The Effects of Exergaming on Attention in Children With Attention Deficit/Hyperactivity Disorder: Randomized Controlled Trial
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Despite growing evidence showing the effects of exercise and cognitive trainings on enhancing attention, little is known about the combined effects of exergame on attention in children with attention deficit/hyperactivity disorder (ADHD). Exergame, a form of exercise using a video game, has both cognitive stimulation and physical activity components and has been shown to improve cognitive function in children. OBJECTIVE: The purpose of this study was to investigate the effect of exergaming on attention and to compare the effect induced by exergaming with the effect of aerobic exercise on attention in children with ADHD. METHODS: In all, 30 children with ADHD, aged 8-12 years, were randomly divided into an exergaming group (EXG; n=16) or a bicycle exercise group (BEG; n=14). Before and after the 4-week intervention, the Frankfurter Aufmerksamkeits-Inventar (FAIR; Frankfurt Attention Inventory) test was administrated, and event-related potentials during the Go/No-go task was measured to assess attention. RESULTS: After intervention, both the EXG and BEG had significantly increased selective attention and continuous attention (all P<.001), as well as self-control on the FAIR test (EXG: P=.02 and BEG: P=.005). Similarly, both the EXG and BEG had significantly reduced response time on the Go/No-go test (all P<.001). For the Go response, the N2 amplitude (frontocentral maximal negativity) was significantly increased in Fz (midfrontal line) in the EXG (P=.003) but was not changed in the BEG (P=.97). Importantly, the N2 amplitude in Fz was significantly greater in the EXG compared to the BEG (Go: P=.001 and No-go: P=.008). CONCLUSIONS: Exergaming has the comparable effects to bicycle exercise to enhance attention in children with ADHD, suggesting that exergaming can be used as an alternative treatment for children with ADHD. TRIAL REGISTRATION: Clinical Research Information Service KCT0008239; https://tinyurl.com/57e4jtnb.
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 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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,001 |
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 ».