พื้นฐานทางประสาทของหน่วยความจำในการทำงานของ ADHD: โหลดกับความซับซ้อน
Mar 25, 2022
ติดต่อ:joanna.jia@wecistanche.com/ WhatsApp: 008618081934791
Prerna Mukherjee a,*, Tadeus Hartanto a, Ana-Maria Iosif b, J. Faye Dixon a,
Stephen P. Hinshaw c, Murat Pakyurek a, Wouter van den Bos d, Amanda E. Guyer e, f,
ซามูเอล เอ็ม. แมคเคลียร์ ก. จูลี่ บี. ชไวเซอร์ ก. แคทเธอรีน ฟาสเบนเดอร์ ก. ช.
Department of Psychiatry and Behavioral Sciences and MIND Institute, University of California, Davis, 2825 50th St., Sacramento, CA 95817 สหรัฐอเมริกา
b Department of Public Health Sciences, University of California, Davis, Davis, CA 95616, USA
c Department of Psychology, University of California, Berkeley, 3rd Floor, Berkeley Way West Building, 2121 Berkeley Way West, Berkeley, CA 94720, USA
d ภาควิชาจิตวิทยาพัฒนาการ University of Amsterdam, Nieuwe Achtergracht 129-B, 1018 WS Amsterdam, Netherlands
e Department of Human Ecology, University of California, Davis, 1 Shields Ave, Davis, CA 95616, USA f Center for Mind and Brain, University of California, Davis, 267 Cousteau Pl, Davis, CA 95618, USA ก. ภาควิชาจิตวิทยา Arizona State University, Tempe, AZ 85287, USA
h School of Psychology, Dublin City University, DCU Glasnevin Campus, Dublin 9, ไอร์แลนด์
Cistancheเอ็กไคนาโคไซด์มีความดีมากฤทธิ์ป้องกันระบบประสาท
A B S T R A C T
หน่วยความจำในการทำงาน (WM)การขาดดุลเป็นกุญแจสำคัญในโรคสมาธิสั้น (ADHD) อย่างไรก็ตาม WM ไม่ได้บกพร่องในระดับสากลใน ADHD นอกจากนี้ ยังไม่มีการสร้างพื้นฐานทางประสาทสำหรับการขาดดุล WM ในผู้ป่วยสมาธิสั้น โดยภูมิภาคต่างๆ รวมถึงเยื่อหุ้มสมองส่วนหน้า สมองน้อย และหางที่เกี่ยวข้อง ความขัดแย้งเหล่านี้อาจเกี่ยวข้องกับการกำหนดแนวคิดของความจุ WM เช่น โหลด (จำนวนข้อมูล) กับความซับซ้อนในการปฏิบัติงาน (การเรียกคืนการบำรุงรักษาหรือการจัดการ) ตัวอย่างเช่น เมื่อเทียบกับบุคคลที่เป็นโรคเกี่ยวกับระบบประสาท (NT) การดำเนินการ WM ที่ซับซ้อนอาจลดลงใน ADHD ในขณะที่การดำเนินการที่ง่ายกว่านั้นจะได้รับการยกเว้น อีกทางหนึ่ง การดำเนินการทั้งหมดอาจลดลงที่โหลดที่สูงขึ้น ในที่นี้ เราเปรียบเทียบผลกระทบของส่วนประกอบทั้งสองของความจุ WM: โหลดและความซับซ้อนในการปฏิบัติงาน ระหว่าง ADHD และ NT ทั้งทางพฤติกรรมและทางประสาท เราตั้งสมมติฐานว่าผลกระทบของโหลด WM จะมากกว่าใน ADHD และการกระตุ้นประสาทจะเปลี่ยนไป ผู้เข้าร่วม (ช่วงอายุ 12-23 ปี สมาธิสั้น 50 คน (หญิง 18 คน) 82 คน (หญิง 41 คน)) เรียกคืนวัตถุสามหรือสี่ชิ้น (บรรจุ) ตามลำดับไปข้างหน้าหรือข้างหลัง (ความซับซ้อนในการปฏิบัติงาน) ระหว่างการสแกนด้วยการถ่ายภาพด้วยคลื่นสนามแม่เหล็ก เปรียบเทียบผลของการวินิจฉัยและงานต่อประสิทธิภาพและการมีส่วนร่วมของระบบประสาท ตามพฤติกรรม เราพบปฏิสัมพันธ์ที่สำคัญระหว่างการวินิจฉัยและภาระ และระหว่างการวินิจฉัย ภาระ และความซับซ้อน เราพบปฏิสัมพันธ์ระหว่างการวินิจฉัยและโหลดใน striatum ด้านขวา และระหว่างการวินิจฉัยและความซับซ้อนในซีรีเบลลัมขวาและไจรัสท้ายทอยซ้าย กลุ่ม ADHD แสดง hypo-activation เมื่อเปรียบเทียบกับกลุ่ม NT ในระหว่างการโหลดที่สูงขึ้นและความซับซ้อนที่มากขึ้น ข้อมูลนี้แจ้งกลไกของปัญหาการทำงานที่เกี่ยวข้องกับ WM ในวัยรุ่นและเยาวชนที่มีสมาธิสั้น (เช่น ผลการเรียน) และการแทรกแซงทางแก้ไข (เช่น การฝึกอบรม WM)
1. บทนำ
โรคสมาธิสั้น (ADHD)เป็นความผิดปกติของพัฒนาการทางระบบประสาทที่มักเกิดขึ้นในระยะเริ่มต้น โดยมีความชุกประมาณ 5-6 เปอร์เซ็นต์ ซึ่งมักเกิดขึ้นจนถึงวัยผู้ใหญ่ (Asherson et al., 2016) การขาดดุลที่โดดเด่นใน ADHD คือความจำในการทำงาน (WM) โดยมีงานวิจัยบางชิ้นแนะนำว่า WM อาจเป็นความบกพร่องหลักใน ADHD (Martinussen et al., 2005; Rapport et al., 2001) ความบกพร่องของ WM เชื่อมโยงกับอาการสำคัญ เช่น การไม่ใส่ใจและสมาธิสั้นใน ADHD (Orban et al.,
2018; Rapport และคณะ, 2009; Campez et al., 2020). ความจุ WM หมายถึงความสามารถในการรักษาหรือจัดการข้อมูลทางจิตใจ ตามการรับรู้ (Baddeley et al., 1974) ปฏิเสธไม่ได้ว่าความบกพร่องที่เกี่ยวข้องกับ WM สามารถมีอิทธิพลอย่างลึกซึ้งต่อการทำงานที่หลากหลาย ซึ่งส่งผลต่อด้านต่างๆ ของชีวิต เช่น ผลสัมฤทธิ์ทางการเรียน (Simone et al., 2018; Fried et al., 2019), การประมวลผลอารมณ์ (Groves et al., 2020) ความสัมพันธ์ทางสังคม (Kofler et al., 2011). ดังนั้น ความเข้าใจที่ครอบคลุมมากขึ้นเกี่ยวกับการด้อยค่าที่เกี่ยวข้องกับ WM ใน ADHD อาจมีนัยสำคัญ
ปัจจัยที่ซับซ้อนประการหนึ่งในการวิจัย WM คือความแตกต่างในการกำหนดโครงสร้าง WM ทฤษฎี WM บางทฤษฎีแยกความแตกต่างระหว่างการบำรุงรักษาและการจัดการ โดยมีคุณสมบัติเฉพาะการจัดการที่เป็น WM จริง โดยมีเพียงการเรียกคืนการบำรุงรักษาเท่านั้น (Rapport et al., 2013) ในขณะที่บางทฤษฎีพิจารณาว่าทั้งสองเป็นการดำเนินการ WM ที่มีความซับซ้อนต่างกัน (D'Esposito et al., 1999) ; Rypma et al., 2002; Jolles et al., 2011). ความเที่ยงตรงของข้อมูลที่จัดเก็บใน WM จะลดลงเมื่อความซับซ้อนของการดำเนินการที่ดำเนินการกับข้อมูลเพิ่มขึ้น (เช่น การบำรุงรักษาเทียบกับการจัดการ) ผลกระทบด้านลบที่คล้ายคลึงกันใน WM จะสังเกตได้เมื่อปริมาณข้อมูลที่เก็บรักษาไว้ (เช่น โหลด) เพิ่มขึ้น ดังนั้น ความจุ WM อาจได้รับผลกระทบจากโหลด ความซับซ้อนในการปฏิบัติงาน หรือทั้งสองอย่าง
มีการเสนอแบบจำลองที่แตกต่างกันเพื่ออธิบายพื้นฐานทางประสาทของโครงสร้าง WM ที่แตกต่างกัน รูปแบบหนึ่งของ WM วางตำแหน่งที่การบำรุงรักษาและการจัดการขึ้นอยู่กับเครือข่ายที่แตกต่างกันในเยื่อหุ้มสมองส่วนหน้าและข้างขม่อม การบำรุงรักษาคิดว่าจะรับสมัครเครือข่ายหน้าท้องมากขึ้น ในขณะที่การจัดการนั้นอาศัยบริเวณหลังเพิ่มเติม (D'Esposito et al., 1999; Crone et al., 2006) อย่างไรก็ตาม ที่โหลดที่สูงขึ้น การบำรุงรักษายังแสดงให้เห็นเพื่อเชื่อมต่อกับเครือข่ายด้านหลัง (Rypma et al., 2002; Miller, 1956; Braver et al., 1997; Tan et al., 2006; Jaeggi et al., 2009; Zarahn et อัล., 2005). ดังนั้นการจัดการอาจถูกมองว่าเป็นงาน WM ที่มีภาระงานสูง แทนที่จะเป็นองค์ประกอบที่แยกจากกันได้กับเครือข่ายสมองโดยเฉพาะ มีการศึกษาน้อยมากที่ทดสอบสิ่งนี้โดยเปรียบเทียบการบำรุงรักษาโดยตรงที่ภาระที่สูงขึ้นกับการจัดการ (Jolles et al., 2011; Veltman et al., 2003; Cannon et al., 2005) การศึกษาสองชิ้นดังกล่าวพบว่าการบำรุงรักษาที่โหลดที่สูงขึ้นได้คัดเลือกบริเวณที่คล้ายคลึงกันเช่นการยักย้ายถ่ายเท รวมทั้ง dorsolateral prefrontal cortex (DLPFC) (Veltman et al., 2003; Cannon et al., 2005) ในขณะที่อีกชิ้นหนึ่งพบว่าไม่มีการจัดหา DLPFC สำหรับการจัดการ (Jolles et al. , 2554). งานอื่น ๆ แสดงความจุ WM โดยเฉพาะอย่างยิ่งความสามารถในการดำเนินการจัดการ ได้รับการสนับสนุนโดยการเปิดใช้งาน DLPFC ที่สอดคล้องกันและเพิ่มขึ้นตามอายุ (Jolles et al., 2011; Crone et al., 2006; Federico et al., 2014)
