Cortical Gyrification Morphology in Individuals with ASD and ADHD across the Lifespan: A Systematic Review and Meta-Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Autism spectrum disorder (ASD) and attention-deficit hyperactivity disorder (ADHD) are common neurodevelopmental disorders (NDDs) that may impact brain maturation. A number of studies have examined cortical gyrification morphology in both NDDs. Here we review and when possible pool their results to better understand the shared and potentially disorder-specific gyrification features. We searched MEDLINE, PsycINFO, and EMBASE databases, and 24 and 10 studies met the criteria to be included in the systematic review and meta-analysis portions, respectively. Meta-analysis of local Gyrification Index (lGI) findings across ASD studies was conducted with SDM software adapted for surface-based morphometry studies. Meta-regressions were used to explore effects of age, sex, and sample size on gyrification differences. There were no significant differences in gyrification across groups. Qualitative synthesis of remaining ASD studies highlighted heterogeneity in findings. Large-scale ADHD studies reported no differences in gyrification between cases and controls suggesting that, similar to ASD, there is currently no evidence of differences in gyrification morphology compared with controls. Larger, longitudinal studies are needed to further clarify the effects of age, sex, and IQ on cortical gyrification in these NDDs.
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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 | 0,006 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,010 | 0,018 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».