De Relatie tussen de Mate van ADHD-Symptomen en Cognitieve
Veroudering
Emma Laura Schouten
Universiteit van Amsterdam Studentnummer: 10342575 Begeleider: Hyke Tamminga Datum: 19 juni 2015
Aantal woorden abstract: 240 Aantal woorden: 3907
2 Abstract
Theorieën over cognitieve reserves en additieve effecten trachten verschillen tussen mensen in cognitieve achteruitgang bij veroudering te verklaren door te stellen dat mensen meer of minder cognitieve reserves hebben, bijvoorbeeld vanwege additieve effecten van
stoornissen op de cognitieve achteruitgang. Attention-Deficit Hyperactivity Disorder (ADHD) en cognitieve veroudering hebben deels betrekking op dezelfde cognitieve en
neurobiologische processen. In het huidige onderzoek werd daarom onderzocht of er bij oudere volwassenen met ADHD-symptomen sprake was van versnelde cognitieve
veroudering door een additief effect. Er werden hoofdeffecten verwacht van leeftijd en de mate van ADHD-symptomen op cognitief functioneren, en een interactie-effect van leeftijd en de mate van symptomen op cognitief functioneren. De mate van
ADHD-symptomen werd gemeten met de Attention Deficit Hyperactivity Disorder - Rating Scale. Voor cognitief functioneren werden twee maten genomen zodat bevindingen sterker zouden staan: gemiddelde reactiesnelheid en intra-individuele variabiliteit in
reactiesnelheid, beide geoperationaliseerd met een Simple Reaction Time taak. De
deelnemers waren tussen de 46 en 71 jaar zodat cognitieve veroudering meetbaar was. Er werden multipele regressie analyses met drie modellen uitgevoerd bij tweezijdige toetsing. Uit de resultaten (N = 77) bleek dat leeftijd, de mate van ADHD-symptomen, en de interactie daartussen geen significante voorspellers waren van cognitief functioneren. In dit onderzoek kon daarmee geen steun worden gevonden voor het idee dat ADHD-symptomen een
additief effect op cognitieve achteruitgang hebben bovenop leeftijd bij cognitieve veroudering in de gezonde populatie. Mogelijke verklaringen voor de resultaten en suggesties voor volgend onderzoek werden besproken.
3 De Relatie tussen de Mate van ADHD-Symptomen en Cognitieve Veroudering
Attention-Deficit Hyperactivity Disorder (ADHD) is een stoornis die volgens de DSM-5
vooral wordt gekenmerkt door problemen in (het volhouden van) aandacht, hyperactiviteit, en impulsiviteit (American Psychiatric Association, 2013), en is een van de meest
voorkomende gedragsstoornissen binnen de kinderpsychiatrie (Golimstok et al., 2011). Een grote meerderheid van het onderzoek naar ADHD richt zich tot dusver dan ook vooral op kinderen (Davidson, 2008). ADHD komt echter ook voor in de volwassenheid (Trott, 2006; Wender, Wolf, & Wasserstein, 2001). De prevalentie van ADHD bij oudere volwassenen is 2,8-4% (Fuermaier, Tucha, Koerts, Lange, & Tucha, 2014; Michielsen et al., 2012; Pereira, Kooij, & Buitelaar, 2011). ADHD kan echter behalve categorisch, namelijk het wel of niet hebben van een diagnose, ook als continuüm beschouwd worden: mensen uit de gezonde, niet-klinische populatie hebben een meer of mindere mate van ADHD-symptomen, omdat deze stoornis (net als vele andere) kan worden gezien als een glijdende schaal of dimensie (Lubke, Hudziak, Derks, van Bijsterveldt, & Boomsma, 2009).
ADHD gaat dus samen met problemen in een aantal cognitieve functies, waaronder aandacht, interferentie- en inhibitiecontrole, en het vermogen om te wisselen tussen
verschillende taken (Seidman, 2006). Theorieën over ADHD richten zich op de onderliggende mechanismen van deze cognitieve problemen. Zo stelt The Hybrid Neuropsychological Model
of Executive (Self-Regulatory) Functions dat mensen met ADHD een gebrekkige
gedragsinhibitie hebben vanwege minder effectief functioneren van de executieve functies (Barkley, 1997). Het cognitief-energetische model verklaart de verschillende symptomen van ADHD vanuit de werking van drie cognitief-energetische bronnen (Sergeant, 2000).
4 aan taakeisen te kunnen voldoen, zou via zijn werking op de andere twee bronnen leiden tot minder efficiënte informatieverwerking en executief functioneren.
Cognitieve veroudering gaat samen met achteruitgang in onder andere dezelfde cognitieve functies als de functies die bij ADHD zijn aangedaan (Drag & Bieliauskas, 2010) en begint in de volwassenheid, tussen het twintigste en dertigste levensjaar (Craik & Bialystok, 2006; Salthouse, 2010). Een van de gedragsfuncties waar cognitieve veroudering in naar voren komt, is reactiesnelheid, die trager wordt met toenemende leeftijd (Deary & Der, 2005; Dykiert, Der, Starr, & Deary, 2012). Ook ADHD lijkt, net als leeftijd, verband te houden met een tragere reactiesnelheid (Adams, Roberts, Milich, & Fillmore, 2011; Dhar, Been, Minderaa, & Althaus, 2010; McLean et al., 2004). Dit verband wordt echter niet consequent gevonden; er zijn ook onderzoeken die geen verschil vinden in reactiesnelheid tussen mensen met en mensen zonder ADHD (Boonstra, Oosterlaan, Sergeant, & Buitelaar, 2005; Hervey, Epstein, & Curry, 2004; Semeijn et al., 2015). Wat hieraan bijdraagt is dat ADHD een stoornis is met een heterogeen symptoombeeld, wat wil zeggen dat er grote verschillen kunnen zijn tussen personen in de uiting van de stoornis; niet elk individu met ADHD heeft cognitieve disfuncties (Wåhlstedt, Thorell, & Bohlin, 2009). Deze heterogeniteit uit zich ook in inconsistente onderzoeksbevindingen: in onderzoek naar ADHD worden niet consequent dezelfde functiestoornissen gevonden (Castellanos, Sonuga-Barke, Milham, & Tannock, 2006). Een bevinding uit eerder onderzoek die wel consequent wordt gevonden, is dat er bij mensen met ADHD sprake is van een grote intra-individuele variabiliteit in reactiesnelheid (Kofler et al., 2013; Tamm et al., 2012). Intra-individuele variabiliteit in reactiesnelheid neemt, net als reactiesnelheid, tevens toe met hogere leeftijd (Deary & Der, 2005; Dykiert, et al., 2012). Op deze manier zijn zowel reactiesnelheid als intra-individuele variabiliteit in
5 reactiesnelheid te beschouwen als maten van cognitief functioneren, die gevoelig zijn voor cognitieve veroudering.
