Behavioral and Electrophysiological Correlates of Performance Monitoring and Development in Children and Adolescents with Attention-Deficit/Hyperactivity Disorder
Notice bibliographique
Résumé
The pathophysiology of attention-deficit/hyperactivity disorder (ADHD) involves deficits in performance monitoring and adaptive adjustments. Yet, the developmental trajectory and underlying neural correlates of performance monitoring deficits in youth with ADHD remain poorly understood. To address the gap, this study recruited 77 children and adolescents with ADHD and 77 age- and gender-matched healthy controls (HC), ages 8-18 years, who performed an arrow flanker task during electroencephalogram recording. Compared to HC, participants with ADHD responded more slowly and showed larger reaction time variability (RTV) and reduced post-error slowing; they also exhibited reduced error-related negativity (ERN) and error positivity effects, and reduced N2 and P3 congruency effects. Age effects were observed across groups: with increasing age, participants responded faster, with less variability, and with increased post-error slowing. They also exhibited increased ERN effects and increased N2 and P3 congruency effects. Increased RTV and reduced P3 amplitude in incongruent trials were associated with increased ADHD Problems Scale scores on the Child Behavior Checklist across groups. The altered behavioral and ERP responses in ADHD are consistent with the pattern associated with younger age across groups. Further research with a longitudinal design may determine specific aspects of developmental alteration and deficits in ADHD during performance monitoring.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».