根据美国疾病控制与预防中心 (CDC) 的一项全国儿童健康调查 (2003-2011),被诊断患有注意力缺陷多动障碍 (ADHD) 的男孩数量至少是女孩的两倍。有几种理论试图解释这种差异。最广为接受的解释之一是,患有 ADHD 的女孩经常被忽视,多年都得不到诊断。患有 ADHD 的女孩往往比男孩更少扰乱秩序,因此她们的症状不会受到生活中的成年人的重视。被误诊或未接受 ADHD 治疗的女孩也有可能被误诊为其他精神健康疾病,如焦虑、抑郁、边缘性人格障碍和躁郁症。女孩的 ADHD 仍然被严重误解,但有一些细微差别需要注意。此外,针对女孩 ADHD 的专门研究始于 20 世纪 90 年代,因此可供参考的研究要少得多。导致注意力缺陷多动障碍被污名化的另一个因素是,科学教徒/各种基督教团体继续游说和抗议注意力缺陷多动障碍的诊断,到处游行,举着“不要给我们的孩子服用镇静剂”之类的标语。这编造了一个错误的说法,即治疗注意力缺陷多动障碍的药物是镇静剂,父母只是想让生活更轻松,所以他们给孩子服用镇静剂,而事实恰恰相反
博士I. Berger,医学博士Assuta Ashdod大学医院健康科学学院,本盖伊大学本·古里安大学7 Harefua St. Ashdod,以色列电话:+972(0)25852300电子邮件地址:dr.itai.itai.berger@gmail@gmail.com
学龄前儿童中的ADHD症状对社会发展有影响,尤其是社会能力。学龄前儿童中的ADHD症状将增加对立的行为和同龄人的行为问题,从而使儿童难以结交朋友并建立健康的关系。早期发现多动症风险很重要,但是学龄前儿童的ADHD风险的情况仍然不为人知。本研究旨在获得东爪哇幼儿儿童的多动症症状的描述。这项研究使用了描述性定量研究,样本量为202名学龄前儿童。检测ADHD风险的仪器是缩写的Conners评级量表(ACRS)。使用单变量分析分析了数据结果。数据分析的结果表明,有30%(202名)学龄前儿童患有多动症风险。最常见的ADHD症状是不懈或活动过多。这些发现表明,ADHD风险检测需要在学前班水平上注意。
摘要 人工智能 (AI) 正在通过更精确的诊断和个性化治疗彻底改变注意力缺陷多动障碍 (ADHD) 的治疗。基于 AI 的认知训练计划利用增强现实 (AR) 和虚拟现实 (VR) 等技术来增强 ADHD 儿童的执行功能,提供刺激注意力和冲动控制的交互式个性化练习。这些程序包括 CogniFit、BrainBeat、NeuroPlus 和 Lumosity,集成了实时反馈和持续监控,提高了积极性和治疗效果。AI 通过分析神经心理学、行为学和神经生理学测试的数据来支持早期诊断,识别与 ADHD 相关的复杂模式。诊断工具的示例包括 QbTest、Adeo、NeuroElectrics、Mindstrong Health 和 Cortica。然而,尽管结果令人鼓舞,但仍有必要科学地验证这些方法并解决与可访问性和数据隐私保护相关的挑战。总之,AI 代表了 ADHD 治疗的创新前沿,通过个性化治疗和动态监测显着改善了患者的生活质量。
注意力缺陷/多动症(ADHD)是一种异质性神经发育状况,同事疾病的患病率很高,导致长期管理的难度增加。全基因组关联研究已经确定了多动症与共同出现的精神疾病之间共享的变异。但是,遗传机制尚未完全理解。这项研究将基因表达和空间组织数据纳入了胎儿和成人皮质组织中预测的因果ADHD基因的两样本的孟德尔随机化研究。他们鉴定了四个基因在皮质组织中的ADHD因果关系(胎儿:ST3GAL3,PTPRF,PIDD1;成人:ST3GAL3,TIE1)。蛋白质 - 蛋白质相互作用数据库与因果ADHD基因播种的生物学途径,将这些基因与条件联系起来(例如类风湿关节炎)和生物标志物(例如淋巴细胞计数)已知与ADHD相关,但没有先前显示的遗传关系。在成年肝组织上重复进行分析,在成年肝组织中,预定的因果ADHD基因ST3GAL3与胆固醇性状相关。研究得出的结论是,该分析提供了对ADHD,同时存在性状和生物标志物之间组织依赖性的时间关系的见解。重要的是,它提供了先前研究和未研究的同时存在条件之间的遗传相互作用的证据。该研究对该领域的关键贡献是,鉴定ADHD的促成因果关系的基因,并以组织和时间依赖性的方式显示其生物学途径如何与共同存在的性状和生物标志物联系起来。评论,这是一项真正令人印象深刻的综合研究,使用了高级方法,及时且描述了,具有多种优势,作者也详细介绍了一些局限性。值得突出显示并在下面进行详细介绍。作者在研究ADHD的基本遗传学方面的重要工作受到赞扬,该遗传学的遗传力为74%,大约三分之一的这种遗传力来自普通变体。是针对其他复杂多基因性状的观察到的,许多已鉴定的SNP都在基因组的非编码区域及其对ADHD发展和与共同发生性状的相互作用的影响(S)尚不清楚。因此,在这项研究中,作者询问了一个问题,即他们是否可以通过将它们整合到胎儿和成人脑特异性染色质染色质相互作用和EQTL数据的分析中来识别因果ADHD基因,以便理解为发展ADHD及其共同性性状的个人风险。