Gezien de overeenkomsten tussen de aangedane cognitieve domeinen van ADHD en cognitieve veroudering zou het kunnen dat er een verband bestaat tussen de mate van ADHD-symptomen en cognitieve veroudering (Bramham et al., 2012). Mogelijk hebben mensen met een grotere mate van ADHD-symptomen minder cognitieve reserves dan mensen met een mindere mate van ADHD-symptomen waardoor de cognitieve veroudering meer tot uiting komt (Richards & Deary, 2005; Salthouse, 1988). Cognitieve veroudering en ADHD hebben namelijk ook op neurobiologisch niveau overeenkomsten. Het dopaminerge neurotransmittersysteem draagt bij het aan het cognitief functioneren, en veranderingen in dit systeem zijn in verband gebracht met leeftijdsgerelateerde cognitieve achteruitgang (Bäckman, Lindenberger, Li, & Nyberg, 2010; Bäckman, Nyberg, Lindenberger, Li, & Farde, 2006). Disregulaties in het dopaminesysteem zijn daarnaast eveneens in verband gebracht met ADHD (Madras, Miller, & Fischman, 2002; Solanto, 2002; Spencer et al., 2007); ook op genetisch niveau, wat aangeeft dat het dopaminerge systeem aandeel lijkt te hebben in de pathogenese van ADHD (Li, Owen, & He, 2006; Swanson et al., 2000).
Deze informatie bij elkaar genomen suggereert dat er bij mensen met een hogere mate van ADHD-symptomen sprake kan zijn van versnelde cognitieve veroudering; dit wil zeggen dat hun cognitieve functies sneller achteruitgaan dan bij normale cognitieve
veroudering verwacht kan worden. Dit zou komen door het gecombineerde negatieve effect van gevorderde leeftijd en ADHD-symptomen op cognitief functioneren. Het is van belang om dit nader te onderzoeken omdat een bepaalde mate van cognitieve achteruitgang een risico kan vormen voor het ontwikkelen van neurodegeneratieve aandoeningen. Wanneer de cognitieve achteruitgang snel gaat en grenzen van normaal cognitief functioneren
6 overschrijdt, is er sprake van een Mild Cognitive Impairment (MCI); een MCI kan weer een voorstadium zijn van neurodegeneratieve aandoeningen, zoals dementie (Chertkow, 2002; Petersen & Negash, 2008; Mitchell & Shiri-Feshki, 2009). Buitenproportionele vertraging van reactiesnelheid, dat wil zeggen dat de vertraging meer is dan verwacht kan worden op basis van leeftijd, kan een voorspeller zijn voor het ontwikkelen van een dementie (Gorus, Raedt, Lambert, Lemper, & Mets, 2008). Mogelijk geldt hetzelfde voor intra-individuele variabiliteit in reactiesnelheid, maar dat is minder eenduidig (Phillips, Rogers, Haworth, Bayer, & Tales, 2013). Daarmee bestaat de mogelijkheid dat mensen met een grotere mate van ADHD-symptomen een groter risico lopen op het ontwikkelen van neurodegeneratieve
aandoeningen zoals dementie dan mensen met een mindere mate van ADHD-symptomen (Golimstok et al., 2011; Mahoney, 2011).
In het huidige onderzoek is gekeken naar de relatie tussen de mate van
ADHD-symptomen en cognitieve veroudering, waarbij er onderzocht is of er een relatie is tussen de mate van ADHD-symptomen en reactiesnelheid en intra-individuele variabiliteit in
reactiesnelheid bij oudere volwassenen en of een dergelijk effect interacteert met leeftijd. Op basis van de bevindingen en theorieën uit eerder onderzoek zijn er specifieke hypotheses opgesteld. Vanwege cognitieve veroudering wordt er een hoofdeffect verwacht van leeftijd op reactiesnelheid en intra-individuele variabiliteit in reactiesnelheid, waarbij een hogere leeftijd samengaat met een tragere en meer variabele reactiesnelheid. Vanwege het cognitieve profiel van ADHD-symptomen wordt er ook een hoofdeffect verwacht van de mate van ADHD-symptomen op reactiesnelheid en intra-individuele variabiliteit in reactiesnelheid, waarbij een grotere mate van ADHD-symptomen samengaat met een tragere en meer variabele reactiesnelheid. Daarnaast wordt er verwacht dat er een interactie-effect is van leeftijd en mate van ADHD-symptomen op reactiesnelheid en
intra-7 individuele variabiliteit in reactiesnelheid, waarbij reactiesnelheid trager en meer variabel is bij een hogere leeftijd in combinatie met een grotere mate van ADHD-symptomen dan het geval is bij de mate van ADHD-symptomen en leeftijd onafhankelijk van elkaar.
8 Methode
Deelnemers
Aan dit onderzoek deden 83 Nederlandse deelnemers (30 man, 52 vrouw; van één deelnemers was de sekse niet ingevuld waardoor deze onbekend was) van tussen de 46 en 71 jaar mee (M = 56,43, SD = 6,58). Deelnemers bestonden uit mensen uit een niet-klinische populatie en werden geworven door studenten van de Universiteit van Amsterdam middels
convenience sampling; ze deden mee op vrijwillige basis.
