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World File Search System多动症
多动症
简介：注意力缺陷/多动障碍是一种神经行为障碍，会影响一个人在许多方面的表现，包括学业表现、注意力和专注力以及社交沟通。方法：本研究采用准实验研究，采用前测和后测设计，并设有对照组。统计人群包括 2021-2022 学年德黑兰小学患有注意力缺陷/多动障碍的学生，采用选择性抽样方法选出，并随机分为两组，每组 20 人，即实验组和对照组。使用 Swanson、Nolan 和 Pelham 第四版问卷 (SNAP-IV) 评估注意力缺陷/多动障碍 (ADHD) 的症状，使用 Dourtaj 学业成绩问卷评估学业成绩，使用 CAS 认知评估测试评估神经认知过程。实验组和对照组均进行前测，实验组接受为期3个月的康复电脑训练计划干预。实验组和对照组均进行后测，后测结束后3个月进行跟踪测试。数据采用多元方差分析和SPSS-26统计软件进行分析。结果：分析结果表明，电脑训练计划对注意力缺陷多动障碍学生的认知过程（计划、注意和同时和连续处理）和学业成绩有积极影响，且具有统计学意义（P˂0.001）。结论：电脑训练计划改善了注意力缺陷多动障碍学生的认知功能（计划、注意和同时和连续处理），提高了学业成绩。关键词：注意力缺陷多动障碍，电脑训练，认知过程，学业成绩
多动症
注意力缺陷多动障碍 (ADHD) 是一种发育障碍，其特征是难以控制自己的行为。神经影像学研究将 ADHD 与额顶叶注意力系统与默认模式网络 (DMN；Castellanos 和 Aoki，2016) 的相互作用联系起来。然而，一些结果并不一致，这可能是由于定义大脑功能网络（即功能连接阈值和/或大脑分区方案）时的分析策略的方法差异造成的。在这里，我们利用拓扑数据分析 (TDA) 来探索大脑连接组作为过滤值（即连接阈值）的函数，而不是使用静态连接阈值。具体而言，我们将从所有节点被隔离到连接到单个组件的转变描述为过滤值的函数。我们探索了这种方法的实用性，以识别 81 名 ADHD 儿童（45 名男性，年龄：7.26 – 17.61 岁）和 96 名正常发育儿童（TDC；59 名男性，年龄：7.17 – 17.96 岁）之间的差异，使用人类受试者静息状态 (rs)fMRI 的公共数据集。使用四种不同的大脑分割（图谱）时，结果高度一致，并且显示出 ADHD 儿童的大脑拓扑结构存在显著差异，无论是在全脑网络还是功能子网络层面，尤其是涉及额叶和 DMN。因此，这是一种可靠的方法，可以补充连接组学相关方法，并可能有助于识别 ADHD 的神经生理病理。
多动症
背景。本研究根据 CONSORT 建议，整合了实验医学方法和随机交叉临床试验设计，以评估认知训练 (CT) 干预对注意力缺陷多动障碍 (ADHD) 的干预。由于 ADHD 诊断中存在已记录的病理生理异质性，因此采用了实验医学方法。采用交叉设计为所有参与者提供干预并最大限度地利用数据。方法。患有 ADHD 或低于阈值的儿童（n = 93，平均年龄 7.3 +/ − 1.1 岁）在 15 周的常规治疗 (TAU) 之前或之后被随机分配到 15 周的 CT 练习。15 人退出 CT/TAU 组，12 人退出 TAU/CT 组，剩下 66 人进行交叉分析。CT/TAU 组中有 7 人在退出前完成了 CT，因此有 73 人可用于实验医学分析。在 CT 和 TAU 之前和之后评估注意力、反应抑制和工作记忆。结果。儿童接受 CT 治疗后改善的可能性比接受 TAU 治疗时更大（27/66 对 13/66，McNemar p = 0.02）。与实验医学假设一致，有反应者在所有执行功能测试中均有改善（p = 0.009 – 0.01），而无反应者则无改善（p = 0.27 – 0.81）。临床改善程度可通过集中注意力和工作记忆的基线和变化分数来预测（p = 0.008）。注意力不集中和混合亚型的反应率高于多动冲动亚型（p = 0.003）。结论。针对认知功能障碍可减少临床症状，同时改善认知功能。注意力不集中和混合亚型更有可能产生反应，这与 ADHD 内的目标病理和临床相关的异质性相一致。
多动症的多巴胺假说
多种证据表明，多巴胺信号传导改变可能与神经精神疾病和常见行为特征有关。我们在此批判性地回顾了过去 40 多年收集的证据，这些证据支持多巴胺功能障碍在注意力缺陷多动障碍 (ADHD) 中的作用。我们概括了中枢神经系统中多巴胺能信号传导的基本组成部分，重点关注参与单胺能功能的核心酶、转运蛋白和受体，特别是在纹状体和皮质区域。我们总结了关键的人类大脑成像和遗传学研究，报告了多巴胺能神经传递与行为特征之间的关联，重点是 ADHD。我们还在动物模型和单基因、代谢和神经系统疾病的背景下考虑 ADHD，这些疾病已确定多巴胺能系统功能障碍。通过这种方式检查证据，我们得出结论，有证据表明多巴胺参与其中，但多巴胺能低下状态本身是 ADHD 的关键组成部分的证据有限。我们提出了一条前进的道路，以增加我们对多巴胺信号在人类行为特征和障碍中的理解，特别应关注其在临床亚群中、在大脑发育过程中的作用以及它如何与其他神经递质系统相互作用。
