Inhibitory control and psychopathology: A meta-analysis of studies using the stop signal task
Notice bibliographique
Résumé
The Stop Signal Task (SST) is a measure that has been used widely to assess response inhibition. We conducted a meta-analysis of studies that examined SST performance in patients with various psychiatric disorders to determine the magnitude and generality of deficient inhibition. A five-item instrument was used to assess the methodological quality of studies. We found medium deficits in stop signal reaction time (SSRT), reflecting the speed of the inhibitory process, for attention-deficit hyperactivity disorder (ADHD) (g = 0.62), obsessive compulsive disorder (OCD) (g = 0.77) and schizophrenia (SCZ) (g = 0.69). SSRT was less impaired or normal for anxiety disorder (ANX), autism, major depressive disorder (MDD), oppositional defiant disorder/conduct disorder (ODD/CD), pathological gambling, reading disability (RD), substance dependence, and Tourette syndrome. We observed a large SSRT deficit for comorbid ADHD + RD (g = 0.82). SSRT was less than moderately impaired for ADHD + ANX and ADHD + ODD/CD. Study quality did not significantly affect SSRT across ADHD studies. This confirms an inhibition deficit in ADHD, and suggests that comorbid ADHD has different effects on inhibition in patients with ANX, ODD/CD, and RD. Further studies are needed to firmly establish an inhibition deficit in OCD and SCZ.
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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 | 0,014 | 0,026 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,012 | 0,036 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| 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 ».