Cross‐lateralisation in children with attention‐deficit/hyperactivity disorder and motor skill performance
Notice bibliographique
Résumé
Cross-lateralisation and increased motor difficulties have been reported in children with attention-deficit/hyperactivity disorder (ADHD). Nevertheless, the question of how crossed (i.e. mixed preference) or uncrossed (i.e. same side preference) lateralisation impacts motor performance in children with ADHD has yet to be examined. In this study, previously validated observational measures of hand and foot preference were used to identify right-handed children with ADHD who display cross- (n = 29) and uncross-lateralisation (n = 31). An uncross-lateralised typically developing (TD) group (n = 32) was also identified, and included as a control. Motor performance was assessed with seven valid and reliable fine and gross motor tasks performed with both preferred and non-preferred limbs. Group, task and sex-related effects were examined. Findings revealed that male (but not female) cross-lateralised children with ADHD performed significantly worse, respectively, in two of the fine motor tasks (spiral tracing [p < .01], and dot filling [p < .05]). Results suggest that cross-lateralised hand and foot preference may affect complex motor skills in male children with ADHD. Furthermore, characteristics of ADHD may manifest differently in male and female children. Findings highlight the importance of considering both hand and foot preference when targeting motor interventions for children with ADHD.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».