Het inclusiecriterium was een leeftijd van minimaal 45 en maximaal 75 jaar. Vanaf 45 jaar wordt cognitieve veroudering meetbaar, waardoor deze leeftijdsgrens hier bruikbaar was (Singh-Manoux et al., 2012). Daarnaast waren er verschillende exclusiecriteria
opgesteld. A) Mogelijke dementie, omdat het huidige onderzoek een uitspraak wilde kunnen doen over de gezonde populatie. Dit werd geoperationaliseerd met een score van 23 of lager (Fountoulakis, Tsolaki, Chantzi, & Kazis, 2000) op de Nederlandse versie van de Mini-Mental
State Examination (Kok & Verhey, 2002). B) Een IQ van lager dan 70 (Bouma, Mulder, &
Schmand, 2012), omdat mensen met een laag IQ mogelijk de toestemmingsverklaring of de instructies van het onderzoek niet zouden begrijpen. Het IQ werd geschat met de
Nederlandse Leestest voor Volwassenen (Schmand, Lindeboom, & Harskamp, 1992). C)
Bepaalde neurologische aandoeningen, te weten hersenbloeding, herseninfarct, epilepsie en degeneratieve aandoeningen, omdat het huidige onderzoek plaatsvond in de context van de gezonde populatie. Deze aandoeningen werden uitgevraagd in een Algemene Vragenlijst. D) Een indicatie voor een matige tot ernstige depressie; mensen met een dergelijke mate van depressie neigen een tragere en meer variabele reactiesnelheid te hebben. Dit zou als
confound kunnen fungeren; trage en variabele reactiesnelheden zouden dan behalve aan
9 depressie (Bonin-Guillaume, Blin, & Hasbroucq, 2004). Dit werd geoperationaliseerd met een score van 20 of hoger (Osman, Barrios, Gutierrez, Williams, & Bailey, 2008) op de
Nederlandse versie van de Beck Depression Inventory – Second Edition (Van der Does, 2002, gebaseerd op de originele Engelse versie van Beck, Steer, en Brown, 1996).
Materialen
Nederlandse versie van de Attention Deficit Hyperactivity Disorder - Rating Scale (ADHD - RS, Kooij & Buitelaar, 1997): deze vragenlijst mat de mate van ADHD-symptomen volgens de DSM-IV criteria en bestond uit 23 zelfrapportage items. Elk item was een gedragsbeschrijving van een ADHD-symptoom, zoals ‘Ik ben snel afgeleid’. Deelnemers moesten op een 4-puntsschaal aangeven in hoeverre de gedragsbeschrijvingen op hen van toepassing waren gedurende hun hele leven. De schaal liep van 0 tot 3; 0 stond hierbij voor ‘nooit of zelden’, 1 voor ‘soms’, 2 voor ‘vaak’, en 3 voor ‘erg vaak’. De totaalscore was de somscore van alle items, waarbij van sommige itemparen het gemiddelde van de scores werd genomen, omdat bepaalde items dezelfde symptomen met andere bewoordingen uitvroegen. De minimale score was 0 en de maximale score was 66, waarbij een hogere score een hogere mate van ADHD-symptomen aangaf. Het invullen van de vragenlijst duurde ongeveer vijf minuten. De psychometrische kwaliteit van de vragenlijst (Cronbach’s alpha = .7-.8, convergente validiteit r = .348-.440, divergente validiteit r = .161-.393) is beoordeeld als voldoende (Kooij et al., 2008).
Simple Reaction Time (SRT) taak: deze taak mat reactiesnelheid. Op een
computerscherm verschenen vriendelijk ogende monsters. Deelnemers moesten deze monsters zo snel mogelijk wegjagen door op de spatiebalk van de laptop te drukken zodra een monster verscheen. Er vonden 12 oefentrials plaats voor elke hand. De echte taak bestond uit twee sessies van dertig stimuli; de respons moest bij de ene sessie met de
10 linkerhand, en bij de andere sessie met de rechterhand gegeven worden. De volgorde waarin welke hand eerst moest varieerde systematisch over deelnemers middels counterbalancing. De inter-stimuli-intervallen varieerden tussen de 500 en 1500 milliseconden. Een stimulus verdween wanneer de spatiebalk werd ingedrukt of wanneer er geen respons had
plaatsgevonden na 1500 milliseconden. Het afnemen van deze taak duurde ongeveer drie minuten. De SRT was gebaseerd op een taak afkomstig uit The Amsterdam
Neuropsychological Tasks Battery (De Sonneville, 1999), waarvan de psychometrische
eigenschappen, sensitiviteit en validiteit beoordeeld zijn als goed (De Sonneville, 2005). Als afhankelijke variabelen zijn zowel de gemiddelde reactiesnelheid als de intra-individuele variabiliteit in reactiesnelheid van beide handen gehanteerd.
Procedure
Het project (2015-BC-4344) was goedgekeurd door de Commissie Ethiek. Deelnemers kregen eerst een informatiebrochure over het onderzoek en ondertekenden een
toestemmingsverklaring. Ze waren daardoor op de hoogte van het feit dat de relatie tussen de mate van ADHD-symptomen en cognitieve veroudering werd onderzocht. Om
vermoeidheidseffecten te voorkomen werden de vragenlijsten na de tests afgenomen. De SRT taak werd met het softwareprogramma E-Prime 2.0 (Psychology Software Tools, 2012) afgenomen. Individueel onderzoek (per deelnemer) duurde ongeveer 90 minuten, omdat er ook tests werden afgenomen die niet in het huidige onderzoeksverslag beschreven staan. De volgorde van de taken werd systematisch gevarieerd over deelnemers middels
counterbalancing om te controleren voor leereffecten en vermoeidheidseffecten. Het
onderzoek vond plaats in een ruimte waar alleen een deelnemer en een testleider aanwezig waren. De vragenlijsten en tests werden afgenomen met gestandaardiseerde instructies. Na
11 het afnemen van de tests werd gekeken of de deelnemers aan de exclusiecriteria voldeden en meegenomen zouden worden in de analyses.
