Increased resting energy expenditure in children with attention-deficit-hyperactivity disorder.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Attention Deficit Hyperactivity Disorder (ADHD) is one of the most frequently reported neuropsychiatric disorders in childhood. However, there is limited data on the biological basis for this disorder. Disturbances in neurotransmitters have been suggested to play a pathophysiologic role. Phenotypically an increased prevalence of obesity has been reported. OBJECTIVE: To investigate resting energy expenditure (REE) and diet-induced thermogenesis in stimulant medication-naïve children with ADHD. DESIGN: Case control study of 12 pre-pubertal boys with ADHD of the hyperactive-impulsive type and 12 control boys without ADHD. Anthropometric testing and indirect calorimetry were performed before and after a standardized meal. REE and thermogenesis were measured in each subject at 2 time points. In an independent group of 60 boys with ADHD, BMI standard deviation scores (BMI-SDS) were compared to age-adapted reference values. RESULTS: REE was on average 6.5 kcal/kg fat free mass/day higher in the ADHD compared to the control group (p<0.01). In contrast, the thermogenic effect of food was not different between the two groups (average increase by 16%, p=n.s.). The repeat measurements, an average of 5±1 months apart, were highly reproducible in all subjects. Age and restlessness did not explain the differences in REE. Boys with ADHD had similar BMI-SDS values (mean BMI-SDS -0.10±0.98) as reference groups. CONCLUSIONS: REE, in contrast to diet-induced thermogenesis, is higher in medication-naïve boys with ADHD. The normal BMI levels suggest increased energy intake in these children.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».