Phenotyping sleep disturbances in ADHD and identifying harmonised outcome measures
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Attention deficit hyperactivity disorder (ADHD) is a widespread neurodevelopmental disorder. Currently, the diagnosis and treatment of ADHD in children and adolescents is primarily centred on daytime functioning and the associated impairment of academic performance, although disrupted and restless sleep have been frequently reported in individuals with ADHD. Further, it has been recognised that sleep disorders not only intensify existing ADHD symptoms but in some cases can also mimic ADHD symptoms in the paediatric population with primary sleep disorders. Under the title ‘The blind spot: sleep as a child’s right issue?’, professionals from diverse disciplines, including medicine and social sciences as well as individuals with an interest in ADHD and sleep medicine, including laypeople, have initiated a unifying discourse. The objective of this discourse is to improve our understanding of the diagnosis and treatment of ADHD and disruptive behaviours and to develop personalised and precision medicine. Research has shown that the existing, primarily descriptive and categorical diagnostic systems do not capture the heterogeneous nature of youth with attentional and behavioural difficulties and the phenotypic expressions thereof, including nighttime behaviours and sleep. New strategies for clinical phenotyping and the exploration of patient-reported behaviours are necessary to expand our understanding and develop personalised treatment approaches. In this position paper, we outline gaps in the clinical care of ADHD and related sleep disturbances, review strategies for closing these gaps to meet the needs of individuals with ADHD, and suggest a roadmap for escaping the one-size-fits-all approach that has characterised ADHD treatment algorithms to date.
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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 | 0,046 | 0,075 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».