- タイトル: 注意欠陥・多動性障害を持つ子供におけるクロスモーダルコンフリクトの欠如
- Childhood Reading Ability and Pain in Childhood through to Midlife
- Structural or/and functional MRI-based machine learning techniques
タイトル: 注意欠陥・多動性障害を持つ子供におけるクロスモーダルコンフリクトの欠如
要約:
- クロスモーダルコンフリクトは、音声と視覚の整合しない条件と整合する条件の違いであり、衝突制御機能を測定する重要な行動指標である。
- 先行研究では、注意欠陥・多動性障害（ADHD）を持つ子供において衝突制御の欠損が見られるが、ADHDを持つ子供におけるクロスモーダルコンフリクトが異なる処理レベルでどのように起こるかは明確ではない。
- 本研究では、ADHDを持つ子供25人（男児19人、女児6人）と対照群の24人のTD（典型発達）の子供（男児17人、女児7人）をクロスモーダルマッチングパラダイムを用いて調査し、ADHDの子供たちの知覚レベルと反応レベルでのクロスモーダルコンフリクト効果を調査した。
- 結果は、両グループの子供が有意なクロスモーダルコンフリクトを示し、誤り試行数と平均反応時間においてADHDとTDグループの間に有意な違いはなかった。ただし、音響的な攪乱要素によるクロスモーダルコンフリクト効果はADHDとTDグループで異なり、TDグループは反応レベルでより強い音響的な衝突を示し、一方でADHDグループはより弱い音響的な衝突を示した。これは、ADHDグループにおいて反応レベルでの音響的な衝突の欠陥があることを示している。
Childhood Reading Ability and Pain in Childhood through to Midlife
- 最近の研究では、ディスレクシアと痛みが遺伝的に相関していることが示されていますが、注意欠陥多動性障害（ADHD）と一般的に共起するディスレクシアにおいてこの関連を現象レベルで探究する研究はわずかでした。
- 本研究では、ディスレクシアの主要な特徴である読解能力と、幼少期から成人期にかけての痛みとの関連性を調査しました。
- 大規模な英国の出生コホート、1958年生まれの国立児童発達研究を用いて、幼少期の読解能力と幼少期から中年期までの痛みの関連性を検証しました。
- 結果として、幼少期の読解能力の低さと幼少期の頭痛や腹部痛、成人期の頭痛、眼の痛み、背中の痛み、リウマチとの関連が見出されました。
- メディエーション分析により、社会経済的地位（雇用に基づく）が幼少期の読解能力と42歳時点の背中の痛みとの関連を完全に仲介していることが示されました。
- 一方、読解能力と眼の痛みの関連は社会経済的地位とは独立していました。
- 異なる痛みタイプとの関連には異なるメカニズムが示唆され、それには肉体労働や潜在的な共有生物学的経路などが含まれています。
- この研究から、幼少期の読解能力の低さと痛みとの関係が明らかになりました。読解の問題を抱える人は痛みの症状をモニタリングすべきです。将来の研究により、痛みと潜在的な治療法についての理解が深まるかもしれません。
Structural or/and functional MRI-based machine learning techniques
for attention-deficit/hyperactivity disorder diagnosis: A systematic
review and meta-analysis.
- 研究目的：この研究の目的は、ADHDの診断価値を検証することで、sMRIまたはfMRIに基づいたML技術の価値を調査することである。
- 方法：ADHDの診断に関するsMRIまたはfMRIに基づいたML技術に関する関連する英語記事を包括的に検索しました。合計感度、特異性、陽性尤度比（LR+）、陰性尤度比（LR-）、SROC曲線および曲線下面積（AUC）を計算して、sMRIまたはfMRIに基づいたML技術の診断価値を評価しました。
I^2テストを使用して異質性を評価し、メタ回帰分析を実施して異質性の原因を調査しました。出版バイアスは、Deeksファンネルプロットの非対称性テストを使用して評価されました。
- 結果：システマティックレビューには43件の研究が含まれ、そのうち27件がメタ分析に含まれました。ADHDの診断のためのsMRIまたはfMRIに基づいたML技術の感度と特異性はそれぞれ0.74（95％CI
0.65-0.81）および0.75（95％CI 0.67-0.81）でした。 SROC曲線によると、AUCは0.81（95％CI
0.77-0.84）でした。これらの知見に基づくと、sMRIまたはfMRIに基づいたML技術はADHDの診断に比較的良好な価値を持つことが示されました。