การขาดดุล WM เป็นกุญแจสำคัญใน ADHD (Martinussen et al., 2005; Rapport et al., 2001) WM เชื่อมโยงกับอาการสมาธิสั้น (Rapport et al., 2009) และการขาดดุล WM ยังคงมีอยู่ในวัยผู้ใหญ่ (Alderson et al., 2013) อย่างไรก็ตาม WM ไม่บกพร่องในระดับสากลใน ADHD (Martinussen et al., 2005; Rapport et al., 2008; Gathercole and Alloway, 2006; Vance et al., 2013; Kofler et al., 2019; Nigg, 2005) และ ความแตกต่างนี้ยังไม่เป็นที่เข้าใจอย่างถ่องแท้ ปัจจัยที่ซับซ้อนอื่น ๆ อาจรวมถึงความเป็นไปได้ที่ความบกพร่องของ WM ใน ADHD อาจเป็นแบบเฉพาะทาง เป็นไปได้ว่า WM เชิงพื้นที่อาจได้รับผลกระทบมากกว่าทางวาจา (Martinussen et al., 2005) อย่างไรก็ตาม การวิเคราะห์เมตาล่าสุดพบว่า WM ทางวาจาได้รับผลกระทบใน ADHD (Ramos et al., 2020) ทฤษฎีอื่นแนะนำว่า WM อาจได้รับผลกระทบมากกว่าในบุคคลที่มีอาการไม่ตั้งใจ (Martinussen และ Tannock, 2006) แต่การขาดดุล WM ยังสัมพันธ์กับอาการซึ่งกระทำมากกว่าปก/หุนหันพลันแล่น (Kofler et al., 2019)
ในการศึกษาปัจจุบัน เราขอเสนอว่าการเปลี่ยนแปลงที่เกี่ยวข้องกับ ADHD ของ WM อาจขึ้นอยู่กับว่าความจุ WM ถูกกำหนดโดยโหลดและ/หรือความซับซ้อนหรือไม่ ดังนั้น การดำเนินการ WM ที่ซับซ้อน เช่น การจัดการ อาจได้รับผลกระทบใน ADHD โดยการดำเนินการที่ง่ายกว่า เช่น การเรียกคืนการบำรุงรักษา อาจได้รับผลกระทบน้อยกว่า เช่นเดียวกับในสภาวะเช่น โรคพาร์กินสัน (Lewis et al., 2003) อีกทางหนึ่ง ทั้งการจัดการและการบำรุงรักษาที่โหลดที่สูงขึ้นอาจลดลง ดังที่พบในโรคจิตเภท (Cannon et al., 2005; Hill et al., 2010)
พื้นฐานทางประสาทสำหรับการขาดดุล WM ในผู้ป่วยสมาธิสั้นอาจนำไปสู่ความแตกต่างในการค้นพบเกี่ยวกับการด้อยค่าของ WM ในผู้ป่วยสมาธิสั้น เครือข่ายสมองที่สนับสนุน WM ในบุคคลเกี่ยวกับโรคประสาท (NT) ได้รับการศึกษาอย่างกว้างขวางและในขณะที่เยื่อหุ้มสมองส่วนหน้า (PFC) เยื่อหุ้มสมองข้างขม่อม (PC) พื้นที่มอเตอร์เสริม (SMA) และพื้นที่ชั่วคราวที่เหนือกว่า (D'Esposito et al., 1999) มีการเชื่อมโยงแบบคลาสสิกกับ WM การศึกษาเมื่อเร็ว ๆ นี้แนะนำ cerebellar (Tomlinson et al., 2014; Steinlin, 2007) และ striatal region (O'Reilly and Frank, 2006; Darki and Klingberg, 2015) มีบทบาทสำคัญในการประมวลผล WM striatum เชื่อมโยงกับข้อมูล Gating ใน PFC (Chatham and Badre, 2015; McNab and Klingberg, 2008) และสิ่งนี้มีความสำคัญต่อความสามารถ WM (เช่น การบำรุงรักษา) ในขณะที่ cerebellum นั้นมีความซับซ้อนเพิ่มขึ้น (Marvel และ
Desmond, 2012) (เช่น การยักย้ายถ่ายเท) มีรายงานความแตกต่างของโครงสร้างทั้งในหาง (Vaidya, 2012; Valera et al., 2007; Hoogman et al., 2017) และ cerebellum (Steinlin, 2007; Vaidya, 2012; Valera et al., 2007; Baldaçara et al., 2008; Berquin et al., 1998; Giedd et al., 2001; Casey et al., 2007) ในผู้ป่วยสมาธิสั้นเมื่อเปรียบเทียบกับ NT และการทบทวนที่สำคัญของการด้อยค่า WM ใน ADHD ได้แนะนำว่าเครือข่าย frontostriatal-cerebellar สามารถเล่นได้ บทบาทสำคัญในการขาดดุล WM ในผู้ป่วยสมาธิสั้น (Martinussen et al., 2005; Giedd et al., 2001; Castellanos et al., 2002; Durston, 2003; Bollmann et al., 2017) ดังนั้น การด้อยค่าของ WM ใน ADHD อาจเกิดจากการเพิ่มขึ้นของภาระหรือความซับซ้อน ผ่านความแตกต่างในการจัดหาระบบ striatal หรือ cerebellar ที่เกี่ยวข้องกับเครือข่ายหน้าผาก ดังนั้น นอกเหนือจากการตรวจสอบความแตกต่างในประสิทธิภาพของ WM แล้ว การตรวจสอบพื้นฐานของประสาทสำหรับการด้อยค่าของ WM ในผู้ป่วยสมาธิสั้น ไม่ว่าจะเกิดจากโหลดหรือความซับซ้อน จะเปิดใช้งานการระบุตำแหน่งสำหรับความแตกต่างของ WM ในผู้ป่วยสมาธิสั้น
เพื่อเปรียบเทียบผลกระทบของคำจำกัดความต่างๆ ของความจุ WM ในผู้ป่วยสมาธิสั้นโดยตรง เราได้ทดสอบผลกระทบของโหลด WM (ต่ำกับสูง) และความซับซ้อน (เรียกคืนการบำรุงรักษาเทียบกับการจัดการ) ภายในกระบวนทัศน์ fMRI แบบรวมในกลุ่มบุคคลที่มีสมาธิสั้นและ กลุ่มควบคุม NT เราตั้งสมมติฐานว่าประสิทธิภาพของ WM จะลดลงใน ADHD เมื่อเทียบกับกลุ่ม NT และความแตกต่างในประสิทธิภาพนี้จะมาพร้อมกับการเปลี่ยนแปลงในการกระตุ้นระบบประสาทที่เกี่ยวข้องกับ WM นอกจากนี้ จากผลการศึกษาพฤติกรรมก่อนหน้านี้ที่ตรวจสอบผลกระทบของโหลด WM ในผู้ป่วยสมาธิสั้น (เช่น Bollmann et al., 2017; Weigard และ Huang-Pollock, 2017); เราตั้งสมมติฐานว่า สำหรับบุคคลที่มีสมาธิสั้น ภาระที่เพิ่มขึ้นจะส่งผลให้ประสิทธิภาพ WM ลดลงอย่างไม่สมส่วนเมื่อเทียบกับ NT โดยไม่คำนึงถึงความซับซ้อน และสิ่งนี้จะมาพร้อมกับการสรรหาเครือข่ายสมองน้อยส่วนหน้าและสมองที่เพิ่มขึ้น
การทำความเข้าใจเกี่ยวกับความจำเพาะของผลกระทบของ ADHD ต่อความจุ WM (ความซับซ้อนกับโหลด) สามารถอธิบายได้ว่าปัญหา WM ในด้านใดบ้างที่เป็นความท้าทายสำหรับผู้ที่มีสมาธิสั้น นอกจากนี้ยังสามารถแจ้งการออกแบบการแทรกแซงการฝึกอบรม WM ส่วนบุคคลโดยชี้นำความพยายามไปสู่แง่มุมเฉพาะของการดำเนินงาน WM ตามที่แนะนำในงานก่อนหน้านี้ การใช้ที่จัดเก็บข้อมูลภายนอก การชี้นำ หรือการเพิ่มข้อมูลใหม่ทีละน้อยอาจลดภาระงานของ WM และการแทรกแซงที่เน้นในด้านเหล่านี้อาจเป็นประโยชน์มากกว่า (Martinussen et al., 2005)
ตรวจสารฟลาโวนอยด์
1. วัสดุและวิธีการ
1.1. ผู้เข้าร่วม
1.1.1. รายละเอียดผู้เข้าร่วม
