A-141 Vindicated by Awareness: Acting with Awareness May Compensate for Inhibitory Deficits in ADHD Symptom Burden
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Objective To understand the role of trait mindfulness acting-with-awareness in the relationship between inhibitory control and ADHD symptom burden. Method We conducted a cross-sectional study with 103 adults, aged 18 to 86, mean age = 46, mean education = 15 years, 46% male. Participants were recruited in North Western Oregon counties. Eligible individuals were aged >18, fluent in English, and with normal global cognition (Montreal Cognitive Assessment, MoCA>22). The presence of ADHD diagnoses/symptoms was not required. Participants were administered the Adult Investigator Symptom Rating Scale (AISRS), the Five Facet Mindfulness Questionnaire (FFMQ) Acting with Awareness, and the DKEFS Color-Word Interference Test (CWIT). We examined the contribution of CWIT (time/sec), acting-with-awareness (AA), and their interaction in age-adjusted multiple regression predicting AISRS total score. Results Descriptives for the measures of interest were AISRS (M = 19.21, SD = 12.72), CWIT (M = 55.66, SD = 15.27), and FFMQ-AA (M = 25.10, SD = 7.17). Both CWIT and FFMQ-AA predicted AISRS when analyzed independently (B = 0.274, p = 0.14, R2 = 0.13 and B = -0.633, p < 0.001, R2 = 0.45). In the combined model, FFMQ-AA (B = -1.06, p = 0.000) but not CWIT predicted AISRS, R2 = 0.47. The interaction was not significant, p = 0.55. Conclusion AA is a powerful predictor of ADHD symptom burden: it accounts for almost half of the variance, and removes any contribution from inhibitory control. Our finding suggests that trait mindfulness has a more important role in shaping ADHD than cognition.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,003 | 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 ».