The Cognitive-Enhancing Effects of Lion’s Mane in A Rodent Model of Attention-Deficit Hyperactivity Disorder (ADHD): A Research Protocol
Notice bibliographique
Résumé
The intersection between mycology and modern medicine has captivated the scientific community, with a growing focus on fungus potential to address symptoms of mental health disorders. Lion’s Mane mushroom, renowned for cognitive enhancement attributed to hericenones and erinacines stimulating the nerve growth factors (NGF), has emerged as a subject of significant interest. Recent studies suggest its potential antidepressant and anxiolytic properties, broadening its relevance to various mental health challenges. Attention-deficit/hyperactivity disorder (ADHD), characterized by executive functioning difficulties, notably in attention and memory, is often linked to working memory deficits. Numerous investigations indicate that a substantial proportion of individuals with ADHD exhibit impaired working memory. Working memory, responsible for temporarily holding and processing information, plays a pivotal role in encoding memories for long-term storage or extinction. This paper suggests that Lion’s Mane may offer therapeutic benefits by enhancing working memory, thereby positively influencing the day-to-day executive functioning of individuals grappling with ADHD. It explores the potential benefits of utilizing Lion’s Mane with a specific focus on working memory, using a spontaneously hypertensive rat (SHR) model, which presents ADHD-like symptoms. The potential implications of such findings underscore the promising role of Lion’s Mane in addressing cognitive challenges associated with ADHD.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,015 | 0,004 |
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 ».