2024/05/09 PubMedの新着論文の要約(ADHD) - なんかいろいろストックするとこ

要約：

メキシコにおいて、この画期的な研究は、ADHDを持つ子供と思昼（Dyads）と彼らの主要な介護者の適時な診断のアクセス可能性を評価するために行われました。
研究は2つの段階で行われました。最初の段階では、ADHDの診断に障壁と促進要因を特定することを目的とした「アクセス経路」の設計が行われました。2番目の段階では、診断を受けるまでの時間、性別や経済要因に基づく不公平を特定することを目的としました。
177組のDyadsが参加する後ろ向きコホート研究が行われ、データ収集にはAcceda

Surveyが使用されました。5段階からなるアクセス経路が作成され、データは包括的な記述アプローチと非パラメトリック多変量アプローチによって分析されました。

結果では、71%のDyadsがADHDの診断が遅れたことがわかった。女の子は男の子より1年遅れて発見された。兄弟が多い子供ほど診断が遅くなり、正式な雇用を持つ介護者が適時な診断を取得するのに役立つことが示されました。
結論は、ADHDの兆候と症状が検出される学校などでアクセス経路を開始することを示唆しており、精神保健スクールベースのサービスモデルは早期診断を得るための適切な選択肢となり得ることが示唆されています。

要約:

probandsの影響を受けない兄弟、非ADHD対照群におけるTBIリスクを明らかにしようとするものである。

probandsの影響を受けない兄弟、および188,800人の年齢/性別が一致する対照群が、2011年末までフォローアップされた。

probandsグループは低かった（HR: 0.86）。

ADHD患者および影響を受けない兄弟は、フォローアップ中にTBIを発症するリスクがコントロール群よりも高かった。したがって、ADHD患者および影響を受けない兄弟のTBIリスクにはさらなる調査が必要である。

susceptibility to attention deficit hyperactivity disorder in two
Latin American cohorts.

現代のADHDのゲノミクス研究は、ラテンアメリカなど多様なゲノムの系統を持つ混合集団をしばしば十分にカバーしていない。
この研究では、コロンビアとメキシコのコホートでのADHDの遺伝的関連性と混合の関係を探る。
全体の混合比率と主成分分析を用いてグローバルな祖先レベルを推定し、局所の祖先はゲノム上での先祖成分を推定する方法を用いた。
GWASを行い、有意な関連性を特定した。354のSNPsやSNVsが有意な関連性を示し、その中にはいくつかの遺伝子と遺伝子間領域が含まれる。
ヨーロッパの混合成分とリスクSNPsの間には有意な関係があり、特にLOC105379109遺伝子で観察される。
FOXP2などのリスク関連ロキの違いがあるものの、我々の結果は、コロンビアとメキシコの人口におけるADHDへの遺伝的変異の影響の均質性を示唆している。
ADHDの現行の基準データセットは主に高いヨーロッパ系祖先を持つサンプルで構成されており、ラテンアメリカ人のADHDリスク特性の特定を向上させるために、さらなる研究による参照集団の表現を強化する必要性が強調されている。

Graph Convolutional Neural Network.

要約:

ADHDは注意欠如多動性障害であり、診断の正確さと治療戦略の効果に課題がある。
人工知能の手法を豊かな運動情報と組み合わせることで、ADHDに関連する運動行動の研究においてより微細な理解を可能にし、正確な診断や個別化された治療戦略に貢献する。
当アプローチは、患者の運動情報と認知プロセスを深く分析するために人工知能手法を利用し、ADHDの診断と治療戦略の向上を目指している。
モデルはADHDデータセットで98.21％の正確性と93.86％の再現率を達成し、特にEEGデータ処理において96.62％と95.21％の正確性と再現率を示しており、ADHD特性行動と生理反応を的確に捉えている。
これらの結果は、ADHDの診断精度の向上と個別化された治療計画の開発におけるモデルの大きな潜在能力を示しており、同時にADHDの複雑な脳神経学的論理を理解する新しい研究視点を開いている。