Statistische analyses
De data werden geanalyseerd met behulp van IBM SPSS statistics 20 (IBM Corp, 2011). Om de relatie tussen leeftijd en de mate van ADHD-symptomen en reactiesnelheid en intra-individuele variabiliteit in reactiesnelheid te bekijken, zijn er twee multipele
regressieanalyses uitgevoerd, waarbij gebruik is gemaakt van de entermethode. De
assumpties van normaliteit, lineariteit, multicollineariteit en homoscedasticiteit werden niet geschonden. Per analyse kwamen er drie modellen tot stand; een model met leeftijd als predictor, een model met leeftijd en de mate van ADHD-symptomen als predictoren, en een model met de interactieterm daaraan toegevoegd als predictor. Er was sprake van een
outlier bij een score op een afhankelijke variabele van meer dan twee standaarddeviaties
boven het gemiddelde. De analyses werden uitgevoerd met en zonder dergelijke outliers om na te gaan of de resultaten hierdoor significant veranderden. De Coefficient of Variation (CoV; (σ / μ)*100% ) werd genomen als maat voor intra-individuele variabiliteit in
reactiesnelheid, omdat dit de spreiding van de datapunten rond het gemiddelde weergeeft. Een hogere CoV waarde geeft een meer variabele reactiesnelheid aan. Gezien de vergrote kans op een type-I-fout vanwege het uitvoeren van meer dan één analyse over dezelfde data, is er een Bonferroni-correctie uitgevoerd op het significantieniveau (α / k). Omdat eerder onderzoek geen uitsluitsel geeft over de richting van het verband, is er tweezijdig getoetst bij een significantieniveau van p < 0.05 voor beide analyses, wat door de
Bonferroni-correctie neerkwam op p < 0.025 voor de individuele analyses. Een
12 2009), liet zien dat deze studie voldoende power had (0.95) voor het detecteren een kleine tot medium effect size (f² = .25) bij een steekproefgrootte van 64.
13 Resultaten
In de analyses zijn 77 deelnemers meegenomen (28 man, 48 vrouw; van één
deelnemers was de sekse niet ingevuld waardoor deze onbekend was) van tussen de 46 en 71 jaar (M = 56.26, SD = 6.56). De spreiding van de mate van ADHD-symptomen liep van 0 tot 31 (M = 12.04, SD = 5.85). Zes deelnemers werden geëxcludeerd op basis van de exclusiecriteria; vijf deelnemers hadden een neurologische aandoening (gehad), en één deelnemer had een BDI-II-score van 22, waardoor er mogelijk sprake was van een matige depressie.
De correlaties lieten zien dat gemiddelde reactiesnelheid zwak positief samenhing met leeftijd, en dat er geen samenhang was met de mate van ADHD-symptomen, en de interactie tussen de mate van ADHD-symptomen en leeftijd (respectievelijk r = .204, p = .037, r = .048, p = .338, r = .087, p = .226). Dit gaf aan dat mensen met een hogere leeftijd een tragere reactiesnelheid hadden, maar deze samenhang was zwak en niet significant. Tabel 1 (Bijlage A) geeft een samenvatting van de resultaten van de multipele regressie. Het eerste model verklaarde 4,2% van de variantie in gemiddelde reactiesnelheid (R² = .042, F(1, 75) = 3.26, p = .075), met een unieke verklaarde variantie van leeftijd van β = .204, t(75) = 1.81, p = .075. Het tweede model verklaarde 4,6% van de variantie (R² = .046, F(2, 74) = 1.80,
p = .173). De unieke verklaarde variantie van leeftijd was β = .211, t(74) = 1.85, p = .069 en
die van de mate van ADHD-symptomen β = .069, t(74) = 0.60, p = .548. Het toevoegen van de mate van ADHD-symptomen verbeterde het model daarmee in voorspellende waarde, maar niet significant (R² change = .005, p = .548). Het derde model verklaarde 5,3% van de
variantie in reactiesnelheid (R² = .053, F(3, 73) = 1.35, p = .264). De unieke verklaarde
variantie van leeftijd was β = .368, t(73) = 1.45, p = .150, van de mate van ADHD-symptomen
14 toevoegen van de interactieterm verbeterde het model daarmee wel in voorspellende waarde, maar niet significant (R² change = .006, p =.489). Hoewel het derde model met drie predictoren daarmee de meeste variantie verklaarde, was geen van de modellen significant; het model met alleen leeftijd als predictor was het meest significant, maar verklaarde de minste variantie. Figuur 1 (Bijlage B) illustreert hoe de mate van ADHD-symptomen een niet-significant modererend effect had op het verband tussen leeftijd en gemiddelde
reactiesnelheid. Er was één outlier; wanneer deze deelnemer niet werd meegenomen in de analyse bleven de resultaten niet-significant.
