Differences in neurometabolites and transcranial magnetic stimulation motor maps in children with attention-deficit/hyperactivity disorder
Notice bibliographique
Résumé
Background: Although much is known about cognitive dysfunction in attention-deficit/hyperactivity disorder (ADHD), few studies have examined the pathophysiology of disordered motor circuitry. We explored differences in neurometabolite levels and transcranial magnetic stimulation (TMS)–derived corticomotor representations among children with ADHD and typically developing children. Methods: We used magnetic resonance spectroscopy (MRS) protocols to measure excitatory (glutamate + glutamine [Glx]) and inhibitory (γ-aminobutyric acid [GABA]) neurometabolite levels in the dominant primary motor cortex (M1) and the supplementary motor area (SMA) in children with ADHD and typically developing children. We used robotic neuronavigated TMS to measure corticospinal excitability and create corticomotor maps. Results: We collected data from 26 medication-free children with ADHD (aged 7–16 years) and 25 typically developing children (11–16 years). Children with ADHD had lower M1 Glx ( p = 0.044, d = 0.6); their mean resting motor threshold was lower ( p = 0.029, d = 0.8); their map area was smaller ( p = 0.044, d = 0.7); and their hotspot density was higher ( p = 0.008, d = 0.9). M1 GABA levels were associated with motor map area ( p = 0.036). Limitations: Some TMS data were lost because the threshold of some children exceeded 100% of the machine output. The relatively large MRS voxel required to obtain sufficient signal-to-noise ratio and reliably measure GABA levels encompassed tissue beyond the M1, making this measure less anatomically specific. Conclusion: The neurochemistry and neurophysiology of key nodes in the motor network may be altered in children with ADHD, and the differences appear to be related to each other. These findings suggest potentially novel neuropharmacological and neuromodulatory targets for ADHD.
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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 | 0,002 |
| 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 ».