เรารวบรวมข้อมูลการถ่ายภาพ (ดูส่วนต่อไปนี้สำหรับข้อมูลเกี่ยวกับพารามิเตอร์การถ่ายภาพและรายละเอียดการรับสมัคร) จากวัยรุ่นและคนหนุ่มสาว 78 คน (AYA) ด้วยการนำเสนอแบบผสมผสานADHD(กล่าวคือ แสดงให้เห็นอาการที่เพิ่มขึ้นของทั้งการไม่ตั้งใจและสมาธิสั้น/หุนหันพลันแล่น) และกลุ่มเปรียบเทียบของ 86 NT AYA ซึ่งเป็นส่วนหนึ่งของการศึกษาระยะยาว เราคัดเลือกผู้เข้าร่วมจาก University of California, Davis (UCD), ระบบการจัดหาอาสาสมัครตาม MIND Institute, UCD และคลินิกความผิดปกติทางจิตเวชและพัฒนาการทางระบบประสาทในชุมชน กระดานข่าวของวิทยาเขต UCD และชุมชนผ่านการโฆษณาแบบกำหนดเป้าหมายบนใบปลิวและโซเชียลมีเดีย ผู้เข้าร่วม 20 คนที่มีสมาธิสั้นและผู้เข้าร่วม NT สี่คนได้รับการยกเว้นเนื่องจากความแม่นยำของพฤติกรรมต่ำ (หมายถึงน้อยกว่าสองส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐานต่ำกว่าค่าเฉลี่ยในผู้เข้าร่วมทั้งหมดและทุกเงื่อนไข) และ 8ADHDผู้เข้าร่วมเนื่องจากการเคลื่อนไหวศีรษะมากเกินไประหว่างการสแกน (หมายถึงมีการละเว้นปริมาตรมากกว่า 25 เปอร์เซ็นต์เนื่องจากเกินขีดจำกัดการเคลื่อนที่ของปริมาตรต่อปริมาตร 1 มม.) เราวิเคราะห์ข้อมูล MRI จากผู้เข้าร่วมที่เหลือ รวมถึงผู้เข้าร่วม ADHD 50 คนและผู้เข้าร่วม 82 คน NT
ผู้เข้าร่วมอายุ 12-23 ปีและรวม 41/41 และ 18/32 หญิง/ชายใน NT และADHDกลุ่มตามลำดับ (ตารางที่ 1) จากผู้เข้าร่วม ADHD 28 รายได้รับยากระตุ้น (12 methylphenidate, 16 amphetamine) และยาที่ไม่กระตุ้นอีก 2 ชนิด ผู้เข้าร่วมสั่งยาใช้เวลา 48–96 ชั่วโมง
* ตรวจสอบโดยมาตราส่วนการให้คะแนนของคอนเนอร์ – 3
** การทดสอบความสำเร็จส่วนบุคคลของ Wechsler ตัวแปรทางประชากรสำหรับ NT และADHDกลุ่มจะถูกนำเสนอ ตามด้วย t สถิติและ p-value สำหรับความแตกต่างระหว่างกลุ่ม ตัวเลขแสดงถึงค่าเฉลี่ยและส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐาน (SD) ยกเว้นที่ระบุไว้
หยุดยาก่อนการสแกนด้วยการถ่ายภาพด้วยคลื่นแม่เหล็กไฟฟ้าเชิงหน้าที่ (fMRI) โดยได้รับการอนุมัติจากแพทย์ที่สั่งจ่ายยา ซึ่งสอดคล้องกับอายุยาที่กำหนด 5 ครึ่งชีวิต ดูส่วนข้อมูลเพิ่มเติมสำหรับข้อมูลเกี่ยวกับสถานะทางเศรษฐกิจและสังคมของผู้เข้าร่วม
2.1.2. ขั้นตอนการวินิจฉัย
นักจิตวิทยาที่ได้รับใบอนุญาตสองคนในทีมของเรา (JBS และ JFD) ได้ประเมินข้อมูลการคัดกรองเพื่อกำหนดคุณสมบัติสำหรับการศึกษาตามคู่มือการวินิจฉัยและสถิติของความผิดปกติทางจิต – ฉบับที่ 5 (DSM 5) ระดับผู้ปกครอง (Conner-3 มาตราส่วนการให้คะแนนผู้ปกครอง – CPRS-3) และมาตราส่วนการให้คะแนนของครู (Conner-3 มาตราส่วนการให้คะแนนของครู – CTRS-3) (Conners, 2008) เสร็จสมบูรณ์ ในขณะที่ ผู้เข้าร่วมที่เป็นผู้ใหญ่มีผู้ใหญ่ของ ConnersADHDมาตราส่วนการให้คะแนน (CAARS) กับผู้ปกครอง คู่สมรส หรือเพื่อนสนิท (โดยหลักแล้วผู้ปกครองเป็นผู้กรอกแบบฟอร์มนี้) กรอกแบบฟอร์มผู้สังเกตการณ์ของ CAARS ของผู้เข้าร่วม การแสดงตนในวัยเด็กของADHDสำหรับผู้เข้าร่วม ADHD ที่เป็นผู้ใหญ่ยังได้รับการยืนยัน (หรือไม่มี NT) ผ่านมาตราส่วนการให้คะแนนย้อนหลังที่ทำโดยผู้ปกครองใน Barkley AdultADHDมาตราส่วนการให้คะแนน-IV (BAARS-IV) นักจิตวิทยาที่ได้รับใบอนุญาตจากทีมของเราได้สัมภาษณ์ผู้ปกครองเพิ่มเติมเพื่อชี้แจงการวินิจฉัย (หรือขาดหายไป) หากจำเป็น ดูขั้นตอนการคัดกรองความบกพร่องทางการเรียนรู้ทางวิชาการด้านล่าง
chology Software Tools, Inc., Sharpsburg, PA)
1.1. กระบวนทัศน์
ผู้เข้าร่วมแสดงเวอร์ชันของลำดับรูปภาพหน่วยความจำกระบวนทัศน์ (Crone et al., 2006) โดยใช้กระบวนทัศน์การทดลองตามการออกแบบที่เกี่ยวข้องกับเหตุการณ์ (รูปที่ 1.1) ในงานนี้ แต่ละสี่รันประกอบด้วยระยะเวลาการตรึง 4000 มิลลิวินาที ตามด้วยการทดลอง 15 ครั้ง การทดลองแต่ละครั้งเริ่มต้นด้วยบล็อกการเข้ารหัส ซึ่งประกอบด้วยภาพสี่ภาพที่แสดงในช่วงเวลา 1,000 มิลลิวินาที โหลดมีความหลากหลายโดยการแทนที่ภาพที่สี่ด้วยเครื่องหมายดอกจันในการทดลองโหลดทั้ง 3 ครั้ง ซึ่งผู้เข้าร่วมได้รับคำสั่งให้ละเว้น ตามด้วยบล็อกคำสั่ง 5,000 มิลลิวินาที ในระหว่างนั้นผู้เข้าร่วมจะได้รับคำสั่งให้เรียกคืนรายการตามลำดับที่นำเสนอ (เช่น ข้างหน้า; F) หรือในลำดับย้อนกลับ (เช่น ย้อนกลับ; B) นี่เป็นช่วงเวลาหลักที่น่าสนใจ เนื่องจากเป็นช่วงที่วัตถุจะถูกรักษาไว้ (ลำดับไปข้างหน้า) หรือจัดการ (ลำดับที่กลับกัน) หลังจากช่วงเวลาการตรึง (1,000 มิลลิวินาที) บล็อกโพรบก็เกิดขึ้น ในระหว่างนั้นผู้เข้าร่วมจะระลึกถึงวัตถุที่เคยนำเสนอในช่วง 8000 มิลลิวินาที ช่วงเวลาระหว่างการทดลอง 4,000 ms, 6000 ms, 8000 ms (ค่าเฉลี่ย 6000 ms) ตามการทดลองแต่ละครั้ง เงื่อนไขถูกสุ่มแจกภายในรัน
1.2. การวิเคราะห์ประสิทธิภาพพฤติกรรม
เราใช้ SAS เวอร์ชัน 9.4 (SAS Institute Inc., Cary, NC) เพื่อวิเคราะห์ประสิทธิภาพพฤติกรรม เราได้รับความแม่นยำโดยเฉลี่ยและเวลาตอบสนองสำหรับการทดลอง 3 รายการ (3F และ 3B) 4 รายการ (4F และ 4B) ไปข้างหน้า (3F และ 4F) และย้อนหลัง (3B และ 4B) การวิเคราะห์ดำเนินการโดยใช้แบบจำลองเชิงเส้นของเอฟเฟกต์ผสม (Laird and Ware, 1982) เนื่องจากข้อมูลถูกรวบรวมซ้ำ ๆ สำหรับแต่ละบุคคลตามเงื่อนไขงาน (ความซับซ้อนและโหลด) ข้อดีของวิธีการนี้คือความสามารถในการจำลองความแปรปรวนต่างกันได้โดยตรง (ข้ามกลุ่มหรือเงื่อนไข) เราทดสอบเพื่อ
มะเดื่อ 1. กระบวนทัศน์การทดลองและการแสดงพฤติกรรม 1.1. กระบวนทัศน์การทดลอง การวิ่งสี่แต่ละครั้งนำหน้าด้วยระยะเวลาการตรึงที่ 4000 มิลลิวินาที ตามด้วยการทดลอง 15 ครั้ง การทดลองแต่ละครั้งเริ่มต้นด้วยบล็อกการเข้ารหัส ซึ่งประกอบด้วยการตรึงสี่คู่ ตามด้วยรายการหนึ่งๆ เป็นเวลา 1,000 มิลลิวินาที โหลดมีความหลากหลายโดยการแทนที่ภาพที่สี่ด้วยเครื่องหมายดอกจันในการทดลองโหลดทั้ง 3 ครั้ง ซึ่งผู้เข้าร่วมได้รับคำสั่งให้ละเว้น ตามด้วยบล็อกคำสั่ง 5,000 มิลลิวินาที ในระหว่างนั้นผู้เข้าร่วมจะได้รับคำสั่งให้เรียกคืนรายการตามลำดับที่นำเสนอ (เช่น ไปข้างหน้า) หรือในลำดับย้อนกลับ (เช่น ย้อนกลับ) นี่เป็นช่วงเวลาหลักที่น่าสนใจ เนื่องจากเป็นช่วงที่วัตถุจะถูกรักษาไว้ (ลำดับไปข้างหน้า) หรือจัดการ (ลำดับที่กลับกัน) หลังจากช่วงเวลาการตรึง (1,000 มิลลิวินาที) ตามด้วยบล็อกโพรบที่ 8,000 มิลลิวินาที ซึ่งในระหว่างนั้นขอให้ผู้เข้าร่วมระลึกถึงวัตถุที่เคยนำเสนอก่อนหน้านี้ ช่วงเวลาระหว่างการทดลอง 4,000 ms, 6000, 8000 ms (ค่าเฉลี่ย
6000 ms) ติดตามการทดลองแต่ละครั้ง 1.2. การแสดงพฤติกรรม ปฏิสัมพันธ์ระหว่างการวินิจฉัย ความซับซ้อน และภาระงานมีนัยสำคัญ (p = 0.048) เราพบปฏิสัมพันธ์ที่สำคัญระหว่างการวินิจฉัยและการโหลด (p = 0.04) แต่ไม่พบการวินิจฉัยและความซับซ้อน (p = 0.62) บุคคลที่มีสมาธิสั้นทำให้เกิดข้อผิดพลาดมากกว่า NT ในทุกสภาวะ ทั้งสองกลุ่มตอบสนองน้อยลงสำหรับงานที่ยากขึ้น - อันเนื่องมาจากภาระที่เพิ่มขึ้น (4 ต่อ 3) หรือความซับซ้อนที่เพิ่มขึ้น (ย้อนกลับกับไปข้างหน้า หรือการจัดการกับการบำรุงรักษา) แต่ ADHD กับกลุ่ม NT แสดงความคลาดเคลื่อนในการลดลงมากขึ้นเนื่องจากภาระที่เพิ่มขึ้น .
