Cross disorder homogeneity: An examination of neurodevelopmental disorders through behavioural correlates and functional connectivity
Notice bibliographique
Résumé
Over 300,000 children in Ontario are diagnosed with neurodevelopmental disorders, which are defined as mental disorders with an onset in the developmental period. Autism spectrum disorder (ASD), attention-deficit hyperactivity disorder (ADHD), and obsessive-compulsive disorder (OCD) are three neurodevelopmental disorders with symptom overlap including difficulties with social skills, inattention, and behavioural flexibility. The National Institute of Mental Health (NIMH) proposed the Research Domain Criteria (RDoC) to address these overlaps by examining symptoms at a biological, as well as observable, level. This study investigated how children with diagnoses of ASD (n=90), ADHD (n=47), and OCD (n=32) group together based on their symptom scores on the Social Communication Questionnaire (SCQ), the inattention subscales of the Child Behaviour Checklist (CBCL), and the behaviour flexibility subscales of the Repetitive-Behaviour Scale-Revised (RBS-R). Correlations between cluster groupings and functional connectivity were then evaluated. Children were clustered into 3 groups: (1) a group characterized by high inattention; (2) a group characterized by moderate impairment across social skills, inattention, and behavioural flexibility; and (3) a group characterized by high impairment in all measures. Functional connectivity between the anterior cingulate cortex and intraparietal sulcus was positively correlated with symptom scores on behavioural flexibility in group 1. Connectivity between the right amygdala and both the left superior temporal gyrus and the lateral parietal region were negatively correlated with symptom scores on behavioural flexibility in group 3. This study was the first to collapse across diagnostic groups of neurodevelopmental disorders, and examine the correlation between symptom severity and functional connectivity. Findings support the use of the RDoC framework.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,053 | 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 tête enseignante, 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 ».