De correlaties lieten zien dat er geen samenhang was tussen intra-individuele variabiliteit in reactiesnelheid en leeftijd, de mate van ADHD-symptomen, en de interactie tussen de mate van ADHD-symptomen en leeftijd (respectievelijk r = .160, p = .082, r = .073,
p = .265, r = .116, p = .157). Tabel 2 (Bijlage C) geeft een samenvatting van de resultaten van
de multipele regressie. Het eerste model verklaarde 2,6% van de variantie in CoV (R² = .026,
F(1, 75) = 1.98, p = .164), met een unieke verklaarde variantie van leeftijd van β = .160, t(75)
= 1.41, p = .164. Het tweede model verklaarde 3,4% van de variantie (R² = .034, F(2, 74) = 1.29, p = .283). De unieke verklaarde variantie van leeftijd was β = .169, t(74) = 1.47, p = .145 en die van de mate van ADHD-symptomen β = .089, t(74) = 0.78, p = .441. Het toevoegen van de mate van ADHD-symptomen aan verbeterde het model daarmee wel in voorspellende waarde, maar niet significant (R² change = .008, p = .441). Het derde model verklaarde 3,6% van de variantie in CoV (R² = .036, F(3, 73) = 0.92, p = .437). De unieke verklaarde variantie van leeftijd was β = .066, t(73) = 0.26, p = .798, van de mate van ADHD-symptomen β = -.339,
t(73) = -0.36, p = .722, en van de interactieterm β = .434, t(73) = 0.46, p = .651. Het
toevoegen van de interactieterm verbeterde het model daarmee wel in voorspellende waarde, maar niet significant (R² change = .003, p = .651). Hoewel het derde model met drie
15 predictoren daarmee de meeste variantie verklaarde, was geen van de modellen significant; het model met alleen leeftijd als predictor was het meest significant, maar verklaarde de minste variantie. Figuur 2 (Bijlage D) illustreert hoe de mate van ADHD-symptomen een niet-significant modererend effect had op het verband tussen leeftijd en intra-individuele
variabiliteit in reactiesnelheid. Er waren drie outliers; wanneer deze deelnemers niet werden meegenomen in de analyse bleven de resultaten niet-significant.
16 Discussie
In deze studie werd onderzocht of er een relatie is tussen de mate van ADHD-symptomen en cognitieve veroudering. Er werden twee maten voor cognitief functioneren genomen, reactiesnelheid en intra-individuele variabiliteit in reactiesnelheid, zodat de bevindingen sterker zouden staan. Leeftijd, de mate van ADHD-symptomen en de interactie daartussen bleken geen significante voorspellers te zijn van cognitief functioneren. Er kan daarmee gesteld worden dat er geen verband is tussen de mate van ADHD-symptomen en cognitieve veroudering in de normale, gezonde populatie.
De bevinding dat leeftijd geen significante voorspeller was van cognitief functioneren ging in tegen de verwachting; eerder onderzoek vindt consequent een verband tussen leeftijd en cognitief functioneren. Het zou kunnen dat er geen dergelijke relatie is gevonden vanwege de leeftijdsverdeling van de deelnemers. Ten eerste was er geen grote spreiding van leeftijd: het inclusiecriterium was een leeftijd van tussen de 45 en 75 jaar, maar de deelnemer met de hoogste leeftijd was 71 jaar. Ten tweede waren er niet veel deelnemers van hogere leeftijd. Hoewel leeftijd statistisch gezien normaal verdeeld was, was er sprake van enige asymmetrie in de normaalverdeling (scheefheid naar rechts). Dat wil zeggen dat er weinig deelnemers waren van 65 jaar of ouder (12 deelnemers; 15,6%). Dit zou bijgedragen kunnen hebben aan de afwezigheid van een relatie tussen leeftijd en cognitief functioneren; cognitieve veroudering is namelijk meetbaar vanaf het 45e levensjaar, maar wordt steeds beter te detecteren naarmate de leeftijd toeneemt (Salthouse, 2004). Daarnaast zou de afwezigheid van deze relatie ook deels toe te schrijven kunnen zijn aan de gevoeligheid van de SRT voor cognitieve veroudering. Hoewel bepaalde aspecten van de SRT, namelijk
snelheid van informatieverwerking en reageren, gevoelig zijn voor cognitieve veroudering, is ook volgehouden aandacht van belang bij deze taak. Cognitieve veroudering uit zich ook in
17 het aandachtsdomein, maar wanneer dat domein wordt opgedeeld blijkt dat volgehouden aandacht niet achteruitgaat met hogere leeftijd. Het switchen van de aandacht tussen verschillende taken gaat daarentegen wel achteruit met hogere leeftijd (Verhaeghen & Cerella, 2002). Het zou daarom kunnen dat er meer sensitieve maten bestaan van cognitieve veroudering dan reactiesnelheid en intra-individuele variabiliteit in reactiesnelheid.
De bevinding dat de mate van ADHD-symptomen geen significante voorspeller was van cognitief functioneren kwam ook niet overeen met de eerder geformuleerde
verwachtingen. De afwezigheid van een verband tussen de mate van ADHD-symptomen en intra-individuele variabiliteit in reactiesnelheid was in tegenstelling met studies die
consequent vinden dat mensen met een hogere mate van ADHD-symptomen een meer variabele reactiesnelheid hebben. De afwezigheid van een verband tussen de mate van ADHD-symptomen en reactiesnelheid is daarentegen een bevinding die deels overeenkomt met eerder onderzoek; hetzelfde geldt voor de afwezigheid van een verband tussen de mate van ADHD-symptomen en cognitieve veroudering (het interactie-effect). In eerder
onderzoek komen deze verbanden niet consequent naar voren. Het is daarmee mogelijk dat er geen verband bestaat tussen de mate van ADHD-symptomen en cognitief functioneren of cognitieve veroudering in de gezonde populatie. Anderzijds zou het kunnen dat er wel een dergelijk verband bestaat, maar niet in de niet-klinische populatie. De deelnemers van het huidige onderzoek vormden een vrij homogene groep, waarin geen hoge mate van ADHD-symptomen voorkwam; geen van de deelnemers scoorden boven de cut-off grens voor mogelijke ADHD. Mogelijk bestaat er alleen een verband bij een hoge mate van ADHD-symptomen, oftewel in de klinische ADHD-populatie. In dat geval blijken reservetheorieën en theorieën over additieve effecten van psychologische stoornissen op cognitieve
18 veroudering alleen toepasbaar bij daadwerkelijke psychopathologie in plaats van bij een bepaalde sub-threshold mate van symptomen.