ความแตกต่างในความแม่นยำกับความซับซ้อน (การจัดการกับการบำรุงรักษา) โหลด (4 เทียบกับ 3) และการวินิจฉัย (ADHD กับ NT) เป็นปัจจัย แบบจำลองนี้รวมผลกระทบคงที่สำหรับการวินิจฉัย ภาระ ความซับซ้อน อายุ (ศูนย์กลางเฉลี่ย) ปฏิสัมพันธ์ระหว่างภาระ ความซับซ้อน และการวินิจฉัย ภาระและการวินิจฉัย ความซับซ้อนและการวินิจฉัย ภาระและอายุ ความซับซ้อน และอายุ นอกจากนี้เรายังตรวจสอบผลกระทบกำลังสองของอายุ รวมถึงเอฟเฟกต์แบบสุ่มสำหรับผู้เข้าร่วมแต่ละคน
1.1. การวิเคราะห์ภาพ
1.1.1. การประมวลผลล่วงหน้า
เราวิเคราะห์ข้อมูล fMRI โดยใช้ FSL และ AFNI (Cox, 1996) สองโวลุ่มแรกจากการสแกนแต่ละครั้งถูกยกเลิกเพื่อรักษาเสถียรภาพของสัญญาณ การดำเนินการได้รับการนำออกโดยไม่ใช้สมองก่อนที่จะจัดแนวกับรูปภาพ MR ที่มีโครงสร้างแบบ T1-ถ่วงน้ำหนักของแต่ละคน และแปลงเป็นพื้นที่ของสถาบันประสาทวิทยามอนทรีออล (MNI) การลงทะเบียนใช้เครื่องมือการลงทะเบียนภาพเชิงเส้นของ FMRIB (Greve and Fischl, 2009) การปรับให้เรียบโดยใช้ 4 มม. เต็มความกว้างที่ตัวกรอง Gaussian แบบ half-maximum (FWHM) และทำการปรับให้เป็นมาตรฐานเช่นเดียวกับในการศึกษาก่อนหน้านี้ของเรา (Fassbender et al., 2011) ขนาด Voxel คือ 2 mm3 ปริมาตรที่เกินการเคลื่อนที่แบบปริมาตรต่อปริมาตรที่เกิน 1 มม. ถูกแยกออกจากการวิเคราะห์เพิ่มเติม ไม่รวมผู้เข้าร่วมที่มีปริมาณที่ละเว้นมากกว่า 25 เปอร์เซ็นต์
1.1.2. การวิเคราะห์การถดถอย
การวิเคราะห์แบบจำลองเชิงเส้นตรงทั่วไปจะเหมาะสมกับการตอบสนองของโลหิตวิทยาด้วยฟังก์ชันการเปิดใช้งาน boxcar โดยใช้เวลาเริ่มต้นของแต่ละเงื่อนไข พารามิเตอร์การเคลื่อนไหวยังถูกรวมเป็นตัวแปรที่ก่อความรำคาญ Regressors จำลองช่วงเวลาการเข้ารหัส คำสั่ง การเรียกคืน และการจัดการ
1.1.3. การวิเคราะห์ภายในและระหว่างกลุ่ม
เพื่อระบุบริเวณสมองที่คัดเลือกมาสำหรับความซับซ้อนของ WM และภาระในแต่ละกลุ่ม โดยแยกปัจจัยจากผลกระทบของอายุ เราได้ดำเนินการวิเคราะห์แบบจำลองเชิงเส้นของเอฟเฟกต์แบบผสม ซึ่งนำไปใช้โดย 3dLME ใน AFNI ที่ระดับทั้งสมอง ผลกระทบคงที่ในแบบจำลองของเราคือการวินิจฉัย ความซับซ้อน และการโหลด เรารวมปฏิสัมพันธ์ระหว่างการวินิจฉัย ความซับซ้อน และภาระ การวินิจฉัยและความซับซ้อน การวินิจฉัยและภาระ อายุและภาระ อายุและความซับซ้อน อายุและการวินิจฉัย ผู้เข้าร่วมได้รับการปฏิบัติเหมือนเป็นการสกัดกั้นแบบสุ่ม อายุถูกรวมเป็นตัวแปรร่วม
เราทำการจำลองมอนติคาร์โลเพื่อแก้ไขการเปรียบเทียบหลายรายการโดยมีค่า p ระดับ voxel เท่ากับ 0.005 ส่งผลให้ต้องมีขนาดคลัสเตอร์ขั้นต่ำ 182 voxel เพื่อให้ได้ค่าความน่าจะเป็นที่มีนัยสำคัญเท่ากับ 0.05 กลุ่มที่รอดตายโดยบังเอิญ การจำลองคำนวณโดยใช้ 3dClustSim พร้อมฟังก์ชัน autocorrelation (ACF) หลีกเลี่ยงสมมติฐานเกี่ยวกับการกระจายสัญญาณรบกวนแบบเกาส์เซียน (Cox et al., 2017) ค่าประมาณพารามิเตอร์จากคลัสเตอร์ที่มีนัยสำคัญซึ่งเป็นผลมาจาก ANCOVA ถูกดึงออกมาและวางแผน (สำหรับการสาธิตเท่านั้น) เพื่อแสดงถึงความแตกต่างระหว่างกลุ่มและเงื่อนไขงาน การบัญชีสำหรับอายุ
เพื่อให้แน่ใจว่าความแตกต่างของกลุ่มไม่ได้รับอิทธิพลจากการเคลื่อนไหวของศีรษะ เราจึงเปรียบเทียบพารามิเตอร์การเคลื่อนไหวโดยเฉลี่ย (คำนวณจากรากที่สองของผลรวมของกำลังสองของการเคลื่อนไหวในทิศทาง x, y, z) ระหว่างกลุ่ม โดยใช้ตัวอย่างอิสระ การทดสอบ t (สอง- หาง ความแปรปรวนเท่ากัน
ไม่ถือว่า) ไม่พบความแตกต่างของกลุ่มที่มีนัยสำคัญ (t=-0.12, df=102.26, p=0.90)
2. ผลลัพธ์
2.1. พฤติกรรม
ตารางที่ 2 และรูปที่ 1.2 สรุปผลการทดสอบการวิเคราะห์พฤติกรรมเพื่อหาผลกระทบของความซับซ้อนและภาระต่อความถูกต้อง ตามตารางที่แสดง ปฏิสัมพันธ์ระหว่างการวินิจฉัย ความซับซ้อน และภาระงานมีความสำคัญ (p 0048) เราพบว่ามีปฏิสัมพันธ์ที่สำคัญระหว่างการวินิจฉัยและภาระ (p 0.04) แต่ไม่ใช่การวินิจฉัยและความซับซ้อน (p
{{0}}.62) เราพบผลกระทบที่สำคัญของอายุ (p 0.03) ผลกระทบจากปฏิสัมพันธ์ของอายุและน้ำหนักบรรทุกมีนัยสำคัญ (p < 0.001)="" เรายังทดสอบผลกำลังสองของอายุต่อประสิทธิภาพด้วย="" แต่ก็ไม่มีนัยสำคัญ="" (p="">
ตารางที่ 2
ค่าประมาณพารามิเตอร์จากการวิเคราะห์แบบจำลองผลผสมเชิงเส้นเพื่อความถูกต้องระหว่างกลุ่ม (NT เทียบกับADHD) ความซับซ้อน (การจัดการกับการบำรุงรักษา หรือย้อนกลับกับไปข้างหน้า) และภาระ (4 ต่อ 3) โดยที่อายุเป็นตัวแปร หมวดหมู่อ้างอิงเป็นแบบ neurotypical สำหรับการวินิจฉัย การบำรุงรักษาความซับซ้อน และ 3 รายการสำหรับการโหลด
0.06) ดังนั้นจึงไม่รวมอยู่ในการวิเคราะห์ข้อมูล fMRI
1.1. การกระตุ้นสมอง
1.1.1. เอฟเฟกต์เงื่อนไขงาน
สำหรับการวิเคราะห์ภาพทางประสาท เราเริ่มต้นด้วยการทดสอบผลกระทบหลักของภาระและความซับซ้อนของผู้เข้าร่วม และเราระบุบริเวณที่เคยเกี่ยวข้องกับ WM ซึ่งรวมถึง PFC ด้านช่องท้องและด้านหลัง striatum และ cerebellum การวิเคราะห์ร่วมกันของผลกระทบหลักของภาระและความซับซ้อนระบุส่วนใหญ่ของ occipital, parietal, mid temporal gyrus, precentral gyrus, DLPFC, cerebellum และ striatum ในระดับทวิภาคี นอกจากนี้ ผลกระทบหลักของความซับซ้อนยังรวมถึงกระจุกขนาดใหญ่ใน medial PFC, precuneus ทวิภาคี และ cerebellum ผลกระทบหลักของการโหลดยังรวมถึงไจรัสท้ายทอยทวิภาคี striatum VLPFC ซ้าย และรอยนูนพรีเซนทรัลขวา ผลกระทบหลักของการวินิจฉัยรวมถึงคลัสเตอร์ใน cerebellum โดยมีกิจกรรมสูงสุดในการลดลง ผลกระทบหลักของอายุแสดงให้เห็นกระจุกขนาดใหญ่ที่มีนัยสำคัญ โดยมียอดในนิวเคลียสเลนติฟอร์มด้านซ้าย และรวมถึงหางทวิภาคี สมองน้อยทวิภาคีที่ยื่นออกไปเหนือลิ้นไก่และปีกนก ไจรัสหน้าผากทวิภาคีด้อยกว่า (IFG) พรีเซนทรัลไจรัส หน้าผากตรงกลาง และปมทวิภาคี กลีบข้างขม่อม (รูปที่ 2.1, ตารางที่ 3.1)
