Cortical Gray Matter in Attention-Deficit/Hyperactivity Disorder: A Structural Magnetic Resonance Imaging Study
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Previous studies have shown smaller brain volume and less gray matter in children with attention-deficit/hyperactivity disorder (ADHD). Relatively few morphological studies have examined structures thought to subserve inhibitory control, one of the diagnostic features of ADHD. We examined one such region, the pars opercularis, predicting a thinner cortex of the inferior frontal gyrus (IFG) in children with ADHD. METHOD: Structural images were obtained from 49 children (24 control; 25 ADHD combined subtype) aged 9 though 15 years. Images were processed using a volumetric pipeline to provide a fully automated estimate of regional volumes of gray and white matter. A further analysis using FreeSurfer provided measures of cortical thickness for each lobe, and for 13 regions in the frontal lobe. RESULTS: Relative to controls, children with ADHD had smaller whole brain volume and lower gray matter, but not white matter, volumes in all lobes. An analysis of frontal regions showed a significant interaction of group by region. Planned contrasts showed bilateral thinner cortex in the pars opercularis in children with ADHD. CONCLUSIONS: Children with ADHD showed both diffuse and regional gray matter abnormalities. Consistent with its putative role in response inhibition, the cortex of the pars opercularis was thinner in children with ADHD who, as expected, had significantly poorer inhibitory performance on a Go/No-go task. These differences held for both hemispheres raising the possibility that a developmental abnormality of IFG might drive development of inhibition difficulties.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».