Children with Attention Deficit/Hyperactivity Disorder and Reading Disability: A Review of the Efficacy of Medication Treatments
Notice bibliographique
Résumé
Reading is a multifaceted skillset that has the potential to profoundly impact a child's academic performance and achievement. Mastery of reading skills is often an area of difficulty for children during their academic journey, particularly for children with Attention Deficit/Hyperactivity Disorder (ADHD), Specific Learning Disorder with Impairment in Reading (SLD-R), or children with a comorbid diagnosis of both ADHD and SLD-R. ADHD is characterized by executive functioning and impulse control deficits, as well as inattention and impulsivity. Among the academic struggles experienced by children with ADHD are challenges with word reading, decoding, or reading comprehension. Similarly, children with SLD-R frequently encounter difficulties in the development of appropriate reading skills. SLD-R incorporates dysfunctions in basic visual and auditory processes that result in difficulties with decoding and spelling words. There have been limited empirical studies investigating the efficacy of interventions to improve the reading ability of children with both ADHD and SLD-R. Research studies that have focused on reading interventions for children from this population have predominantly included the use of medication treatments with stimulants (e.g., methylphenidate) and non-stimulants (e.g., atomoxetine). This review paper will present and integrate findings from empirical studies on successful medication treatments for children with comorbid ADHD and SLD-R. Furthermore, this paper will extend findings from empirically successful medication treatments to provide directions for future research.
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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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».