Consortium neuroscience of attention deficit/hyperactivity disorder and autism spectrum disorder: The <scp>ENIGMA</scp> adventure
Notice bibliographique
Résumé
Neuroimaging has been extensively used to study brain structure and function in individuals with attention deficit/hyperactivity disorder (ADHD) and autism spectrum disorder (ASD) over the past decades. Two of the main shortcomings of the neuroimaging literature of these disorders are the small sample sizes employed and the heterogeneity of methods used. In 2013 and 2014, the ENIGMA-ADHD and ENIGMA-ASD working groups were respectively, founded with a common goal to address these limitations. Here, we provide a narrative review of the thus far completed and still ongoing projects of these working groups. Due to an implicitly hierarchical psychiatric diagnostic classification system, the fields of ADHD and ASD have developed largely in isolation, despite the considerable overlap in the occurrence of the disorders. The collaboration between the ENIGMA-ADHD and -ASD working groups seeks to bring the neuroimaging efforts of the two disorders closer together. The outcomes of case-control studies of subcortical and cortical structures showed that subcortical volumes are similarly affected in ASD and ADHD, albeit with small effect sizes. Cortical analyses identified unique differences in each disorder, but also considerable overlap between the two, specifically in cortical thickness. Ongoing work is examining alternative research questions, such as brain laterality, prediction of case-control status, and anatomical heterogeneity. In brief, great strides have been made toward fulfilling the aims of the ENIGMA collaborations, while new ideas and follow-up analyses continue that include more imaging modalities (diffusion MRI and resting-state functional MRI), collaborations with other large databases, and samples with dual diagnoses.
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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 | 0,015 | 0,023 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,005 |
| Communication savante | 0,005 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,012 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,002 |
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 ».