Visual search in ADHD, ASD and ASD + ADHD: overlapping or dissociating disorders?
Notice bibliographique
Résumé
Recent debates in the literature discuss commonalities between Attention-Deficit/Hyperactivity Disorder (ADHD) and Autism Spectrum Disorder (ASD) at multiple levels of putative causal networks. This debate requires systematic comparisons between these disorders that have been studied in isolation in the past, employing potential markers of each disorder to be investigated in tandem. The present study, choose superior local processing, typical to ASD, and increased Intra-Subject Variability (ISV), typical to ADHD, for a head-to-head comparison of the two disorders, while also considering the comorbid cases. It directly examined groups of participants aged 10-13 years with ADHD, ASD with (ASD+) or without (ASD-) comorbid ADHD and a typically developing (TD) group (total N = 85). A visual search task consisting of an array of paired words was designed. The participants needed to find the specific pair of words, where the first word in the pair was the cue word. This visual search task was selected to compare these groups on overall search performance and trial-to-trial variability of search performance (i.e., ISV). Additionally, scanpath analysis was also carried out using Recurrence Quantification Analysis (RQA) and the Multi-Match Model. Results show that only the ASD- group exhibited superior search performance; whereas, only the groups with ADHD symptoms showed increased ISV. These findings point towards a double dissociation between ASD and ADHD, and argue against an overlap between ASD and ADHD.
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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 | 0,001 |
| 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 ».