Design Fluency in Children with ADHD and Comorbid Disorders
Notice bibliographique
Résumé
Background: Attention deficit/hyperactivity disorder (ADHD) is often associated with frontal executive impairment in children. Oppositional defiant disorder (ODD) and anxiety disorders (AD) frequently accompany ADHD, but the impact of these comorbid disorders on cognition remains elusive. The five-point test (FPT), a design fluency task, has been shown to be sensitive to neurological damage, specifically to frontal lobe lesions in patients with brain injuries. The purpose of this study was to compare the performances of neurotypical children with that of children with ADHD, ADHD-ODD, and ADHD-AD on the FPT in order to examine whether these groups could be distinguished from one another based on their cognitive profile. Methods: A total of 111 children aged 8 to 11 years old participated in the study. Six measures from the FPT were used to characterize their performance. Results: Statistically significant differences between groups were observed for five of the six FPT measures. Essentially, children with ADHD-ODD made more repeated designs than the three other groups (control p > 0.001, ADHD p = 0.008, ADHD-AD p = 0.008), while children with ADHD-AD produced fewer total and correct designs than the control and ADHD groups (p = 0.009). Conclusions: This suggests that comorbidities have an additive impact on the cognitive profile of children with ADHD. Design fluency may be a sensitive measure for capturing the subtle cognitive deficits that are likely to be involved in these disorders.
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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 ».