Effects of Auditory and Visual White Noise on Oculomotor Inhibition in Children With Attention-Deficit/Hyperactivity Disorder: Protocol for a Crossover Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: In attention-deficit/hyperactivity disorder (ADHD), poor inhibitory control is one of the main characteristics, with oculomotor inhibition impairments being considered a potential biomarker of the disorder. While auditory white noise has demonstrated the ability to enhance working memory in this group, visual white noise is still unexplored and so are the effects of both types of white noise stimulation on oculomotor inhibition. OBJECTIVE: This crossover study aims to explore the impact of auditory and visual white noise on oculomotor inhibition in children with ADHD and typically developing (TD) children. The study will investigate the impact of different noise levels (25% and 50% visual, 78 dB auditory), and performance will be evaluated both with and without noise stimulation. We hypothesize that exposure to white noise will improve performance in children with ADHD and impair the performance for TD children. METHODS: Memory-guided saccades and prolonged fixations, known for their sensitivity in detecting oculomotor disinhibition in ADHD, will be used to assess performance. Children diagnosed with ADHD, withdrawing from medication for 24 hours, and TD children without psychiatric disorders were recruited for the study. RESULTS: Data collection was initiated in October 2023 and ended in February 2024. A total of 97 participants were enrolled, and the first results are expected between September and November 2024. CONCLUSIONS: This study will examine whether cross-modal sensory stimulation can enhance executive function, specifically eye movement control, in children with ADHD. In addition, the study will explore potential differences between auditory and visual noise effects in both groups. Our goal is to identify implications for understanding how noise can be used to improve cognitive performance. TRIAL REGISTRATION: ClinicalTrials.gov NCT06057441; https://clinicaltrials.gov/study/NCT06057441. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): DERR1-10.2196/56388.
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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 | 0,012 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,005 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,008 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,028 | 0,005 |
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 ».