From symptom-based heterogeneity to mechanism-based profiling in youth ADHD: the promise of computational psychiatry
6.3
来源：
Nature
关键字：
EEG
发布时间：
2025-09-30 23:32
摘要：
该研究探讨了计算精神病学在青少年ADHD中的应用，强调从症状基础的异质性转向机制基础的分析。通过数学模型，研究揭示了ADHD患者在注意力任务中的信息整合变化，并指出漂移率与疾病轨迹的关系。研究建议结合自然任务和生理测量，以提高评估的生态有效性和适应性，推动ADHD干预的进步。
原文：
查看原文
价值分投票
评分标准
新闻价值分采用0-10分制，综合考虑新闻的真实性、重要性、时效性、影响力等多个维度。
评分越高，表示该新闻的价值越大，越值得关注。
价值维度分析
domain_focus
1.0分+重点关注领域符合度
business_impact
0.0分+商业影响力
scientific_rigor
1.0分+数据支撑的科学性
timeliness_innovation
1.5分+时效性与创新性
investment_perspective
2.5分+BOCG投资视角
market_value_relevance
1.0分+市场价值相关性
team_institution_background
0.0分+团队与机构背景
technical_barrier_competition
0.3分+技术壁垒与竞争格局
关键证据
计算精神病学为ADHD提供了潜在的机制模型，揭示了信息整合的变化。
研究表明，漂移率可以预测疾病轨迹和治疗反应。
强调了将机制建模与自然任务结合的必要性，以提高ADHD的评估和干预效果。
真实性检查
否
AI评分总结
该研究探讨了计算精神病学在青少年ADHD中的应用，强调从症状基础的异质性转向机制基础的分析。通过数学模型，研究揭示了ADHD患者在注意力任务中的信息整合变化，并指出漂移率与疾病轨迹的关系。研究建议结合自然任务和生理测量，以提高评估的生态有效性和适应性，推动ADHD干预的进步。