, reflecting numerous frontal, temporal, parietal and subcortical deficits. The same grey matter regions typically were not abnormal in those with ADHD. Deficits in frontal lobe regions previously identified in studies of patients with ADHD either were not detected, or group differences from controls were not as strong as those between the conduct disorder and control groups. White matter volume measurements did not differentiate conduct disorder and ADHD. LIMITATIONS: Our modest sample sizes prevented meaningful examination of individual features of ADHD or conduct disorder, such as aggression, callousness, or hyperactive versus inattentive symptom subtypes. CONCLUSION: The evidence supports theories of frontotemporal abnormalities in adolescents with conduct disorder, but raises questions about the prominence of frontal lobe and striatal structural abnormalities in those with noncomorbid, combined-subtype ADHD. The latter point is clinically important, given the widely held belief that ADHD is associated with numerous frontal lobe structural deficits, a conclusion that is not strongly supported following direct comparison of diagnostically pure groups. The results are important for future etiological studies, particularly those seeking to identify how early expression of specific brain structure abnormalities could potentiate the risk for antisocial behaviour.

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 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 enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,291

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 savante0,0000,001
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 Opus0,090
Tête enseignante GPT0,389
Écart entre enseignants0,300 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations68
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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