Effects of Docosahexaenoic Acid Supplementation on Cortical Network Integrity in Medication-Free Children with Attention-Deficit/Hyperactivity Disorder: A Preliminary Multimodal Neuroimaging Trial
Notice bibliographique
Résumé
Children with attention deficit/hyperactivity disorder (ADHD) exhibit blood docosahexaenoic acid (DHA) deficits and cortical network pathology. This neuroimaging study investigated the effects of DHA supplementation on cortical attention network integrity in medication-free children with ADHD. Children (mean age 9.6 years, n=30) with ADHD were randomized to DHA (1,200 mg/d) or placebo for 10 weeks. Blood DHA levels and ADHD symptom severity ratings were obtained from all participants (n=30). Cortical network integrity was evaluated in a subset of patients (n=20) using functional magnetic resonance imaging (fMRI) and diffusion tensor imaging (DTI). Erythrocyte DHA levels increased significantly in patients receiving DHA (+60%, p≤0.0001) but not placebo (-4%, p=0.77). There were no group differences in baseline-endpoint change in ADHD symptom severity scores, sustained attention performance, or voxelwise cortical activation patterns during performance of a sustained attention task. In the region-of-interest (ROI) analysis, patients treated with DHA but not placebo exhibited significant endpoint reductions in left amygdala activation. At study endpoint, but not at baseline, DHA-treated patients exhibited significantly greater event-related functional connectivity between the pregenual and subgenual anterior cingulate cortex and regions within the cortical attention network including the inferior parietal lobe and dorsolateral prefrontal cortex compared with placebo. Trends with large effect sizes for reductions in medial and radial diffusivity in the left corpus callosum were observed in DHA-treated patients. These preliminary findings suggest that DHA supplementation may be associated with subtle changes in cortical attention networks of medication-free children with ADHD which warrant additional investigation in a larger patient sample.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».