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Enregistrement W4213436995 · doi:10.21203/rs.3.rs-91495/v1

Distinct Cognitive and Neuroimaging Profiles in Later-Life Attention Deficit/Hyperactivity Disorder and Mild Cognitive Impairment

2020· preprint· en· W4213436995 sur OpenAlexafffund
Brandy L. Callahan, Prathiba Shammi, Daniel Bierstone, Rebecca Taylor, Miracle Ozzoude, Maged Goubran, Donalt T. Stuss, Sandra E. Black

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAttention Deficit Hyperactivity Disorder
Établissements canadiensHealth Sciences CentreSunnybrook Health Science CentreUniversity of TorontoUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesUniversity of TorontoCanadian Institutes of Health ResearchSunnybrook Research InstituteAlzheimer's Association
Mots-clésNeuroimagingAttention deficit hyperactivity disorderCognitionCognitive impairmentPsychologyCognitive deficitAttention deficitCognitive psychologyNeurosciencePsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background: Attention deficit/hyperactivity disorder (ADHD) is increasingly being recognized in adults and older adults. Some of its behavioral features (e.g., distractibility, forgetfulness, impulsivity) may resemble those of mild cognitive impairment (MCI), which contributes to diagnostic uncertainty in later life. The present study aimed to systematically compare ADHD and MCI on measures of cognition and structural neuroimaging to clarify the extent of their overlap (i.e., cognitive features of ADHD that are most likely to be taken for signs of MCI) and identify potential features unique to each disorder (i.e., that may be used to guide diagnostic impressions). Methods: One hundred and six adults aged 50 years or above were recruited from a Cognitive Neurology clinic (40 ADHD, 29 MCI and 37 controls) completed a comprehensive neuropsychological battery. A subsample (n=80) underwent structural neuroimaging.Results: Memory was impaired in both patient groups, but reflected a storage deficit in MCI (supported by imaging findings of reduced hippocampal volumes) and an encoding deficit in ADHD (supported by frontal-lobe cortical thinning). Both groups performed normally on executive measures. Semantic retrieval was uniquely impaired in MCI.Conclusions: Behavioral and structural imaging features strongly suggest that ADHD and MCI are similar manifestations of separate pathophysiological processes. Although ADHD has been proposed as a risk factor or prodromal stage of neurodegeneration, we propose it is rather acting as a phenotypic mimic of MCI via overlap in memory and executive performance.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,046
Tête enseignante GPT0,327
Écart entre enseignants0,281 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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