Functional connectivity differences in adult’s ADHD – a MEG study
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The neurobiology of adult Attention-Deficit/Hyperactivity Disorder (ADHD), particularly functional brain network connectivity, remain poorly understood. Magnetoencephalography (MEG) can reveal frequency-specific network dynamics given its high temporal resolution. Here, we investigated intrinsic functional connectivity differences between adults with ADHD (n = 24) and healthy controls (n = 44) using MEG data from the Open MEG Archive (OMEGA) dataset. We employed source reconstruction (Destrieux atlas), weighted phase-lag index (wPLI) connectivity across six frequency bands, graph theory metrics (Characteristic Path Length (CPL), node strength, clustering coefficient), and network-based statistics (NBS). We observed widespread hypo-connectivity in the high-gamma band (50-150 Hz) in adults with ADHD compared to controls. NBS identified a significant high-gamma sub-network, predominantly involving dorsal and ventral attention networks (DAN/VAN) and default mode network (DMN) nodes centered around a left fusiform gyrus hub, where all constituent connections exhibited consistently lower connectivity in the ADHD group. Globally, this was reflected in reduced gamma network integration (longer CPL) within the DAN and VAN. Locally, reduced high-gamma clustering was observed in VAN nodes (e.g., insula) and reduced node strength in a DAN region (postcentral sulcus). Predictive modeling using ElasticNet regression confirmed the importance of high-gamma metrics, with CPL measures yielding moderate classification accuracy (AUC ≈ 0.70–0.73). In contrast to high-gamma findings, the alpha band showed increased integration (shorter CPL) within the DMN and between the VAN and DAN in the ADHD group, alongside differences in alpha and beta band node properties in cingulate and somatomotor regions. Our findings reveal robust, frequency-dependent functional network alterations in adult ADHD, particularly highlighting disrupted high-frequency communication within and between key cognitive networks.
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 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 | 0,000 | 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 ».