1.1.2. ผลกระทบภายในกลุ่ม
ภายในทั้งสองกลุ่ม การทดสอบผลกระทบของโหลดและความซับซ้อนระบุการกระตุ้นที่มีนัยสำคัญในระดับทวิภาคีในบริเวณ WM มาตรฐาน รวมถึง PFC ด้านข้าง, parietal cortex, striatum และ cerebellum (รูปที่ 2.2, ตารางที่ 3.2)
1.1.3. การโต้ตอบ: เงื่อนไขงานกลุ่ม
เราไม่พบเอฟเฟกต์การโต้ตอบแบบสามทางที่มีนัยสำคัญ (ความซับซ้อนของการโหลดแบบกลุ่ม) พบผลปฏิสัมพันธ์ที่สำคัญของกลุ่มและความซับซ้อนในซีรีเบลลัมขวาและในไจรัสลิ้นด้านซ้าย นอกจากนี้เรายังพบผลกระทบที่มีนัยสำคัญของกลุ่มและการโหลดในหางด้านขวา (รูปที่ 3, ตารางที่ 3.3)
1.1.4. ปฏิสัมพันธ์: อายุงานเงื่อนไข
มีผลต่อปฏิสัมพันธ์ที่สำคัญของอายุและโหลดในกลีบเลี้ยงพาราเซนทรัลด้านซ้าย และอาหารสัตว์และความซับซ้อนในหางด้านขวา (ตารางที่ 3.4)
1.1.5. ปฏิสัมพันธ์: กลุ่มอายุ
ไม่มีผลปฏิสัมพันธ์ที่มีนัยสำคัญของอายุและกลุ่ม
2. อภิปราย
มีการรายงานการขาดดุล WM อย่างกว้างขวางในADHD(อัลเดอร์สันและคณะ,
รูปที่ 2. เอฟเฟกต์หลักและเอฟเฟกต์ภายในกลุ่ม – รูปภาพทั้งหมดแสดงเปอร์เซ็นต์การเปลี่ยนแปลงของสัญญาณ (เทียบเท่ากับค่าเบต้า) ที่ซ้อนทับบนภาพสมอง กำหนดขีดจำกัดที่ p < 0005="" แก้ไขคลัสเตอร์ที่="" p="">< 0.05.="" รูปภาพการเปิดใช้งานทั้งหมดยกเว้นการร่วมใช้แผนที่ความร้อนเพื่อแสดงการเปิดใช้งานในเชิงบวกของความเข้มที่แตกต่างกันจากสีแดงเป็นสีเหลือง="" และการเปิดใช้งานเชิงลบในเฉดสีฟ้า="" 2.1="" ผลกระทบหลักของการโหลด="" (4="" เทียบกับ="" 3)="" ความซับซ้อน="" (ย้อนกลับกับไปข้างหน้า)="" และการรวมเอฟเฟกต์หลักสองอย่าง="">
แผนที่แสดงการโหลดเป็นสีเหลือง การทำงานเป็นสีฟ้า และการทับซ้อนของเอฟเฟกต์หลักสองแบบในสีเขียว 2.2 ผลกระทบของโหลด (4 เทียบกับ 3) แยกกันสำหรับ NT, ผลกระทบของโหลด (4 เทียบกับ 3) แยกกันสำหรับ ADHD, ผลกระทบของความซับซ้อน (ย้อนกลับเทียบกับไปข้างหน้า) แยกกันสำหรับ NT และผลกระทบของความซับซ้อน (ย้อนกลับเทียบกับไปข้างหน้า) แยกกัน สำหรับผู้ป่วยสมาธิสั้น (สำหรับการตีความการอ้างอิงถึงสีในคำอธิบายภาพนี้ ผู้อ่านจะถูกอ้างอิงถึงเวอร์ชันเว็บของบทความนี้)
2013) และพวกเขาเชื่อมโยงกับอาการ (Rapport et al., 2009) เช่นเดียวกับผลลัพธ์การทำงาน (Simone et al., 2018; Fried et al., 2019; Kofler et al., 2011; Orban et al., 2018; Rapport et al., 2009; Campez et al., 2020). การด้อยค่าของ WM ยังแสดงให้เห็นว่ายังคงมีอยู่จนถึงวัยผู้ใหญ่ (Alderson et al., 2013) อย่างไรก็ตาม แม้ว่าความบกพร่องที่เกี่ยวข้องกับ WM ในผู้ป่วยสมาธิสั้นจะมีความเด่นชัด แต่ก็ไม่ชัดเจนว่าการขาดดุล WM เหล่านี้เกิดจากการเพิ่มขึ้นของภาระ WM หรือความซับซ้อนในการปฏิบัติงานหรือทั้งสองอย่าง ยังไม่ทราบถึงการเปลี่ยนแปลงในการกระตุ้นประสาทที่มาพร้อมกับโหลด WM ที่เพิ่มขึ้น เมื่อเทียบกับการกระตุ้นสมองที่สอดคล้องกับความซับซ้อนในการปฏิบัติงานที่มากขึ้น ในกลุ่ม ADHD กับ NT
ผลลัพธ์ของเราแสดงให้เห็นว่าในทุกสภาวะ บุคคลที่มีสมาธิสั้นก่อให้เกิดข้อผิดพลาดมากกว่า เมื่อเทียบกับ NT ทั้งสองกลุ่มตอบสนองน้อยลงสำหรับงานที่ยากขึ้น - อันเนื่องมาจากภาระงานที่เพิ่มขึ้น (4 ต่อ 3) หรือความซับซ้อนที่มากขึ้น (ย้อนกลับกับการส่งต่อ หรือการจัดการกับการบำรุงรักษา) อย่างไรก็ตาม ในกลุ่ม ADHD การเพิ่มโหลดมีผลกระทบต่อความแม่นยำของประสิทธิภาพ WM มากกว่า เมื่อเทียบกับกลุ่ม NT
ดิข้อมูลประสาทแสดงให้เห็นว่าผู้เข้าร่วมทั้งหมดคัดเลือกบริเวณสมองที่มักเกี่ยวข้องกับ WM เช่น PFC, PC, SMA, superior temporal gyrus (D'Esposito et al., 1999), cerebellum (Tomlinson et al., 2014; Steinlin, 2007) และภูมิภาค striatal (O'Reilly and Frank, 2006; Darki and Klingberg, 2015). กิจกรรมในพื้นที่เหล่านี้เพิ่มขึ้นทั้งที่มีภาระเพิ่มขึ้นและความซับซ้อนมากขึ้น ซึ่งบ่งชี้ว่ามีการแบ่งปันอย่างมีนัยสำคัญประสาทสถาปัตยกรรมระหว่างด้านเหล่านี้ของความจุ WM ผลลัพธ์ของเราแนะนำว่าการบำรุงรักษาที่โหลดที่เพิ่มขึ้น เช่นเดียวกับการจัดการ มีส่วนร่วมกับ DLPFC ในทั้งสองกลุ่ม เช่นเดียวกับในการศึกษาก่อนหน้านี้ (Veltman et al., 2003; Cannon et al., 2005) นอกจากนี้เรายังพบผลกระทบที่มีนัยสำคัญระหว่างความซับซ้อนในการปฏิบัติงานและกลุ่มในสมองน้อยและในร่องลิ้น และระหว่างน้ำหนักบรรทุกและกลุ่มใน striatum ขณะอยู่ในสภาวะที่ง่ายกว่า โหลดหรือซับซ้อน กลุ่ม NT ไม่มีการเปิดใช้งานที่แตกต่างจากกลุ่ม ADHD อย่างมีนัยสำคัญ สำหรับการโหลดที่สูงขึ้นหรือความซับซ้อนที่มากขึ้น กลุ่ม NT จะเพิ่มการเปิดใช้งานในภูมิภาคเหล่านี้มากกว่ากลุ่ม ADHD อย่างมีนัยสำคัญ ประสิทธิภาพและความแตกต่างในการกระตุ้นสมองร่วมกันแสดงให้เห็นว่าผู้ที่มีสมาธิสั้นไม่สามารถกระตุ้นการทำงานของสมองได้ในบริเวณที่สำคัญของสมองเมื่อความยากของงานเพิ่มขึ้น แต่สิ่งนี้มาพร้อมกับประสิทธิภาพเชิงพฤติกรรมที่ลดลงเมื่อเทียบกับ NT เฉพาะการเพิ่มขึ้นใน โหลด WM นี่แสดงให้เห็นว่าการโหลดอาจมีผลกระทบมากกว่าความซับซ้อนใน WM ใน ADHD ดังนั้นเราจึงพบปฏิสัมพันธ์ที่สำคัญระหว่างกลุ่ม ภาระ และความซับซ้อนสำหรับความแม่นยำของพฤติกรรม ซึ่งอาจสะท้อนความแตกต่างนี้ในผลกระทบของภาระและความซับซ้อนระหว่างทั้งสองกลุ่ม แต่เราไม่พบผลปฏิสัมพันธ์ที่สอดคล้องกันในการกระตุ้นสมอง
