Functional connectivity based brain signatures of behavioral regulation in children with ADHD, DCD, and ADHD-DCD
Notice bibliographique
Résumé
Behavioral regulation problems have been associated with daily-life and mental health challenges in children with neurodevelopmental conditions such as attention-deficit/hyperactivity disorder (ADHD) and developmental coordination disorder (DCD). Here, we investigated transdiagnostic brain signatures associated with behavioral regulation. Resting-state fMRI data were collected from 115 children (31 typically developing (TD), 35 ADHD, 21 DCD, 28 ADHD-DCD) aged 7-17 years. Behavioral regulation was measured using the Behavior Rating Inventory of Executive Function and was found to differ between children with ADHD (i.e., children with ADHD and ADHD-DCD) and without ADHD (i.e., TD children and children with DCD). Functional connectivity (FC) maps were computed for 10 regions of interest and FC maps were tested for correlations with behavioral regulation scores. Across the entire sample, greater behavioral regulation problems were associated with stronger negative FC within prefrontal pathways and visual reward pathways, as well as with weaker positive FC in frontostriatal reward pathways. These findings significantly increase our knowledge on FC in children with and without ADHD and highlight the potential of FC as brain-based signatures of behavioral regulation across children with differing neurodevelopmental conditions.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».