Reinforcement and Compensatory Mechanisms in Attention-Deficit Hyperactivity Disorder: A Systematic Review of Case-Control Studies
Notice bibliographique
Résumé
Attention-deficit hyperactivity disorder (ADHD) is a neuropsychological disorder that causes inattentiveness, hyperactivity, and impulsiveness in patients. Ventral striatal hypo-responsiveness, orbitofrontal cortex, and dopaminergic status in the brain are related to the pathogenesis of ADHD. Reinforcement tasks by monetary incentive delay (MID) was shown to produce more responsiveness in patients. In this study, we reviewed how reinforcement interventions and compensatory mechanisms affect the behavior of ADHD patients. This systematic review was undertaken as per the Preferred Reporting Items for Systematic Review and Meta-Analysis guidelines, and PubMed database was used for literature search. The quality appraisal was completed using the Newcastle-Ottawa scale, and nine case-control studies were included in this systematic review. A total of 976 participants were included, with 493 cases and 330 controls. The studies included discuss reinforcement, attention networks, and compensatory mechanisms. Our review concludes that reinforcement improves responsiveness to gain and loss of rewards in ADHD patients. Reward processing is selectively associated with the salience network. While ADHD, predominantly the inattentive type, is insensitive to stimuli, ADHD combined type and controls showed similar responsiveness. The right visual cortex may also be related to compensatory mechanisms in ADHD. As we only included case-control studies from the last eight years, in the English language, we might have missed some relevant studies related to this research. Because the included studies have a relatively small sample size, we recommend future studies to explore larger cohorts of patients to improve the reliability of findings pertinent to this field.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,008 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».