Exploring the Nature of ADHD Comorbidity in Tic Disorders
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Tic disorders (Tics) are childhood-onset neurodevelopmental conditions, and approximately half of this population also have an ADHD diagnosis. Some of the clinical symptoms of Tics resemble ADHD which could explain the high comorbidity rate. Objectives: This research aims to investigate if the ADHD symptoms seen in children with both Tics and ADHD (Tics+) are true comorbid ADHD or a result of their Tics. Methods: Participants from a community-based study of children aged 6-18 reported their ADHD symptoms using the Strengths and Weaknesses of ADHD Symptoms and Normal Behavior Scale (SWAN). Their cognitive control was assessed using the Stop Signal Task. The symptom profiles of those with Tics and no ADHD diagnosis (Tics-, n=192), ADHD (n=2416), Tics+ (n=119) and controls (n=31908) were compared using logistic regressions. A linear regression model was used to determine if Tics+ was associated with greater cognitive control deficits, a well-established correlate of ADHD. Results: Tics+ demonstrated higher ADHD traits, specifically for hyperactive symptoms (p<0.001). 6 of 9 hyperactive symptoms were reported at significantly higher rates in Tics+ compared to ADHD. Cognitive control was equal between Tics+ and ADHD while both groups had significant deficits compared to Tics- and controls. Conclusion: Children with Tics+ have more hyperactive symptoms which were not associated with worse cognitive control than ADHD. The cognitive control deficits observed in Tics+ were consistent with a true comorbid ADHD. It is of interest to explore shared risk factors to explain the high prevalence of ADHD among this group.
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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 | 0,001 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| 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) | 0,003 | 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 ».