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Enregistrement W3023334592 · doi:10.1016/j.bbr.2020.112632

Electrophysiological correlates of spontaneous mind wandering in attention-deficit/hyperactivity disorder

2020· article· en· W3023334592 sur OpenAlexfundno aff
Natali Bozhilova, Ruth Cooper, Jonna Kuntsi, Philip Asherson, Giorgia Michelini

Notice bibliographique

RevueBehavioural Brain Research · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueMind wandering and attention
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesMedical Research Council CanadaVifor PharmaMedical Research CouncilNational Institute for Health and Care ResearchNIHR Bristol Biomedical Research Centre
Mots-clésNeurotypicalPsychologyElectroencephalographyCognitionAudiologyAttention deficit hyperactivity disorderEvent-related potentialElectrophysiologyNeuroscienceAssociation (psychology)Developmental psychologyClinical psychologyMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We recently hypothesised that increased spontaneous mind wandering (MW-S) reflects a core process underlying attention-deficit/hyperactivity disorder (ADHD). Previous studies show that individuals with ADHD and neurotypical individuals with increased MW-S display similar cognitive-performance and electrophysiological (EEG) impairments in attentional processes. However, the cognitive-EEG markers associated with increased MW-S in ADHD remain poorly understood. We therefore investigated such markers in a sample of 69 sex- and age-matched adults with ADHD and 29 controls during the Sustained Attention to Response Task. We compared task performance and EEG measures (P3, time-frequency brain-oscillations) of attentional processes between groups, and examined their association with a validated self-report questionnaire of MW-S. Finally, we tested the hypothesis that MW-S and ADHD diagnosis relate to the same cognitive-EEG impairments using a hierarchical regression model. Compared to controls, adults with ADHD showed attenuations in P3, event-related alpha and beta suppression during response inhibition (No-Go trials), and theta power activations during response execution (Go trials), as well as increased reaction time variability and more commission/omission errors. MW-S was also continuously associated with most cognitive-EEG measures related to ADHD. The hierarchical regressions on measures associated with both ADHD diagnosis and MW-S showed that MW-S did not explain additional variance in the cognitive-EEG markers (except for beta suppression) beyond ADHD diagnosis, and vice versa. These findings are consistent with our hypothesis that ADHD diagnosis and MW-S share common neural deficits, and that MW-S may reflect a core symptom of the disorder.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,136
Tête enseignante GPT0,359
Écart entre enseignants0,223 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations32
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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