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Enregistrement W4406114039 · doi:10.15690/vsp.v23i6.2838

Structural Brain Morphometry in Children with Attention Deficit Hyperactivity Disorder and Comorbid Mild Cognitive Impairments

2025· article· en· W4406114039 sur OpenAlexaff
George A. Karkashadze, Alexey I. Firumyants, Nikita S. Shilko, Natalia S. Sergienko, Leonid M. Yatsyk, Elena N. Rudenko, Mikhail I. Polle, Tatiana A. Salimgareeva, Tinatin Yu. Gogberashvili, Natalia Е. Sergeeva, Tatiana A. Konstantinidi, Safarbegim Kh. Sadilloeva, Marina A. Kurakina, Viktor V. Dyachenko, Inessa A. Povalyaeva, Evgeniy V. Bogdanov, Anastasia Rykunova, Еlena A. Vishneva, Elena V. Kaytukovа, Kamilla E. Efendieva, Leyla S. Namazova-Baranova

Notice bibliographique

RevueВопросы современной педиатрии · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAttention Deficit Hyperactivity Disorder
Établissements canadiensChildren’s Health Research Institute
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAttention deficit hyperactivity disorderCognitionPsychologyAttention deficitCognitive deficitAttention deficit disorderAudiologyClinical psychologyPsychiatryMedicineCognitive impairment

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background . Even though mild cognitive impairments are common in patients with attention deficit hyperactivity disorder (ADHD), there are no studies of morphometric brain parameters in children with ADHD and comorbid mild cognitive impairments. Objective. The aim of the study is to determine and perform comparative analysis of MR-morphometric brain parameters in children with ADHD depending on the presence or absence of comorbid mild cognitive impairments. Methods. Participants are children aged from 7 to 8 years with ADHD without comorbid pathology (CP), ADHD with mild cognitive impairment (MCI), MCI without ADHD, and healthy children. All participants underwent brain magnetic resonance imaging followed by morphometry to obtain quantitative parameters of large brain structures, cerebral cortex gyri, basal ganglia, cerebellum, and lateral ventricles. Results . 90 children were examined. ADHD with MCI group has shown significant decrease in the volumes of caudate nuclei bilaterally and hippocampus on the right, as well as decrease in the volumes of right superior parietal gyrus, supramarginal gyrus, and frontal cortex. ADHD without CP group has shown different changes: decrease in the volume of putamen on both sides and thalamus on the left, increase in the volume of six and decrease in the volume of the cortex of four gyri, cortex thinning of four gyri with cortex thickening of one gyrus, volume increase of four cerebellar lobules. MCI without ADHD group has shown bilateral enlargement of lateral ventricles, decrease in the volume of right pallidum and seven gyri cortex, mostly on the right side, as well as decrease in the volume of four cerebellar lobules. Direct comparison between the two ADHD groups has shown significant differences up to lower total cortex volume with 5 gyri of left hemisphere and 7 gyri of right hemisphere in the ADHD with MCI group. Participants of ADHD groups compared to healthy individuals and the MCI without ADHD group did not show any age-related dynamic decrease in the volumes of cerebral cortex. Conclusion. ADHD is characterized by parallel presence of two pathogenetic processes: cerebral cortex hypoplasia and delayed age-related changes in other areas. Significant differences in morphometric parameters were revealed between ADHD without CP and ADHD with MCI. It suggests individual treatment for such patients and revision of approaches to morphometric brain studies in patients with ADHD. Enlargement of lateral ventricles in MCI may indicate the effect of perinatal pathology on these conditions’ etiology.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,014
Tête enseignante GPT0,302
Écart entre enseignants0,287 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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