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Enregistrement W2807355009 · doi:10.1249/01.mss.0000536942.07986.e7

Agility of Adolescents with Attention Deficit Hyperactivity Disorder Compared with Normal Controls

2018· article· en· W2807355009 sur OpenAlexaff
Laurie Simard, Tommy Chevrette, Julie Bouchard, Linda Pacquette, Jacinthe Dion, Claudia Verret, Alain Steve Comtois, Jacques R. Leroux

Notice bibliographique

RevueMedicine & Science in Sports & Exercise · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAttention Deficit Hyperactivity Disorder
Établissements canadiensHôpital Rivière-des-PrairiesUniversité du Québec à MontréalUniversité du Québec à Chicoutimi
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAttention deficit hyperactivity disorderAudiologyPercentilePsychologyAnalysis of varianceStatistical significanceGross motor skillMotor skillMedicineDevelopmental psychologyPhysical therapyClinical psychologyInternal medicineMathematicsStatistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: Motor delay (MD) has been shown in children with Attention-Deficit/Hyperactivity Disorder (ADHD), such as agility. Agility is involved in everyday movements and is essential to the development of sports skills. Recent imaging studies have shown delayed of the cerebral cortex development of near three years in children with ADHD, which could explain MD. This study aims to evaluate Agility in ADHD male adolescents compare to normal controls, group-matched for age. Moreover, if MD in agility is still observable in ADHD, to determine which group age they can be compared with. METHODS: This study included 40 adolescents; 20 with ADHD (ADHD-gr; age 13.8 ± 0.9 yr) and 20 normal controls (Control-gr; age 13.5 ± 1.0 yr). First, both groups were compared using the UQAC-UQAM Gross motor tests battery for agility: Shuttle, Circle, Side-stepping, and Slalom run. Agility scores (sec.) were compared between groups using One-way ANOVA. Then, descriptive comparisons were performed using results of the 50th percentile in 8 yr children (P50-8) and in 12 yr (P50-12) for each agility tests. RESULTS: Adolescents with ADHD were significantly slower when compared to control in Shuttle Run (11.2 ± 1.3 vs. 6.6 ± 3.1 sec., p<0.001) and Circle Run (22.3 ± 2.9 vs. 19.5 ± 2.2 sec., p<0.001). Results tending to be slower for Side-stepping, and Slalom Run but did not reach significance. When compared to norms across age group, ADHD-gr scores (sec.) were aligned to P50-8 and slower then P50-12 for all agility tests. However, as expected, the scores (sec.) of Control-gr, were aligned or better to P50-12. CONCLUSIONS: In this study, motor delay in agility is still observable in a group of adolescents with ADHD. It seems to have a delay of about 5 years between groups (ADHD vs Control) for all tests measuring agility. Further research is needed to clarify motor delay in adolescents with ADHD for all determinants of gross motor skills (agility, coordination, segmental velocity, balance, and reaction time).Table: No title available.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,296
Écart entre enseignants0,277 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations0
Publié2018
Routes d'admission1
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