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Enregistrement W4415213051 · doi:10.3390/brainsci15101107

Medication vs. Movement in ADHD: Interaction Between Medication and Physical Activity on Neurocognitive Functioning

2025· article· en· W4415213051 sur OpenAlexafffund
Beverly-Ann Hoy, Michelle Bi, Matthew Lam, Androu Abdalmalak, Barbara Fenesi

Notice bibliographique

RevueBrain Sciences · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAttention Deficit Hyperactivity Disorder
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesCanada Foundation for Innovation
Mots-clésNeurocognitiveStroop effectDorsolateral prefrontal cortexDeoxygenated HemoglobinCognitionAttention deficit hyperactivity disorderWorking memoryPrefrontal cortexFunctional near-infrared spectroscopy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background/Objectives: Movement during attention-demanding tasks may help compensate for cortical under-arousal in pediatric ADHD patients. However, the influence of medication during movement is unknown. This study assessed the impact of concurrent movement during executive functioning tasks on dorsolateral prefrontal cortex (DLPFC) activation and inhibitory control, with a particular focus on the influence of medication status. Methods: Twenty-six children with ADHD (15 medicated; 11 unmedicated) and 24 children without ADHD performed a Stroop task under two conditions: while remaining seated (Stationary condition) and while pedalling on a desk cycle (Movement condition). Functional near-infrared spectroscopy (fNIRS) was used to measure changes in oxygenated and deoxygenated hemoglobin levels in the left DLPFC. Results: Sixty-four percent of unmedicated children with ADHD showed greater left DLPFC activity while desk-cycling compared to remaining stationary. Only 37% of medicated children with ADHD showed the same pattern, with 63% showing greater left DLPFC activation when remaining stationary during executive functioning. Children without ADHD had similar DLPFC patterns as unmedicated ADHD children, with 65% showing increased activation during movement. Unmedicated ADHD children who were able to desk-cycle during the Stroop task had higher overall and incongruent accuracy scores; no Stroop differences were found between conditions for children with ADHD who were medicated or for controls. Conclusions: Medicated ADHD children did not benefit from physical activity during tasks requiring executive control, yet unmedicated ADHD children showed significantly greater DLPFC activation and inhibitory control when engaging in movement. If medication is not suitable for children with ADHD due to adverse side effects, movement during executive functioning may help mimic the benefit of medications and similarly support attention.

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 enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,010

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 savante0,0010,000
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 Opus0,064
Tête enseignante GPT0,397
Écart entre enseignants0,333 · 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'admission2
Résumé présentoui

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