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Enregistrement W4408579562 · doi:10.1177/09567976241293999

*Co-Occurrence and Causality Among ADHD, Dyslexia, and Dyscalculia

2025· article· en· W4408579562 sur OpenAlexaff
Elsje van Bergen, Eveline L. de Zeeuw, Sara A. Hart, Dorret I. Boomsma, Eco J. C. de Geus, Kees‐Jan Kan

Notice bibliographique

RevuePsychological Science · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAttention Deficit Hyperactivity Disorder
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDyslexiaPsychologyDyscalculiaTraitSpellingDevelopmental psychologyTwin studyCausality (physics)Reading (process)Attention deficit hyperactivity disorderBiological theories of dyslexiaCognitive psychologyHeritabilityClinical psychologyDevelopmental dyslexiaGeneticsLinguistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ADHD, dyslexia, and dyscalculia often co-occur, and the underlying continuous traits are correlated (ADHD symptoms, reading, spelling, and math skills). This may be explained by trait-to-trait causal effects, shared genetic and environmental factors, or both. We studied a sample of ≤ 19,125 twin children and 2,150 siblings from the Netherlands Twin Register, assessed at ages 7 and 10. Children with a condition, compared to those without that condition, were 2.1 to 3.1 times more likely to have a second condition. Still, most children (77.3%) with ADHD, dyslexia, or dyscalculia had just one condition. Cross-lagged modeling suggested that reading causally influences spelling (β = 0.44). For all other trait combinations, cross-lagged modeling suggested that the trait correlations are attributable to genetic influences common to all traits, rather than causal influences. Thus, ADHD, dyslexia, and dyscalculia seem to co-occur because of correlated genetic risks, rather than causality.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,040
Score d'incertitude au seuil0,735

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,002
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,068
Tête enseignante GPT0,450
Écart entre enseignants0,382 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations11
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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