本文使用叙述性评论来探讨有关医疗大麻素(CBD)和CANBIDIOL(CBO)在CYP中使用的当前发表的文献。总共发现了164篇相关文章。排除了不符合研究目标标准的重复和其他文章之后,一项随机对照试验,一个病例对照,五个观察 /横断面和一项文献综述。3个病例报告和一项有关大脑结构的病例对照研究。缺乏证据表明CBO在ADHD的管理中有效,因此应该不建议使用其使用。鉴于有限的证据和轶事怀疑CBD对青少年仍在发展的大脑的较高风险,应在鼓励该小组中更加自由地使用CBD之前,应更加谨慎。得出的结论是,与成人人群相比,与CYP相关的已发表研究有限,并且所有研究都有多个结果。
注意力缺陷多动症(ADHD)是影响全球个体的重大神经发育挑战。以持久的注意力不集中,多动症和冲动性为特征,ADHD通常在童年的早期表现出来,并且一直持续到成年,从而在生活的各个领域都呈现了多方面的影响。ADHD的复杂性需要对其病因,诊断方法,治疗方式以及与其管理相关的更广泛的社会影响。多动症的患病率在全球范围内有所不同,估计表明儿童和青少年的大幅度率。例如,来自疾病控制与预防中心(CDC)的数据表明,在美国,约有9.4%的2-17岁儿童接受了多动症诊断[1]。这种情况在男孩中比女孩更频繁地诊断出来,尽管研究表明性别差异可能反映了症状表现和诊断偏见的差异,而不是真正的患病率变化。多动症的普遍性质超出了个体症状,会显着影响学业表现,社交互动,情感幸福感和家族动态。
注意力缺陷多动障碍(ADHD)是一种影响儿童和成人的常见神经发育障碍,其特征在于注意力不集中,多动症和冲动性症状。在全球范围内,多动症影响约5-7%的儿童和青少年以及2.5%的成年人。这种情况会显着影响日常运作,社会关系或互动以及学术或专业表现。ADHD在不同年龄段的人群中的表现不同,在儿童中,课堂上断和社交互动的困难,而成年人可能会在时间管理,组织和维持人际交往的情况下挣扎。该疾病分为三种主要类型:主要是注意力不集中,大多是活跃的冲动和组合表现,它们由主要的症状模式定义。诊断涉及持续的症状评估,以及针对个人需求量身定制的药物,行为疗法和管理策略,包括治疗方案。人工智能(AI)在医疗保健中的日益增长的使用已大大改善了ADHD诊断和治疗,提供了更高的精度,效率和个性化。AI算法通过分析大型数据集并识别医学图像中的复杂模式,从而提高诊断精度,从而可以尽早检测ADHD和相关条件。此外,AI驱动的治疗计划基于单个患者数据来个性化治疗技术,改善结果并减少不良副作用。AI的好处包括提高诊断准确性,通过自动化提高效率,个性化医学的开发以及降低医疗保健费用。本评论探讨了AI在ADHD诊断和治疗中的作用,重点是其在改善患者护理和推进精确医学方面的变革潜力。了解医疗保健中的AI应用可能会导致更有效的多动症治疗管理和改善患者生活质量。
Edical Professionals在患有注意力障碍的成年人(ADHD)时面临着重要的挑战。尽管成人多动症与其童年时期的表达相似,但在整个寿命中,不同的特征与ADHD相关,特别关注ADHD症状生成的任务不完整,因为ADHD成年人的单一主要功能障碍。将治疗范式从减少症状转移到有效增加的任务组件之一,使医生和患者可以快速确定药物疗法所产生的治疗有效性。医生可以审查患者症状的变化,而是可以检查患者关于不完整状态(无变化,增加或减少)的报告,从而在成人多动症的管理中发挥着重要作用。治疗效率范式的这种转变使物理学可以重新诠释任务不完整,鼓励患者建立协作伙伴关系,以寻求他人的帮助以改善工作完成(一种称为“社会脚手架”的有效策略),并客观化和对任务的有问题的努力注意。此外,这从现有的心理健康障碍的角度转变为ADHD问题,变成了可管理的动作和行为世界中皮肤外发生的一种功能疾病。在医疗管理的背景下采用这种新范式可以为被诊断为多动症的成年人有效的治疗计划迈出必要的步骤。我们在本文中建议减少多种功能障碍症状的医学模型范式更改为评估单个