ในกลุ่มต่างๆ ผู้เข้าร่วมที่มีอายุมากกว่าตอบสนองได้อย่างแม่นยำมากขึ้นในทุกสภาวะ สอดคล้องกับการค้นพบทั่วไปที่ WM พัฒนาขึ้นตามอายุ (Jolles et al., 2011; Crone et al., 2006) นอกจากนี้ ความแม่นยำของงานลดลงน้อยลงในการตอบสนองต่อภาระงานที่เพิ่มขึ้นสำหรับผู้สูงอายุเมื่อเทียบกับผู้เข้าร่วมที่อายุน้อยกว่าในทั้งสองกลุ่ม บริเวณสมองหลายแห่งแสดงผลของอายุ รวมทั้งหางทวิภาคี ซีรีเบลลัม และบริเวณหน้าผากบางส่วนและบริเวณขม่อมที่ด้อยกว่า เราพบปฏิสัมพันธ์ที่สำคัญระหว่างโหลดและอายุในกลีบเลี้ยงพาราเซนทรัลด้านซ้าย และระหว่างความซับซ้อนและอายุในหางด้านขวา ไม่มีภูมิภาคใดแสดงปฏิสัมพันธ์อย่างมีนัยสำคัญกับกลุ่มและอายุ ซึ่งบ่งชี้ว่าทั้งสองกลุ่มไม่ได้รับผลกระทบแตกต่างกันตามอายุในการวิเคราะห์นี้
ไจรัสภาษามีความเกี่ยวข้องกับการเข้ารหัสภาพที่ซับซ้อน (Machielsen et al., 2000) หรือคำ (Mechelli et al., 2000) ก่อนหน้านี้ fMRI
ตารางที่ 3
การเปรียบเทียบการทำงานของสมองระหว่างกลุ่มต่างๆ (NT กับ ADHD) สำหรับความซับซ้อน (การจัดการกับการบำรุงรักษา หรือย้อนกลับกับไปข้างหน้า) และภาระ (4 เทียบกับ 3) โดยที่อายุเป็นตัวแปรร่วม โดยใช้การวัดซ้ำ ANCOVA ตามที่ใช้งานโดย 3dLME ใน AFNI 3.1) หลัก ผลกระทบของกลุ่ม ภาระ ความซับซ้อน และอายุ 3.2) ภาระและความซับซ้อนภายในกลุ่ม 3.3) ผลกระทบปฏิสัมพันธ์ระหว่างกลุ่ม; 3.4) ผลการโต้ตอบกับอายุ
หมายเหตุ: DLPFC Dorsolateral Prefrontal Cortex, VLPFC Ventrolateral Prefrontal Cortex, VMPFC Ventromedial Prefrontal Cortex, MFG Middle Frontal Gyrus, IFG Inferior Frontal Gyrus, ITG Inferior Temporal Gyrus, MTG Middle temporal gyrus, STG Superior Temporal Loferioral Gyrusie, ITG Gyrus, SPL Superior Parietal Lobule ของการศึกษา WM ใน ADHD ได้แสดงให้เห็นความแตกต่างในการกระตุ้นใน lingual gyrus อย่างไรก็ตาม ทิศทางของความแตกต่างผสมกัน ซึ่งอาจเกิดจากความแตกต่างในงานที่ใช้ ผลลัพธ์ของเราระบุว่าหางและซีรีเบลลัมอาจมีบทบาทสำคัญในการด้อยค่าของ WM ในผู้ป่วยสมาธิสั้น สำหรับภาระและความซับซ้อนตามลำดับ การมีส่วนร่วมของ striatum และ cerebellum ต่อ WM ได้รับการเน้นในการศึกษาก่อนหน้านี้ (Tomlinson et al., 2014; O'Reilly and Frank, 2006; Lewis et al., 2004; Middleton and Strick, 1994; Watson et al., 2557). striatum ถูกตั้งสมมติฐานเพื่อควบคุมการไหลของข้อมูลใน WM (O'Reilly and Frank, 2006) และงาน fMRI WM ได้แสดงให้เห็นการสรรหา caudate (Lewis et al., 2004) และ cerebellum (Tomlinson et al., 2014) ความเสียหายของสมองน้อยยังเกี่ยวข้องกับการด้อยค่าของ WM (Tomlinson et al., 2014) เรายังตรวจสอบการแบ่งส่วนเชิงหน้าที่ของกระจุกสมองน้อยตามที่แสดงให้เห็นโดย (Buckner et al., 2011) โดยที่สมองน้อยถูกจัดเรียงตามการเชื่อมต่อกับเครือข่ายสมองหลัก โดยใช้เฟรมเวิร์กเครือข่าย Yeo-7 (Yeo et al. , 2554). จุดสูงสุดของผลลัพธ์ทางสมองน้อยของเราอยู่ในส่วนมากที่สุด
รูปที่ 3 ผลกระทบจากการโต้ตอบต่อการกระตุ้นสมองระหว่างกลุ่ม (NT กับ ADHD) และความซับซ้อนของ WM (การจัดการกับการบำรุงรักษา) และระหว่างกลุ่มและโหลด (3 ต่อ 4) – ภาพทั้งหมดแสดงการเปลี่ยนแปลงของสัญญาณร้อยละ (เทียบเท่ากับค่าเบต้า) ซ้อนทับ บนภาพสมอง กำหนดเกณฑ์ที่ p < 0.005="" แก้ไขคลัสเตอร์ที่="" p="">< 0.05="">
รูปภาพการเปิดใช้งานยกเว้นการร่วมใช้แผนที่ความร้อน โดยการเปิดใช้งานในเชิงบวกเป็นสีแดงและการเปิดใช้งานเชิงลบเป็นสีน้ำเงิน กราฟแสดงค่าประมาณพารามิเตอร์จากกลุ่มที่มีนัยสำคัญ ดึงข้อมูลและวางแผนเพื่อจุดประสงค์ในการสาธิตเท่านั้น ปฏิสัมพันธ์ที่มีนัยสำคัญระหว่างกลุ่มและความซับซ้อนในซีรีเบลลัมขวาและไจรัสลิ้นซ้าย ตลอดจนกลุ่มและโหลดในอินซูลาด้านขวาและหางที่ได้รับโดยใช้ 3dLME ใน AFNI เราได้แสดงชุดของชิ้นที่อยู่ติดกันเพื่อแสดงขอบเขตของกระจุกขนาดใหญ่ โดยเฉพาะอย่างยิ่งส่วนที่ยื่นออกมาจากยอดในฉนวนข้ามหาง (สำหรับการตีความการอ้างอิงถึงสีในคำอธิบายภาพนี้ ผู้อ่านจะถูกอ้างอิงถึงเวอร์ชันเว็บของบทความนี้)
เชื่อมต่อกับเครือข่ายเด่น อย่างไรก็ตาม คลัสเตอร์ขนาดใหญ่นี้ยังขยายไปยังเครือข่ายลิมบิก ภาพ เซ็นเซอร์และเครือข่ายการควบคุมด้านหน้า เครือข่ายลิมบิก การมองเห็น และเซ็นเซอร์นั้นสัมพันธ์กับการประมวลผลทางอารมณ์ ภาพ และการเคลื่อนไหว เครือข่ายเด่นเชื่อมโยงกับการจัดลำดับความสำคัญของสิ่งเร้าที่สำคัญและคัดเลือกเครือข่ายการทำงานที่เหมาะสม (Menon and Uddin, 2010; Bressler and Menon, 2010) เครือข่ายการควบคุมด้านหน้าเป็นเครือข่ายการควบคุมที่โต้ตอบและจัดการงานและเครือข่ายอื่น ๆ เพื่อสนับสนุนเป้าหมาย (Marek และ Dosenbach, 2018)
เม็ดไบโอฟลาโวนอยด์
เนื่องจากบทบาทที่เสนอของ striatum ในการเข้าถึงข้อมูลใน WM (Chatham and Badre, 2015; McNab and Klingberg, 2008) ผลลัพธ์ของเราแสดงให้เห็นว่ากลุ่ม ADHD ไม่สามารถเพิ่มกิจกรรม striatal ที่มีโหลดได้ อาจบ่งชี้ถึงความล้มเหลวในการปรับขนาด- ประสิทธิภาพการทำงาน เนื่องจากสมองน้อยเชื่อมโยงกับการปฏิบัติงานที่มีความซับซ้อน WM มากขึ้น (Marvel and Desmond, 2012) การเปิดใช้งาน cerebellum ที่ต่ำกว่าสำหรับความซับซ้อนที่สูงขึ้นในกลุ่ม ADHD อาจแสดงถึงการไม่สามารถขยายขอบเขตการรับสมัครของภูมิภาคนี้ให้ตรงกับความซับซ้อนมากขึ้น อย่างไรก็ตาม เราไม่เห็นสิ่งนี้สะท้อนให้เห็นในประสิทธิภาพ ซึ่งอาจเกิดจากความยากที่มากขึ้นซึ่งนำเสนอโดยงานการจัดการ โดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อมีภาระงานสูง สำหรับผู้เข้าร่วมทุกคน
