Cognitive Profiles of Children with Reading Disabilities and/or ADHD
Notice bibliographique
Résumé
Building on prior work, this study examined cognitive profiles of children with reading disabilities (RD), attention-deficit/hyperactivity disorder (ADHD), and their comorbidity (ADHD + RD) compared to typically developing (TD) peers. Participants included 151 Grade 1-3 students, where there were 31 students with RD, 43 with ADHD, 27 with ADHD + RD, and 50 TD in China. Children were assessed in four cognitive domains: attention, inhibition, working memory, and rapid automatized naming (RAN), with age statistically controlled. Significant group differences emerged in each domain. The TD group consistently outperformed all groups. The comorbid ADHD + RD group showed pronounced deficits in attention, inhibition, and RAN. One-way ANCOVAs and multivariate analyses indicated that both RD and ADHD groups showed weaknesses in attention and RAN, with RD group weaker in working memory and ADHD group in inhibition. A 2 × 2 factorial ANCOVA confirmed significant main effects of RD and/or ADHD across domains, with no significant interaction effects, supporting an additive model. Findings highlight distinct and overlapping cognitive challenges associated with RD and ADHD and underscore the need for domain-specific intervention planning.
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 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 | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 ».