A comparative diagnostic study using clinical and multimodal assessment, including functional neuroimaging and oculomotricity tools, to differentiate <scp>ADHD</scp> in young patients from healthy control group
Notice bibliographique
Résumé
AIM: Attention deficit hyperactivity disorder (ADHD) is a neurodevelopmental disorder that may persist into adulthood, with no established objective diagnostic tool yet. This study aims to propose a multimodal objective assessment tool involving clinical assessments, functional neuroimaging, and oculomotricity measurement for ADHD in young adults. METHODS: Seventy-one medication-naïve patients and 71 healthy controls (HCs) aged 18 to 28 underwent clinical interviews, Conners' Adult ADHD Rating Scale (CAARS) questionnaire, functional near-infrared spectroscopy (fNIRS), oculomotricity task, and Conners' Continuous Performance Task (CPT) 3rd edition. Student's t-tests with Bonferroni's correction were performed to compare the performance between groups, and logistic regression was used for classification. RESULTS: ADHD patients had significantly lower frontal hemodynamic response during verbal fluency task (VFT) (P = 0.0003), more anticipatory eye movements during overlap task (P = 0.0006), higher latency (P < 0.0001), anticipatory (P < 0.0001), and errors (P < 0.0001) during anti-saccade task, as well as higher commission errors (P < 0.0001) and standard deviation in hit reaction time (HRT) (P = 0.0018). The multivariate logistic regression model featuring these seven parameters from the three objective tests (fNIRS-VFT, oculomotricity, and CPT) yielded an area under the receiver operating characteristic curve (AUC) value of 0.892 (95% confidence interval (CI): 0.840-0.944), with sensitivity and specificity of 80.28% and 84.51%, respectively. CONCLUSION: This multimodal assessment offered an accurate diagnostic tool for ADHD in young adults and laid the foundation for future machine-learning approaches.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».