ความสำคัญของเครือข่าย frontostriatal-cerebellar ใน ADHD ในทุกรูปแบบได้รับการเน้นย้ำซ้ำแล้วซ้ำอีก (Martinussen et al., 2005; Valera et al., 2007; Hoogman et al., 2017; van Ewijk et al., 2012; Giedd et al. ., 2001; Casey et al., 2007; Castellanos et al., 2002) โดยเฉพาะอย่างยิ่ง มีการสังเกตการลดปริมาตรในสมองน้อย (Valera et al., 2007; Baldaçara et al., 2008; Berquin et al., 1998; Wyciszkiewicz et al., 2017; Seidman et al., 2005) และ caudate (Valera) et al., 2007; Castellanos et al., 2002; Seidman et al., 2005; Frodl และ Skokauskas, 2012); ร่วมกับความสมบูรณ์ของสารสีขาวที่ต่ำกว่าในเครือข่าย frontostriatal-cerebellar (Nagel et al., 2011) ในเด็กที่เป็นโรคสมาธิสั้นเมื่อเปรียบเทียบกับ NT การทำงาน การศึกษา WM ของเด็กทั้งสอง (Martinussen et al., 2005) และผู้ใหญ่ (Alderson et al., 2013) ที่มีความแตกต่างของคุณลักษณะ ADHD ในการสรรหาเครือข่าย frontostriatal-cerebellar การศึกษา fMRI พบว่ามีการทำงานน้อยเกินไปในระหว่างงาน WM ในสมองน้อย (Mackie et al., 2007), caudate (Martinussen et al., 2005; Fassbender et al., 2011; Roman-Urrestarazu et al., 2016) หรือทั้งสองอย่าง (Massat et al., 2012) ในเด็กที่เป็นโรคสมาธิสั้น เปรียบเทียบกับ NT ในผู้ใหญ่ที่เป็นโรคสมาธิสั้น เราได้แสดงให้เห็นก่อนหน้านี้โดยใช้เอกซเรย์ปล่อยโพซิตรอน เพิ่มการไหลเวียนของเลือดในสมองในระดับภูมิภาคในพื้นที่ที่กระจายตัวมากขึ้น รวมถึงสมองน้อย เมื่อเปรียบเทียบกับ NT (Schweitzer et al., 2004) การศึกษา WM อื่นใน ADHD สำหรับผู้ใหญ่รายงานว่ามีการกระตุ้นสมองน้อยแม้ว่าจะไม่มีการลดประสิทธิภาพของ WM (Mechelli et al.,2000) ดังนั้นการค้นพบของเราในหางและสมองน้อยได้รับการสนับสนุนโดยข้อบ่งชี้ก่อนหน้านี้เกี่ยวกับความสำคัญใน ADHD และใน WM ความแตกต่างในผลลัพธ์ระหว่างการศึกษาอาจเนื่องมาจากอายุของผู้เข้าร่วม ประสิทธิภาพ และความยากลำบากของงาน
จุดแข็งของการศึกษาของเราอยู่ในเกณฑ์การคัดเลือกซึ่งส่งผลให้อาการทางคลินิกในกลุ่มสมาธิสั้นของเรามีความเป็นเนื้อเดียวกัน ผู้เข้าร่วมทุกคนต้องแสดงอาการหุนหันพลันแล่นที่บั่นทอนทางคลินิก นอกเหนือไปจากอาการสมาธิสั้นอื่นๆ ข้อจำกัดที่เป็นไปได้ของการศึกษานี้คือเกณฑ์ที่เข้มงวดในการคัดผู้เข้าร่วมที่มีประสิทธิภาพต่ำ (เช่น มีการทดลองที่ถูกต้องน้อยเกินไป) ซึ่งอาจทำให้ผลของเรามีอคติต่อบุคคลที่มีสมาธิสั้นที่มีประสิทธิภาพสูง ซึ่งจำกัดผลกระทบทางคลินิก การแลกเปลี่ยนนี้จำเป็นต้องเปรียบเทียบการกระตุ้นสมองอย่างน่าเชื่อถือมากขึ้นสำหรับประชากรส่วนใหญ่ของเรา เนื่องจากการศึกษานี้เป็นส่วนหนึ่งของการศึกษาระยะยาว เราจึงเลือกที่จะใช้งานที่มีเงื่อนไขที่ภาระให้พื้นที่สำหรับผู้เข้าร่วมในการปรับปรุงประสิทธิภาพ (กล่าวคือ 4 ภาระงาน) เนื่องจากผู้เข้าร่วมของเราเติบโตเต็มที่และทุกคนถึงวัยผู้ใหญ่เมื่อ 3 งานไอเท็มอาจส่งผลให้ประสิทธิภาพการทำงานมีเอฟเฟกต์ติดเพดาน เนื่องจากข้อมูลปัจจุบันของเราเป็นแบบตัดขวาง งานในอนาคตควรตรวจสอบด้วยว่าความสัมพันธ์ระหว่างหน้าที่ของผู้บริหารกับระบบสมองน้อยส่วนหน้าใน ADHD นั้นแปรผันตามยาวอย่างไรโดยสัมพันธ์กับหน่วยความจำในการทำงานและหน้าที่ที่สำคัญอื่นๆ เรามุ่งมั่นที่จะตรวจสอบคำถามเหล่านี้ในอนาคตเมื่อชุดข้อมูลตามยาวของเราเติบโตขึ้น
มีความแตกต่างอย่างมีนัยสำคัญในการทำงานทางปัญญาระหว่างกลุ่มของเรากับการทดสอบกลุ่ม ADHD ที่ระดับสติปัญญาต่ำกว่ากลุ่ม NT ของเรา ความผิดปกตินี้สัมพันธ์กับความสามารถทางปัญญาที่ต่ำกว่าและความฉลาดทางปัญญาเต็มรูปแบบ (FSIQ) มักมีสมาธิสั้นต่ำกว่ากลุ่มควบคุมทางระบบประสาทอย่างมีนัยสำคัญ (Frazier et al., 2004) ไม่น่าแปลกใจเลยที่หน่วยความจำในการทำงานและกระบวนการอื่นๆ ที่ต้องการความสนใจในระหว่างการทดสอบ IQ มักจะทำให้คะแนน IQ ต่ำลง และด้วยเหตุนี้การควบคุมจึงมีแนวโน้มที่จะควบคุม ADHD ในแบบจำลองทางสถิติมากกว่า ที่สำคัญ IQ ของกลุ่มสำหรับทั้งผู้เข้าร่วม ADHD และ NT อยู่ในค่าเฉลี่ยถึงช่วงค่าเฉลี่ยที่สูง ดังนั้นเราจึงไม่คิดว่าความแตกต่างในการทำงานทางปัญญาจะทำให้กลุ่ม ADHD เสียเปรียบอย่างมาก
การขาดดุล WM เป็นกุญแจสำคัญใน ADHD (Martinussen et al., 2005; Rapport et al., 2001) WM เชื่อมโยงกับอาการสมาธิสั้น (Rapport et al., 2009) และการขาดดุล WM ยังคงมีอยู่ในวัยผู้ใหญ่ (Alderson et al., 2013) อย่างไรก็ตาม WM ไม่บกพร่องในระดับสากลใน ADHD (Martinussen et al., 2005; Rapport et al., 2008; Gathercole and Alloway, 2006; Vance et al., 2013; Kofler et al., 2019; Nigg, 2005) และ ความแตกต่างนี้ยังไม่เป็นที่เข้าใจอย่างถ่องแท้ ปัจจัยที่ซับซ้อนอื่น ๆ อาจรวมถึงความเป็นไปได้ที่ความบกพร่องของ WM ใน ADHD อาจเป็นแบบเฉพาะทาง เป็นไปได้ว่า WM เชิงพื้นที่อาจได้รับผลกระทบมากกว่าทางวาจา (Martinussen et al., 2005); อย่างไรก็ตาม การวิเคราะห์เมตาล่าสุดพบว่า WM ทางวาจาได้รับผลกระทบใน ADHD (Ramos et al., 2020) ทฤษฎีอื่นๆ แนะนำว่า WM อาจได้รับผลกระทบมากกว่าในบุคคลที่มีอาการไม่ตั้งใจ (Martinussen and Tannock, 2006) แต่การขาดดุลของ WM ยังสัมพันธ์กับอาการซึ่งกระทำมากกว่าปก/หุนหันพลันแล่น (Kofler et al., 2019)
ข้อแม้ที่โดดเด่นของการศึกษา WM ในผู้ป่วยสมาธิสั้นคือความแตกต่างในการค้นพบการขาดดุล WM ในผู้ป่วยสมาธิสั้น (Martinussen et al., 2005; Rapport et al., 2008; Gathercole and Alloway, 2006; Vance et al., 2013; Kofler et al. , 2019; Nigg, 2005). แม้ว่าการศึกษาก่อนหน้าส่วนใหญ่ใน WM จะพบความบกพร่องใน ADHD (Martinussen et al., 2005; Rapport et al., 2001) การศึกษาบางชิ้นไม่พบการด้อยค่าใดๆ (Martinussen et al., 2005; Rapport et al., 2008 ; Gathercole and Alloway, 2006; Vance et al., 2013; Kofler et al., 2019; Nigg, 2005) ความแตกต่างนี้ไม่เข้าใจอย่างถ่องแท้ สาเหตุหนึ่งที่ทำให้เกิดความไม่เท่าเทียมกันในผลลัพธ์อาจเป็นเพราะ WM และ ADHD มีทั้งโครงสร้างที่ซับซ้อนและต่างกัน (Martinussen and Tannock, 2006; Castellanos et al., 2002; Fosco et