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Enregistrement W4296736954 · doi:10.3389/fnmol.2022.925049

Attention-deficit/hyperactive disorder updates

2022· review· en· W4296736954 sur OpenAlexaff
Miriam Kessi, Haolin Duan, Juan Xiong, Baiyu Chen, Fang He, Lifen Yang, Yanli Ma, Olumuyiwa A. Bamgbade, Jing Peng, Fei Yin

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Molecular Neuroscience · 2022
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAttention Deficit Hyperactivity Disorder
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesNational Key Research and Development Program of ChinaKey Research and Development Program of Hunan Province of ChinaNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésAttention deficit hyperactivity disorderRett syndromeNeurosciencePsychologyEpigeneticsTPH2BioinformaticsMedicineBiologyPsychiatryGeneticsGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Attention-deficit/hyperactive disorder (ADHD) is a neurodevelopmental disorder that commonly occurs in children with a prevalence ranging from 3.4 to 7.2%. It profoundly affects academic achievement, well-being, and social interactions. As a result, this disorder is of high cost to both individuals and society. Despite the availability of knowledge regarding the mechanisms of ADHD, the pathogenesis is not clear, hence, the existence of many challenges especially in making correct early diagnosis and provision of accurate management. Objectives: We aimed to review the pathogenic pathways of ADHD in children. The major focus was to provide an update on the reported etiologies in humans, animal models, modulators, therapies, mechanisms, epigenetic changes, and the interaction between genetic and environmental factors. Methods: References for this review were identified through a systematic search in PubMed by using special keywords for all years until January 2022. Results: . Some of these genes have evidence both from human beings and animal models, while others have evidence in either humans or animal models only. Notably, most of these animal models are knockout and do not generate the genetic alteration of the patients. Besides, some of the gene polymorphisms reported differ according to the ethnic groups. The majority of the available animal models are related to the dopaminergic pathway. Epigenetic changes including SUMOylation, methylation, and acetylation have been reported in genes related to the dopaminergic pathway. Conclusion: The dopaminergic pathway remains to be crucial in the pathogenesis of ADHD. It can be affected by environmental factors and other pathways. Nevertheless, it is still unclear how environmental factors relate to all neurotransmitter pathways; thus, more studies are needed. Although several genes have been related to ADHD, there are few animal model studies on the majority of the genes, and they do not generate the genetic alteration of the patients. More animal models and epigenetic studies are required.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,024
Score d'incertitude au seuil0,079

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0060,004
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0240,005

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 Opus0,042
Tête enseignante GPT0,343
Écart entre enseignants0,301 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations73
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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