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Enregistrement W4414929756 · doi:10.22541/au.175991049.93580772/v1

Resting EEG in ADHD and its relation to gender, age and cognition

2025· article· en· W4414929756 sur OpenAlexaff
Pénélope Pelland-Goulet, Martin Arguin, Hélène Brisebois, Nathalie Gosselin

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAttention Deficit Hyperactivity Disorder
Établissements canadiensAlpha Technologies (Canada)Université de Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCognitionElectroencephalographyRelation (database)Elementary cognitive taskCognitive impairment

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objectives: Investigations of resting-state EEG in adults with Attention Deficit/Hyperactivity Disorder (ADHD) is scarce. Moreover, how it relates to the affected cognitive functions is largely unknown and the potential artifacts of gender and age are rarely controlled for. The aim of the present study was to examine how ADHD, sustained attention (SA) and working memory (WM) relate to resting-state EEG power, while controlling for gender and age. Methods: 88 young adults were recruited (41 ADHD; 47 neurotypical). Resting-state EEG was recorded with eyes closed. SA and WM were assessed using IVA-II and Backwards Digit Span (WAIS-IV). Hierarchical regression analysis was used to evaluate how much variance in EEG power in different frequency bands was accounted for by each variable – gender and age first entered together, followed in sequence by group (ADHD vs neurotypical), SA, and WM performances. Results: Elevated power across frequency bands and electrodes was found in women. Slow oscillations reduced with age. Controlling for gender and age, ADHD diagnosis was not significantly associated with variations in EEG. Beta power was associated with poorer SA and WM. Conclusions: ADHD is not associated with EEG power in young adults. Significance : Caution is advised when using EEG in clinical settings.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,087
Tête enseignante GPT0,365
Écart entre enseignants0,277 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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