Computerized cognitive training in attention-deficit/hyperactivity disorder (ADHD): a meta-analysis of randomized controlled trials with blinded and objective outcomes
Notice bibliographique
Résumé
This meta-analysis investigated the effects of computerized cognitive training (CCT) on clinical, neuropsychological and academic outcomes in individuals with attention-deficit/hyperactivity disorder (ADHD). The authors searched PubMed, Ovid, and Web of Science until 19th January 2022 for parallel-arm randomized controlled trials (RCTs) using CCT in individuals with ADHD. Random-effects meta-analyses pooled standardized mean differences (SMD) between CCT and comparator arms. RCT quality was assessed with the Cochrane Risk of Bias 2.0 tool (PROSPERO: CRD42021229279). Thirty-six RCTs were meta-analysed, 17 of which evaluated working memory training (WMT). Analysis of outcomes measured immediately post-treatment and judged to be "probably blinded" (PBLIND; trial n = 14) showed no effect on ADHD total (SMD = 0.12, 95%CI[-0.01 to -0.25]) or hyperactivity/impulsivity symptoms (SMD = 0.12, 95%[-0.03 to-0.28]). These findings remained when analyses were restricted to trials (n: 5-13) with children/adolescents, low medication exposure, semi-active controls, or WMT or multiple process training. There was a small improvement in inattention symptoms (SMD = 0.17, 95%CI[0.02-0.31]), which remained when trials were restricted to semi-active controls (SMD = 0.20, 95%CI[0.04-0.37]), and doubled in size when assessed in the intervention delivery setting (n = 5, SMD = 0.40, 95%CI[0.09-0.71]), suggesting a setting-specific effect. CCT improved WM (verbal: n = 15, SMD = 0.38, 95%CI[0.24-0.53]; visual-spatial: n = 9, SMD = 0.49, 95%CI[0.31-0.67]), but not other neuropsychological (e.g., attention, inhibition) or academic outcomes (e.g., reading, arithmetic; analysed n: 5-15). Longer-term improvement (at ~6-months) in verbal WM, reading comprehension, and ratings of executive functions were observed but relevant trials were limited in number (n: 5-7). There was no evidence that multi-process training was superior to working memory training. In sum, CCT led to shorter-term improvements in WM, with some evidence that verbal WM effects persisted in the longer-term. Clinical effects were limited to small, setting specific, short-term effects on inattention symptoms.
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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 | 0,019 | 0,044 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,024 | 0,052 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».