Neuropsychological correlates of ADHD: indicators of different attentional profiles among youth with sluggish cognitive tempo
Notice bibliographique
Résumé
Objective This study examined the distinctiveness of Attention Deficit Hyperactivity Disorder—Inattentive (ADHD-I) and ADHD in context of Sluggish Cognitive Tempo (ADHD + SCT) utilizing the Attention Network Test (ANT) and Continuous Performance Test (CPT) as external validators. Due to the SCT characteristics of being sluggish, spacey, and slow to arouse, we hypothesized that SCT behavioral descriptors would be uniquely related to alerting/arousal mechanisms that the ANT is uniquely designed to capture, and that ADHD symptoms would be more highly associated with cognitive control on the CPT. Method We examined associations between baseline ANT and CPT scores for N = 137 well-characterized, culturally and racially diverse youth with ADHD ( n = 107) either medication naïve or washed out prior to testing and typically developing controls ( n = 30) ages 6–17 years. Results Presence and severity of SCT were associated with ANT Alerting ( r 2 = −.291, p = .005), but not with ANT Orienting, ANT Executive Control, or any CPT measures. There was a distinct association between the presence and severity of ADHD inattention symptoms with CPT T -scores for Commission Errors ( r 2 = .282, p = .002), Omission Errors ( r 2 = .254, p = .005), Variability ( r 2 = .328, p < .001), and Hit Rate SE ( r 2 = .272, p = .002), but not with other CPT or any ANT domain measures. All associations remained significant after Bonferroni correction. Conclusions The small but enduring double dissociation, with ADHD-I symptom severity related to measures of cognitive and behavioral control measures on the CPT, and SCT symptom severity related to attentional processes underlying tonic arousal in preparation for cue detection on the ANT—provides the first objective evidence suggestive of partial neurocognitive independence of SCT from ADHD. Moreover, it points to possibly distinguishable neurobiological neurocognitive underpinnings of the two conditions.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».