Using Bifactor Twin Modeling to Assess the Genetic and Environmental Dimensionality of Adult ADHD Symptoms
Notice bibliographique
Résumé
Attention Deficit Hyperactivity Disorder (ADHD) is a common and heritable neurodevelopmental condition that has been the subject of a wealth of genetics research. Because ADHD has an early age of onset, most of this work has focused on children, meaning that less is known about the genetics of ADHD in adults. Additionally, while much research has assessed the heritability of ADHD as a general dimension, less has assessed the heritability of individual subtypes (inattention, hyperactivity) or symptoms of ADHD. It therefore remains unclear whether the genetic factors underlying ADHD symptoms conform to a unidimensional or multidimensional structure. The aim of this study was to assess the genetic and environmental dimensionality of adult ADHD symptoms. We analyzed data from 10,454 twins of the Twins Early Development Study, who provided self-reports of ADHD symptoms using the Conners scale at age 21 years. The data conformed well to a psychometric bifactor model, providing support for a general dimension of ADHD in addition to secondary dimensions for inattention and hyperactivity. However, a bifactor independent pathway twin model provided support for a general dimension only at the level of non-shared environmental effects and not additive genetic or shared environmental effects. This suggests that symptoms of ADHD cluster together under a general dimension of non-shared environmental effects, although the two subtypes of ADHD (inattention and hyperactivity) are meaningfully genetically distinct. We found the overall heritability of ADHD to be 40%, comparable with previous estimates for adult ADHD symptoms. Our results provide useful insights into the genetic and environmental architecture of specific ADHD symptoms.
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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 | 0,015 | 0,036 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».