Neural Activation in Reward Network Associated with Inattentive Symptoms of Attention Deficit Hyperactivity Disorder
Notice bibliographique
Résumé
Attention-deficit/hyperactivity disorder (ADHD) and impulsivity have been linked to the functioning of the brain’s reward network. However, many of these studies focus on the anticipatory phase of reward processing and are limited by small sample sizes. In the current study, a community sample of 1081 adults (mean age = 28.8, SD = 3.7) completed a computerized functional magnetic resonance imaging task examining reward outcome. Out-of-scanner participants completed self-report measures of ADHD symptoms and impulsivity. A voxelwise t-test of activation during reward outcomes indicated activation in the left and right ventral striatum, the ventromedial prefrontal cortex, and the posterior cingulate, as well as greater activation in sensory and motor areas. In voxelwise regression analyses, neural response to reward in the left striatum, insula, dorsolateral prefrontal cortex, and lateral temporal cortex, as well as bilaterally in the occipital cortex, was inversely associated with inattentive symptoms of ADHD. No associations were found between neural response to reward and hyperactive symptoms of ADHD or impulsivity. Results were generally consistent in follow-up region of interest analyses. These findings suggest activation in reward network regions is linked to inattentive, but not hyperactive symptoms of ADHD, even in those without a diagnosis.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».