Neural processing of working memory in adults with ADHD in a visuospatial change detection task with distractors
Notice bibliographique
Résumé
Individuals with Attention-Deficit Hyperactivity Disorder (ADHD) are often characterized by deficits in working memory (WM), which manifest in academic, professional, and mental health difficulties. To better understand the underlying mechanisms of these presumed WM deficits, we compared adults with ADHD to their peers on behavioral and neural indices of WM. We used a visuospatial change detection task with distractors which was designed to assess the brain's ability to effectively filter out distractors from WM, in addition to testing for effects of WM load. Twenty-seven unmedicated adults with ADHD were compared to 27 matched peers on event-related potential (ERP) measures of WM, i.e., the contralateral delay activity (CDA). Despite severe impairments in everyday life functioning, findings showed no difference in deficits in behavioral tests of working memory for adults with ADHD compared to their peers. Interestingly, there were differences in neural activity between individuals with ADHD and their peers showing that the CDA of individuals with ADHD did not distinguish between high, distractor, and low memory load conditions. These data suggest, in the face of comparable behavioral performance, a difference in neural processing efficiency, wherein the brains of individuals with ADHD may not be as selective in the allocation of neural resources to perform a WM task.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».