Combining neuroimaging and behavior to discriminate children with attention deficit-hyperactivity disorder with and without prenatal alcohol exposure.
Combining neuroimaging and behavior to discriminate children with attention deficit-hyperactivity disorder with and without prenatal alcohol exposure.
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DOI：
10.1007/s11682-021-00477-w
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发表时间：
2022-03
影响因子：
3.2
通讯作者：
Levitt JG
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
O'Neill J;O'Connor MJ;Kalender G;Ly R;Ng A;Dillon A;Narr KL;Loo SK;Alger JR;Levitt JG
在许多患者中，表面上的特发性注意缺陷多动障碍（ADHD）实际上可能源于隐性产前酒精暴露（PAE），这是一种与治疗相关的区别。本研究尝试使用神经行为仪器以及脑室上脑白质磁共振波谱（MRS）和弥散张量成像（DTI），将ADHD儿童分为PAE （ADHD+PAE）和非PAE （ADHD - PAE）。神经行为、MRS和DTI终点已根据先前的研究结果提出。参与者包括8-13岁的儿童，23名ADHD+PAE， 19名家族性ADHD - PAE， 28名典型发展（TD）对照。Conners 3父母评定量表的注意力不集中（CIn）和多动/冲动（CHp）得分和执行功能行为评定量表（BRIEF2）的行为调节指数（BRI）在曲线下面积（AUC）为>0.90的情况下，与TD的临床组有很好的区分，但不能区分彼此（AUC<0.70）。MRS谷氨酸（Glu）和n -乙酰基化合物（NAA）以及DTI的平均扩散率（MD）、轴向扩散率（AD）、径向扩散率（RD）和分数各向异性（FA）的组合产生了“良好”的判别（AUC为0.80）。神经影像学联合CIn和BRI的AUC分别为0.72和0.84。神经影像学联合CHp有14个优组合，AUC≥0.90 (p均<0.0005)，最佳组合为Glu·AD·RD·CHp/(NAA·FA) （AUC 0.92，敏感性1.00，特异性0.82,p<0.0005）。用Cho代替Glu的AUC为0.83。白质微观结构和代谢可能有助于区分ADHD病因和检测PAE，而不仅仅是常用的神经行为测量。
In many patients, ostensible idiopathic attention deficit-hyperactivity disorder (ADHD) may actually stem from covert prenatal alcohol exposure (PAE), a treatment-relevant distinction. This study attempted a receiver-operator characteristic (ROC) classification of children with ADHD into those with PAE (ADHD+PAE) and those without (ADHD−PAE) using neurobehavioral instruments alongside magnetic resonance spectroscopy (MRS) and diffusion tensor imaging (DTI) of supraventricular brain white matter. Neurobehavioral, MRS, and DTI endpoints had been suggested by prior findings. Participants included children aged 8–13 years, 23 with ADHD+PAE, 19 with familial ADHD−PAE, and 28 typically developing (TD) controls. With area-under-the-curve (AUC) >0.90, the Conners 3 Parent Rating Scale Inattention (CIn) and Hyperactivity/Impulsivity (CHp) scores and the Behavioral Regulation Index (BRI) of the Behavior Rating Inventory of Executive Function (BRIEF2) excellently distinguished the clinical groups from TD, but not from each other (AUC<0.70). Combinations of MRS glutamate (Glu) and N-acetyl-compounds (NAA) and DTI mean diffusivity (MD), axial diffusivity (AD), radial diffusivity (RD), and fractional anisotropy (FA) yielded “good” (AUC>0.80) discrimination. Neuroimaging combined with CIn and BRI achieved AUC 0.72 and AUC 0.84, respectively. But neuroimaging combined with CHp yielded 14 excellent combinations with AUC≥0.90 (all p<0.0005), the best being Glu·AD·RD·CHp/(NAA·FA) (AUC 0.92, sensitivity 1.00, specificity 0.82, p<0.0005). Using Cho in lieu of Glu yielded AUC 0.83. White-matter microstructure and metabolism may assist efforts to discriminate ADHD etiologies and to detect PAE, beyond the ability of commonly used neurobehavioral measures alone.
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影响因子：
8
作者：
Hoyme, H. Eugene;Kalberg, Wendy O.;May, Philip A.
通讯作者：
May, Philip A.
DOI：
10.1109/34.709601
发表时间：
1998-08-01
影响因子：
23.6
作者：
Ho, TK
通讯作者：
Ho, TK
影响因子：
10.6
作者：
Liston, Conor;Cohen, Matthew Malter;Casey, B. J.
通讯作者：
Casey, B. J.
影响因子：
6
作者：
Carpenter, Kimberly L. H.;Major, Samantha;Dawson, Geraldine
通讯作者：
Dawson, Geraldine
影响因子：
3.6
作者：
Howells, F. M.;Donald, K. A.;Stein, D. J.
通讯作者：
Stein, D. J.