al., 2020) และความเฉพาะเจาะจงของงานด้านความรู้ความเข้าใจอาจส่งผลต่อความบกพร่องของ ขนาดที่แตกต่างกัน ตัวอย่างเช่น การศึกษาบางชิ้นพบว่าความบกพร่องของ WM สัมพันธ์กับอาการไม่ตั้งใจของ ADHD มากขึ้น (Martinussen and Tannock, 2006) ในขณะที่งานอื่นๆ พบว่ามีความเชื่อมโยงกับอาการซึ่งกระทำมากกว่าปก/หุนหันพลันแล่นมากกว่า (Kofler et al., 2019) นอกจากนี้ WM ยังเป็นระบบที่มีหลายองค์ประกอบ และหนึ่งในแบบจำลองที่สำคัญที่สุดของ WM นั้นเกี่ยวข้องกับองค์ประกอบการจัดการส่วนกลางทั่วไปของโดเมน ซึ่งควบคุมการดำเนินการที่จะดำเนินการ และองค์ประกอบการจัดเก็บข้อมูลเฉพาะโดเมน (การออกเสียงเทียบกับ visuospatial) (Martinussen และ Tannock, 2006; Castella-nos et al., 2002; Fosco et al., 2020) การศึกษาล่าสุดที่ตรวจสอบองค์ประกอบย่อยของผู้บริหารส่วนกลาง: การเรียงลำดับใหม่ การอัปเดต และการประมวลผลแบบคู่ใน ADHD พบว่ามีการด้อยค่าที่เด่นชัดที่สุดในการจัดลำดับใหม่ขณะอัปเดตและความสามารถในการประมวลผลแบบคู่มีค่าเฉลี่ยหรือดีกว่าในบุคคลส่วนใหญ่ที่เป็นโรคสมาธิสั้น (Fosco et al. , 2020). อย่างไรก็ตาม Fosco และเพื่อนร่วมงานยังพบว่าความรุนแรงของอาการ ADHD นั้นเกี่ยวข้องกับความสามารถของผู้บริหารระดับกลาง นำมารวมกัน โดยเน้นถึงความสำคัญของกระบวนการที่ใช้ร่วมกันในองค์ประกอบย่อยของผู้บริหารส่วนกลาง (Fosco et al., 2020) สิ่งนี้ซับซ้อนยิ่งขึ้นด้วยกิริยา WM WM เชิงพื้นที่อาจได้รับผลกระทบมากกว่า WM ทางวาจาใน ADHD ตามที่แนะนำโดยการตรวจสอบน้ำเชื้อ (Martinussen et al., 2005) อย่างไรก็ตาม การวิเคราะห์เมตาพบว่า WM ทางวาจาได้รับผลกระทบใน ADHD (Ramos et al., 2020) ในการศึกษาปัจจุบัน เราได้มุ่งเน้นที่ WM ทางวาจาในบุคคลที่มีการวินิจฉัยการนำเสนอร่วมกัน โดยมีทั้งอาการที่ไม่ตั้งใจและซึ่งกระทำมากกว่าปก และเปรียบเทียบผลกระทบของความซับซ้อนของ WM ซึ่งหมายถึงการจัดการข้อมูลที่จัดเก็บไว้ใน WM เมื่อเทียบกับการบำรุงรักษาอย่างง่าย กับ โหลด WM เกี่ยวกับจำนวนข้อมูลเมื่อโหลด WM การเปิดออกอย่างแม่นยำว่ามิติใดของ WM ที่เกี่ยวข้องสำหรับการทำความเข้าใจ ADHD นั้นยังอยู่ในช่วงเริ่มต้น แต่งานของเราเหมาะสมกับวรรณกรรมที่โตแล้วซึ่งมีจุดมุ่งหมายเพื่ออธิบายขอบเขตของฟังก์ชัน WM ที่ผิดปกติและปกติ
โดยสรุป แม้ว่า WM จะได้รับผลกระทบใน ADHD แต่วรรณกรรมก็มีความหลากหลายเกี่ยวกับธรรมชาติของความสัมพันธ์ระหว่าง ADHD และ WM (Martinussen et al., 2005; Rapport et al., 2008) กล่าวคือ ไม่ทราบว่าการดำเนินการ WM ทั้งหมดได้รับผลกระทบเมื่อมีการโหลดที่สูงขึ้น หรือได้รับผลกระทบเฉพาะการดำเนินการที่ซับซ้อนมากขึ้น เช่น การจัดการ เท่านั้น การศึกษาก่อนหน้าส่วนใหญ่เกี่ยวกับ WM ในผู้ป่วยสมาธิสั้น และการศึกษาเกี่ยวกับภาพสมองโดยเฉพาะ ได้มุ่งเน้นไปที่การบำรุงรักษา (Martinussen et al., 2005; Roman-Urrestarazu et al., 2016; Massat et al., 2012) และไม่มีใครเปรียบเทียบโดยตรง การบำรุงรักษาและการจัดการและโหลดที่แตกต่างกันภายในการทดสอบเดียวกัน เราพบว่าใน AYA ที่มี ADHD ไม่เพียงแต่การดำเนินการที่ซับซ้อนมากขึ้น เช่น การจัดการเท่านั้น แต่ยังรวมถึงการบำรุงรักษาที่โหลดที่สูงขึ้นด้วยจะได้รับผลกระทบใน ADHD แท้จริงแล้ว เราแสดงให้เห็นว่าพฤติกรรมผลกระทบของภาระที่มากกว่านั้นมากกว่าความซับซ้อนที่เพิ่มขึ้น ใน ADHD แม้ว่าทั้งคู่จะแสดงผลกระทบทางระบบประสาท โดยกลุ่ม ADHD นั้นเปิดใช้งานสมองน้อยต่ำกว่าเพื่อความซับซ้อนที่มากขึ้นและหางสำหรับภาระที่สูงขึ้น การค้นพบนี้ช่วยเพิ่มความจำเพาะของความเข้าใจของเราเกี่ยวกับการขาดดุล WM ในผู้ป่วยสมาธิสั้นโดยอธิบายว่าปัญหา WM ด้านใดมีความท้าทายมากกว่าสำหรับผู้ที่มีสมาธิสั้น สิ่งนี้สามารถแจ้งการออกแบบการแทรกแซงการแก้ไข
เฮสเพอริดินใช้
เงินทุน
งานนี้ได้รับการสนับสนุนโดยสถาบันสุขภาพจิตแห่งชาติให้ทุน R01 MH091068 (Schweitzer) และ U54 HD079125 (Abbeduto)
การเปิดเผยข้อมูลทางการเงิน
Dr. Hinshaw ได้รับค่าลิขสิทธิ์หนังสือจาก Oxford University Press และ St. Martin's Press คุณฮาร์ทันโตและดร. Mukherjee, Fassbender, Iosif, van den Bos, Guyer, Pakyurek, McClure และ Schweitzer รายงานว่าไม่มีส่วนได้เสียในการแข่งขัน
คำแถลงผลงานการประพันธ์ CRediT
Prerna Mukherjee: แนวความคิด, วิธีการ, ซอฟต์แวร์, การวิเคราะห์อย่างเป็นทางการ, การดูแลข้อมูล, การสืบสวน, การเขียน - ร่างต้นฉบับ, การเขียน - การทบทวนและแก้ไข, การสร้างภาพ, การบริหารโครงการ Tadeus Hartanto: การสืบสวน ซอฟต์แวร์ การดูแลข้อมูล Ana-Maria Iosif: การวิเคราะห์อย่างเป็นทางการ การเขียน - ทบทวนและแก้ไข J. Faye Dixon: การสืบสวน การเขียน - ทบทวนและแก้ไข Stephen P. Hinshaw: การเขียน
- ตรวจสอบและแก้ไข มูรัต ภาคยูเรก: การสืบสวน. Wouter van den Bos: การเขียน - ทบทวนและแก้ไข Amanda E. Guyer: การเขียน - ทบทวนและแก้ไข ซามูเอล แมคเคลียร์: แนวความคิด ระเบียบวิธี การเขียน - การทบทวนและการแก้ไข การกำกับดูแล Julie B. Schweitzer: แนวความคิด การสืบสวน การเขียน - การทบทวนและแก้ไข การกำกับดูแล การจัดหาเงินทุน การบริหารโครงการ Catherine Fassbender: แนวความคิด ระเบียบวิธี การสืบสวน การเขียน - การทบทวนและแก้ไข การสร้างภาพ การกำกับดูแล การบริหารโครงการ
รับทราบ
เราขอขอบคุณสำหรับการสนับสนุนอย่างดีจากผู้เข้าร่วมการวิจัยของเรา รวมถึง Catrina A. Club, Erin Calfee, Lauren Boyle, Laurel Cavallo, Maria BE Bradshaw, Jessica Nguyen, Steven J. Riley และ Dr. J. Daniel Ragland .
ภาคผนวก ก. ข้อมูลเสริม
สามารถดูข้อมูลเพิ่มเติมของบทความนี้ได้ทางออนไลน์ที่ https://doi org/10.1016/j.nicl.2021.102662.
