Beyond diagnosis: Cross-diagnostic features in canonical resting-state networks in children with neurodevelopmental disorders
Notice bibliographique
Résumé
Children with neurodevelopmental disorders (NDDs) share common behavioural manifestations despite distinct categorical diagnostic criteria. Here, we examined canonical resting-state network connectivity in three diagnostic groups (autism spectrum disorder, attention-deficit/hyperactivity disorder and paediatric obsessive-compulsive disorder) and typically developing controls (TD) in a large single-site sample (N = 407), applying diagnosis-based and dimensional approaches to understand underlying neurobiology across NDDs. Each participant's functional network graphs were computed using five graph metrics. In diagnosis-based comparisons, an analysis of covariance was performed to compare all NDDs to TD, followed by pairwise comparisons between NDDs. In the dimensional approach, participants' functional network graphs were correlated with continuous behavioural measures, and a data-driven k-means clustering analysis was applied to determine if subgroups of participants were seen, without diagnostic information having been included. In the diagnosis-based comparisons, children with NDDs did not differ significantly from the TD group and the NDD categorical groups also did not differ significantly from each other, across all graph metrics. In the dimensional, diagnostic-independent approach, however, subcortical functional connectivity was significantly correlated with participants' general adaptive functioning across all participants. The clustering analysis identified an optimal solution of two clusters, and participants assigned in the same data-driven cluster were highly heterogeneous in diagnosis. Neither cluster exclusively contained a specific diagnostic group, nor did NDDs separate cleanly from TDs. Each participant's distance ratio between the two clusters was significantly correlated with general adaptive functioning, social deficits and attentional problems. Our results suggest the neurobiological similarity and dissimilarity between NDDs need to be investigated beyond DSM/ICD-based, behaviourally-defined diagnostic categories.
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 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 | 0,001 | 0,074 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| 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 ».