A state-of-the-art overview of candidate diagnostic biomarkers for Attention-deficit/hyperactivity disorder (ADHD)
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Attention-deficit/hyperactivity disorder (ADHD) is one of the most common neurodevelopmental conditions and is highly heterogeneous in terms of symptom profile, associated cognitive deficits, comorbidities, and outcomes. Heterogeneity may also affect the ability to recognize and diagnose this condition. The diagnosis of ADHD is primarily clinical but there are increasing research efforts aiming at identifying biomarkers that can aid the diagnosis. AREAS COVERED: We first discuss the definition of biomarkers and the necessary research steps from discovery to implementation. We then provide a broad overview of research studies on candidate diagnostic biomarkers in ADHD encompassing genetic/epigenetic, biochemical, neuroimaging, neurophysiological and neuropsychological techniques. Finally, we critically appraise current limitations in the field and suggest possible ways forward. EXPERT OPINION: Despite the large number of studies and variety of techniques used, no promising biomarkers have been identified so far. Clinical and biological heterogeneity as well as methodological limitations, including small sample size, lack of standardization, confounding factors, and poor replicability, have hampered progress in the field. Going forward, increased international collaborative efforts are warranted to support larger and more robustly designed studies, develop multimodal datasets to combine biomarkers and improve diagnostic accuracy, and ensure reproducibility and meaningful clinical translation.
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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 | 0,003 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,002 |
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 ».