Op basis van de genoemde beperkingen van het huidige onderzoek komen een aantal suggesties voor toekomstig onderzoek naar de relatie tussen (de mate van) ADHD en
cognitieve veroudering tot stand. Volgend onderzoek zou kunnen streven naar een grotere leeftijdsspreiding van deelnemers, met deelnemers tot in ieder geval 75 jaar waarbij
deelnemers met een hogere leeftijd, vanaf 65 jaar en ouder, niet ondergerepresenteerd zijn. Op deze manier zullen er grotere verschillen zijn tussen deelnemers in de mate van cognitief functioneren, waardoor cognitieve veroudering beter meetbaar wordt. Ook zou een andere taak kunnen worden afgenomen die gevoeliger is voor cognitieve veroudering dan de SRT, bijvoorbeeld een taak waarbij sprake is van task switching zoals de Wisconsin Card Sorting
Test. Daarnaast zou een klinische ADHD-populatie onderzocht kunnen worden om te
bekijken of er wel een verband tussen ADHD-symptomen en cognitieve veroudering voorkomt in de klinische populatie. Daarnaast zou er ook longitudinaal onderzoek
uitgevoerd kunnen worden bij mensen met ADHD-symptomen, om na te gaan hoe snel het cognitief functioneren achteruitgaat binnen een persoon in plaats van tussen personen. Een dergelijk design zou veel informatie kunnen verschaffen over eventuele versnelde cognitieve veroudering.
Omdat er nog maar weinig literatuur bestaat over de combinatie van (de mate van) ADHD en cognitieve veroudering, kan het huidige onderzoek gezien worden als een uniek startpunt. Het is van belang om dit verband nader te onderzoeken vanwege de toenemende globale vergrijzing, waardoor cognitieve veroudering en de eventuele risico’s die ermee samengaan een grote rol zullen spelen in de nabije toekomst. Tot vervolgonderzoek hierover heeft plaatsgevonden en meer consequente bevindingen naar voren komen, kan vooralsnog
19 op basis van het huidige onderzoek gesteld worden dat er geen verband in tussen de mate van ADHD-symptomen en cognitieve veroudering in de normale, gezonde populatie.
20 Referenties
Adams, Z. W., Roberts, W. M., Milich, R., & Fillmore, M. T. (2011). Does response variability predict distractibility among adults with attention-deficit/hyperactivity disorder?. Psychological assessment, 23(2), 427.
American Psychiatric Association. (2013). Diagnostic and statistical manual of mental disorders (5th ed.). Washington, DC: Author.
Bäckman, L., Lindenberger, U., Li, S. C., & Nyberg, L. (2010). Linking cognitive aging to alterations in dopamine neurotransmitter functioning: recent data and future avenues. Neuroscience & Biobehavioral Reviews, 34(5), 670-677.
Bäckman, L., Nyberg, L., Lindenberger, U., Li, S. C., & Farde, L. (2006). The correlative triad among aging, dopamine, and cognition: current status and future prospects.
Neuroscience & Biobehavioral Reviews, 30(6), 791-807.
Barkley, R. A. (1997). Behavioral inhibition, sustained attention, and executive functions: constructing a unifying theory of ADHD. Psychological bulletin, 121(1), 65.
Beck, A. T., Steer, R. A., & Brown, G. K. (1996). Beck depression inventory. The psychological corporation. San Antonio, TX.
Bonin-Guillaume, S., Blin, O., & Hasbroucq, T. (2004). An additive factor analysis of the effect of depression on the reaction time of old patients. Acta psychologica, 117(1), 1-11. Boonstra, A., Oosterlaan, J., Sergeant, J. A., & Buitelaar, J. K. (2005). Executive functioning in
adult ADHD: a meta-analytic review. Psychological medicine, 35(08), 1097-1108. Bouma, A., Mulder, J., & Schmand, B. (2012). Handboek neuropsychologische diagnostiek. Bramham, J., Murphy, D. G. M., Xenitidis, K., Asherson, P., Hopkin, G., & Young, S. (2012).
21 differences in behavioural symptoms, neuropsychological function and co-morbidity.
Psychological medicine, 42(10), 2225-2234.
Castellanos, F. X., Sonuga-Barke, E. J., Milham, M. P., & Tannock, R. (2006). Characterizing cognition in ADHD: beyond executive dysfunction. Trends in cognitive sciences, 10(3), 117-123.
Chertkow, H. (2002). Mild cognitive impairment. Current opinion in neurology, 15(4), 401-407.
Craik, F. I., & Bialystok, E. (2006). Cognition through the lifespan: mechanisms of change.
Trends in cognitive sciences, 10(3), 131-138.
Davidson, M. A. (2008). ADHD in adults: a review of the literature. Journal of Attention
Disorders.
De Sonneville, L. M. J. (1999). Amsterdam Neuropsychological Tasks: A computer-aided assessment program. Computers in psychology, 6, 187-203.
De Sonneville, L. M. J. (2005). Amsterdamse neuropsychologische taken: Wetenschappelijke en klinische toepassingen [Amsterdam neuropsychological tasks: Scientific and clinical applications]. Tijdschrift voor neuropsychologie, 27-41.
Deary, I. J., & Der, G. (2005). Reaction time, age, and cognitive ability: Longitudinal findings from age 16 to 63 years in representative population samples. Aging,
Neuropsychology, and Cognition, 12(2), 187-215.
Dhar, M., Been, P. H., Minderaa, R. B., & Althaus, M. (2010). Information processing differences and similarities in adults with dyslexia and adults with Attention Deficit Hyperactivity Disorder during a Continuous Performance Test: a study of cortical potentials. Neuropsychologia, 48(10), 3045-3056.
22 Does, A.J.W., van der. (2002). BDI-II-NL. Handleiding. De Nederlandse versie van de Beck
Depression Inventory - 2nd edition. Lisse: Harcourt Test Publishers.
Drag, L. L., & Bieliauskas, L. A. (2010). Contemporary review 2009: cognitive aging. Journal of
geriatric psychiatry and neurology, 23(2), 75-93.
Dykiert, D., Der, G., Starr, J. M., & Deary, I. J. (2012). Age differences in intra-individual variability in simple and choice reaction time: Systematic review and meta-analysis. Faul, F., Erdfelder, E., Buchner, A., & Lang, A.-G. (2009). Statistical power analyses using
G*Power 3.1: Tests for correlation and regression analyses. Behavior Research
Methods, 41, 1149-1160.
