Hyperactivity in ADHD: Friend or Foe?
Notice bibliographique
Résumé
Background: Hyperactivity may play a functional role in upregulating prefrontal cortical hypoarousal and executive functioning in ADHD. This study investigated the neurocognitive impact of movement during executive functioning on children with ADHD. Methods: Twenty-four children with and without ADHD completed a Stroop task and self-efficacy ratings while remaining stationary (Stationary condition) and while desk cycling (Movement condition). Simultaneous functional near-infrared spectroscopy (fNIRS) recorded oxygenated and deoxygenated changes in hemoglobin within the left dorsolateral prefrontal cortex (DLPFC). Results: Among children with ADHD, the Movement condition produced superior Stroop reaction time compared to the Stationary condition (p = 0.046, d = 1.00). Self-efficacy improved in the Movement condition (p = 0.033, d = 0.41), whereas it did not in the Stationary condition (p = 0.323). Seventy-eight percent of participants showed greater oxygenation in the left DLPFC during the Movement condition vs. the Stationary condition. Among children without ADHD, there were no differences in Stroop or self-efficacy outcomes between Stationary and Movement conditions (ps > 0.085, ts < 1.45); 60% of participants showed greater oxygenation in the left DLPFC during the Movement vs. the Stationary condition. Conclusions: This work provides supportive evidence that hyperactivity in ADHD may be a compensatory mechanism to upregulate PFC hypoarousal to support executive functioning and self-efficacy.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».