多动症 - 家庭信息
对于父母来说，重要的是要意识到，患有多动症的年轻人是不同的，因此必须以稍微不同的方式对待。了解多动症的特征有助于分解年轻人无济于事的行为，因为它们是妆容的一部分，以及可以帮助改变的行为。当父母开始使用行为策略时，他们可能会觉得自己正在重复已经尝试过的事情。重要的是要意识到不会在一夜之间发生变化，但是有了新的方法，父母经常看到很大的差异
理解并支持我孩子的多动症
在 ADHD 基金会工作期间，我为数百个处于我称之为“ADHD 之旅”各个阶段的家庭提供课程。因此，这本小册子基于我的经验和知识，旨在解答父母和护理人员在这些课程中提出的常见问题。我还在我的“重要提示”或最有效的策略中提供了帮助许多家庭真正了解 ADHD 如何影响他们的孩子以及父母和护理人员如何提供最佳支持的最有效策略。每位父母都希望自己的孩子快乐、健康、在学校取得成就并拥有最好的未来。因此，这本小册子的总体目标是帮助您学习如何确保您的孩子在患有 ADHD 的情况下茁壮成长并成功生活。我希望您喜欢阅读本文并发现这些建议很有用。
G6PD的过表达/多动症 div>
帕金森氏病（PD）是一种神经退行性疾病，其特征在于黑质nigra pars compacta（SNC）中多巴胺能神经元的逐渐丧失和刘易身体的出现，主要由α-溶核蛋白蛋白的无溶量积累组成。帕金森氏病（PD）是全球老年人中第二常见的神经系统疾病，影响了全球人口的大约0.3％，60岁以上的个体患者患病率为1-3％（Tysnes and Storstein，2017年）。在巴西，一项研究表明，老年人的患病率为3.3％，这显着促进了该年龄段的发病率和死亡率（Bovolenta andFelício，2016年）。预测表明，到2040年，PD将影响1700万人，主要是男性，种族或族裔群体之间没有显着差异，而衰老是最重要的危险因素（Dorsey等，2018）。
药理多动症干预措施
mercy.sulaiman@unh.edu摘要这项研究系统地审查了文献，以检查注意力不足/多动障碍（ADHD）的非药理学干预措施，这是一种普遍的神经发育障碍，显着影响儿童的学习成绩，社交互动，社交互动和情感发展。虽然药理学治疗仍然是管理多动症症状的主要方法，但越来越多的研究凸显了替代性非药物策略的潜在好处。通过对现有研究的全面分析，本综合的发现，提供了对当前非药物干预措施的当前景观的整体理解。它确定了关键趋势，例如对行为疗法，父母培训计划和基于学校的干预的越来越重视，同时还强调了研究中的关键差距，包括研究人群的多样性缺乏多样性以及对长期成果的有限探索。调查结果表明，这些干预措施作为有效的补充或药物替代方案，特别是用于满足不同发育阶段和人口群体的独特需求。但是，该评论强调了对更大，更严格的研究的必要性，以验证其功效和概括性。通过概述这些趋势和差距，本研究为研究人员，临床医生和决策者提供了宝贵的见解，为未来的研究和更具包容性的，基于证据的治疗方法铺平了道路。doi：10.7176/jmpb/75-01出版日期：1月31日2025关键字：ADHD;非药理学；行为疗法；孩子们;青少年；家长培训；基于学校的计划，正念和神经反馈。
多动症中的个性化预测模型
越来越多的努力为支持个性化检测，预测或多动症治疗的预测模型做出了越来越多的努力。我们概述了ADHD中预测科学的当前状态：（1）系统地审查和评估可用的预测模型； （2）定量评估影响已发表模型性能的因素。我们进行了Prisma/Charms/Tripod符合的系统评价（Prospero：CRD42023387502），直到20/12/2012/2023，在ADHD中进行了内部和/或外部验证的诊断/或外部验证的诊断/或外部验证的诊断/治疗响应预测。使用元回归，我们探索了影响模型曲线（AUC）下面积的因素的影响。我们使用偏见评估工具的预测模型风险（Probast）评估了偏见的研究风险。从7764个识别记录中包括100个预测模型（诊断为88％，预后5％和7％的治疗响应）。分别在内部和外部验证96％和7％。在临床实践中没有实施。只有8％的模型被视为偏见的风险低； 67％被认为是偏见的高风险。临床，神经影像学和认知预测因子分别用于35％，31％和27％的研究。与不包括临床预测因子在内的那些模型相比，ADHD预测模型的性能增加了（β= 6.54，p = 0.007）。验证类型，年龄范围，模型类型，预测因子的数量，研究质量和其他类型的预测变量并未改变AUC。已经开发了几种预测模型来支持多动症的诊断。但是，预测结果或治疗反应的努力受到限制，并且没有一个可用模型可以准备在临床实践中实施。使用临床预测因子的使用可能与其他类型的预测指标相结合，似乎可以提高模型的性能。新一代研究应通过进行高质量，可复制和外部验证的模型，然后进行实施研究来解决这些差距。