Fountoulakis, K. N., Tsolaki, M., Chantzi, H., & Kazis, A. (2000). Mini mental state
examination (MMSE): a validation study in Greece. American Journal of Alzheimer's
Disease and Other Dementias, 15(6), 342-345.
Fuermaier, A. B., Tucha, L., Koerts, J., Lange, K. W., & Tucha, O. (2014). Het signaleren van het simuleren van ADHD bij volwassenen. Neuropraxis, 18(3), 106-114.
Golimstok, A., Rojas, J. I., Romano, M., Zurru, M. C., Doctorovich, D., & Cristiano, E. (2011). Previous adult attention-deficit and hyperactivity disorder symptoms and risk of dementia with Lewy bodies: a case–control study. European Journal of Neurology,
18(1), 78-84.
Gorus, E., De Raedt, R., Lambert, M., Lemper, J. C., & Mets, T. (2008). Reaction times and performance variability in normal aging, mild cognitive impairment, and Alzheimer's disease. Journal of Geriatric Psychiatry and Neurology, 21(3), 204-218.
Hervey, A. S., Epstein, J. N., & Curry, J. F. (2004). Neuropsychology of adults with attention-deficit/hyperactivity disorder: a meta-analytic review. Neuropsychology, 18(3), 485.
23 IBM Corp. Released 2011. IBM SPSS Statistics for Windows, Version 20.0. Armonk, NY: IBM
Corp.
Kofler, M. J., Rapport, M. D., Sarver, D. E., Raiker, J. S., Orban, S. A., Friedman, L. M., & Kolomeyer, E. G. (2013). Reaction time variability in ADHD: a meta-analytic review of 319 studies. Clinical psychology review, 33(6), 795-811.
Kok, R., & Verhey, F. (2002). Dutch translation of the mini mental state examination (Folstein et al., 1975).
Kooij, J. S., Boonstra, A. M., Swinkels, S. H. N., Bekker, E. M., de Noord, I., & Buitelaar, J. K. (2008). Reliability, validity, and utility of instruments for self-report and informant report concerning symptoms of ADHD in adult patients. Journal of Attention
Disorders, 11(4), 445-458.
Kooij, J. S., & Buitelaar, J.K. (1997). Zelfrapportagelijst aandachtsproblemen en hyperactiviteit voor volwassenheid en kindertijd.
Li, D., Sham, P. C., Owen, M. J., & He, L. (2006). Meta-analysis shows significant association between dopamine system genes and attention deficit hyperactivity disorder (ADHD).
Human molecular genetics, 15(14), 2276-2284.
Lubke, G. H., Hudziak, J. J., Derks, E. M., van Bijsterveldt, T. C., & Boomsma, D. I. (2009). Maternal ratings of attention problems in ADHD: evidence for the existence of a continuum. Journal of the American Academy of Child & Adolescent Psychiatry,
48(11), 1085-1093.
Madras, B. K., Miller, G. M., & Fischman, A. J. (2002). The dopamine transporter: relevance to attention deficit hyperactivity disorder (ADHD). Behavioural Brain Research,
24 Mahoney, D. (2011). Adult ADHD Ups Risk of Dementia With Lewy Bodies. Clinical Psychiatry
News, 39(3), 37-37.
McLean, A., Dowson, J., Toone, B., Young, S., Bazanis, E., Robbins, T. W., & Sahakian, B. J. (2004). Characteristic neurocognitive profile associated with adult attention-deficit/hyperactivity disorder. Psychological medicine, 34(04), 681-692.
Michielsen, M., Semeijn, E., Comijs, H. C., van de Ven, P., Beekman, A. T., Deeg, D. J., & Kooij, J. S. (2012). Prevalence of attention-deficit hyperactivity disorder in older adults in The Netherlands. The British Journal of Psychiatry, 201(4), 298-305.
Mitchell, A. J., & Shiri-Feshki, M. (2009). Rate of progression of mild cognitive impairment to dementia–meta-analysis of 41 robust inception cohort studies. Acta Psychiatrica
Scandinavica, 119(4), 252-265.
Osman, A., Barrios, F. X., Gutierrez, P. M., Williams, J. E., & Bailey, J. (2008). Psychometric properties of the Beck Depression Inventory-II in nonclinical adolescent samples.
Journal of Clinical Psychology, 64(1), 83-102.
Pereira, R. R., Kooij, J. J. S., & Buitelaar, J. K. (2011). ADHD zeker geen modegril. Med
Contact, 66, 130-33.
Petersen, R. C., & Negash, S. (2008). Mild cognitive impairment: an overview. CNS spectrums,
13(01), 45-53.
Phillips, M., Rogers, P., Haworth, J., Bayer, A., & Tales, A. (2013). Intra-individual reaction time variability in mild cognitive impairment and Alzheimer’s disease: gender, processing load and speed factors.
Psychology Software Tools, Inc. [E-Prime 2.0]. (2012).
Richards, M., & Deary, I. J. (2005). A life course approach to cognitive reserve: a model for cognitive aging and development?. Annals of neurology, 58(4), 617-622.
25 Salthouse, T. A. (1988). Resource-reduction interpretations of cognitive aging.
Developmental Review, 8(3), 238-272.
Salthouse, T. A. (2004). What and when of cognitive aging. Current directions in psychological
science, 13(4), 140-144.
Salthouse, T. A. (2010). Selective review of cognitive aging. Journal of the International
neuropsychological Society, 16(05), 754-760.
Schmand, B., Lindeboom, J., & Van Harskamp, F. (1992). Dutch Adaptation of the National Adult Reading Test (NART) by Nelson, HE (1982): Nederlandse Leestest voor Volwassenen (NLV).
Seidman, L. J. (2006). Neuropsychological functioning in people with ADHD across the lifespan. Clinical psychology review, 26(4), 466-485.
