Functional Connectivity based Brain Signatures of Behavioral Regulation in Children with ADHD, DCD and ADHD-DCD
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Background Children with neurodevelopmental disorders such as Attention Deficit Hyperactivity Disorder (ADHD) often struggle with behavioral self-regulation (BR), which is associated with daily-life challenges. ADHD sometimes presents with Developmental Coordination Disorder (DCD), but little is known about BR in DCD. BR is thought to involve limbic, prefrontal, parietal and temporal brain areas. Given the risk for negative outcomes, gaining a better understanding of the brain mechanisms underlying BR in children with ADHD and/or DCD is imperative. Methods Resting-state fMRI data collected from 115 children (31 typically developing (TD), 35 ADHD, 21 DCD, 28 ADHD-DCD) aged 7-17 years were preprocessed and motion was mitigated using ICA-AROMA. Emotion control, inhibition, and shifting were assessed as subdomains of BR. Functional connectivity (FC) maps were computed for ten limbic, prefrontal, parietal and temporal regions of interest and were investigated for associations with BR subdomains across all participants as well as for significant group differences. Results Multiple FC patterns were associated with BR across all participants. Some FC patterns were associated with multiple BR subdomains, while others were associated with only one. Differences in BR were found only between children with ADHD (i.e. ADHD and ADHD-DCD) and those without ADHD (i.e. TD and DCD). FC differences were also found between children with and without ADHD. Conclusions Our results show dimensional associations between BR subdomain scores and whole-brain FC and highlight the potential of these associative patterns as brain-based signatures of BR in children with and without 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 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 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) | 0,002 | 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 ».