Language abilities in children and adolescents with DLD and ADHD: A scoping review
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: There is an emerging view that attention-deficit/hyperactivity disorder (ADHD) is marked by problems with language difficulties, an idea reinforced by the fact that ADHD is highly comorbid with developmental language disorder (DLD). This scoping review provides an overview of literature on language abilities in children with DLD and ADHD while highlighting similarities and differences. METHOD: A comprehensive search was performed to examine the literature on language abilities in the two disorders, yielding a total of 18 articles that met the inclusion criteria for the present review. Qualitative summaries are provided based on the language domain assessed. RESULTS: The current literature suggests children and adolescents with ADHD have better morphosyntax/grammar, general/core language abilities, receptive, and expressive abilities than those with DLD. Further, that performance is comparable on assessments of semantic and figurative language but varies by sample on assessments of phonological processing, syntax, narrative language, and vocabulary. CONCLUSION: Evidence presented points to children and adolescents with DLD as having greater language difficulties compared to those with ADHD, but with some important caveats. Despite limitations related to the paucity of studies and inconsistencies in how the two types of disorders are identified, our review provides a necessary and vital step in better understanding the language profiles of these two highly prevalent childhood disorders. These findings are useful in optimizing language outcomes and treatment efficacy for children and adolescents with ADHD and DLD.
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 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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».