Semeijn, E. J., Korten, N. C. M., Comijs, H. C., Michielsen, M., Deeg, D. J. H., Beekman, A. T. F., & Kooij, J. J. S. (2015). No lower cognitive functioning in older adults with attention-deficit/hyperactivity disorder. International Psychogeriatrics, 1-10.
Sergeant, J. A. (2000). The cognitive-energetic model: an empirical approach to attention-deficit hyperactivity disorder. Neuroscience & Biobehavioral Reviews, 24(1), 7-12. Singh-Manoux, A., Kivimaki, M., Glymour, M. M., Elbaz, A., Berr, C., Ebmeier, K. P., ... &
Dugravot, A. (2012). Timing of onset of cognitive decline: results from Whitehall II prospective cohort study. Bmj, 344.
Solanto, M. V. (2002). Dopamine dysfunction in AD/HD: integrating clinical and basic neuroscience research. Behavioural brain research, 130(1), 65-71.
Spencer, T. J., Biederman, J., Madras, B. K., Dougherty, D. D., Bonab, A. A., Livni, E., ... & Fischman, A. J. (2007). Further evidence of dopamine transporter dysregulation in
26 ADHD: a controlled PET imaging study using altropane. Biological psychiatry, 62(9), 1059-1061.
Swanson, J. M., Flodman, P., Kennedy, J., Spence, M. A., Moyzis, R., Schuck, S., ... & Posner, M. (2000). Dopamine genes and ADHD. Neuroscience & Biobehavioral Reviews, 24(1), 21-25.
Tamm, L., Narad, M. E., Antonini, T. N., O’Brien, K. M., Hawk Jr, L. W., & Epstein, J. N. (2012). Reaction time variability in ADHD: a review. Neurotherapeutics, 9(3), 500-508.
Trott, G. E. (2006). Attention-deficit/hyperactivity disorder (ADHD) in the course of life.
European archives of psychiatry and clinical neuroscience, 256, 21-25.
Verhaeghen, P., & Cerella, J. (2002). Aging, executive control, and attention: a review of meta-analyses. Neuroscience & Biobehavioral Reviews, 26(7), 849-857.
Wåhlstedt, C., Thorell, L. B., & Bohlin, G. (2009). Heterogeneity in ADHD: neuropsychological pathways, comorbidity and symptom domains. Journal of abnormal child psychology,
37(4), 551-564.
Wender, P. H., Wolf, L. E., & Wasserstein, J. (2001). Adults with ADHD. Annals of the New
27 Bijlage A
Tabel 1
Samenvatting van Multipele Regressie Analyse met Leeftijd, de Mate van ADHD-Symptomen en de Interactie daartussen als Predictoren van Gemiddelde Reactiesnelheid (N = 77)
Model 1 Model 2 Model 3
Variabele B SE B β B SE B β B SE B β Leeftijd 1.08 0.60 .20 1.12 0.61 .21 1.95 1.34 .37 ADHD* 0.41 0.68 .07 4.28 5.60 .72 Leeftijd x ADHD* -0.07 0.10 -.66 R2 R2 change .042 .042 3.26 .075 .046 .005 1.80 .173 .053 .006 1.35 .264 F p
* De mate van ADHD-symptomen.
B: Ongestandaardiseerde regressiecoëfficiënt
SE B: Standaardfout van de regressiecoëfficiënt
β: Gestandaardiseerde regressiecoëfficiënt, unieke verklaarde variantie
R2: Totale verklaarde variantie
R2 change: Toename in voorspellende waarde na toevoeging nieuwe predictor
p < .025 Significantieniveau bij tweezijdige toetsing
Het eerste model had leeftijd als predictor, het tweede model leeftijd en de mate van ADHD-symptomen, en het derde model had daarbovenop nog de interactie tussen leeftijd en de mate van ADHD-symptomen als predictor. Het toevoegen van elke predictor zorgde elke keer voor meer totale verklaarde variantie, maar deze toename in voorspellende waarde was voor geen enkel model significant. Het derde model met drie predictoren verklaarde de meeste variantie, maar was het minst significant. Het eerste model met leeftijd als predictor was het meest significant, maar verklaarde de minste variantie in
28 gemiddelde reactiesnelheid. Leeftijd, de mate van ADHD-symptomen, en de interactie daartussen waren geen goede voorspellers van gemiddelde reactiesnelheid.
29 Bijlage B
Figuur 1
Illustratie van de Relatie tussen Leeftijd en Gemiddelde Reactiesnelheid voor een Lage, Gemiddelde, en Hoge Mate van ADHD-Symptomen (N = 77)
Een hogere leeftijd ging gepaard met een hogere gemiddelde reactiesnelheid, maar dit verband was niet significant. De mate van ADHD-symptomen had een modererend effect op dit verband. De relatie tussen leeftijd en gemiddelde reactiesnelheid was het sterkst bij een hoge mate van ADHD-symptomen(R2 = .285), minder sterk bij een lage mate van ADHD-symptomen (R2 = .099), en het minst sterk bij een gemiddelde mate van ADHD-symptomen (R2 = .008).
30 Om de data te in beeld te brengen zijn er groepen gemaakt van de mate van ADHD-symptomen, namelijk een groep met een lage (0-10), gemiddelde (11-20), en hoge (21-33) mate van ADHD-symptomen. Dit onderscheid is niet gebruikt in het onderzoek of de analyses, maar dient alleen ter illustratie. Het onderscheid heeft geen klinische betekenis omdat deze gebaseerd is op basis van de behaalde ADHD-scores van de huidige deelnemers (een hoge score betekent in dit geval hoog ten opzichte van de andere deelnemers).
31 Bijlage C
Tabel 2
Samenvatting van Multipele Regressie Analyse met Leeftijd, de Mate van ADHD-Symptomen en de Interactie daartussen als Predictoren van Intra-Individuele Variabiliteit in
Reactiesnelheid (CoV) (N = 77)
Model 1 Model 2 Model 3
Variabele B SE B β B SE B β B SE B β Leeftijd 0.31 0.22 .16 0.33 0.22 .17 0.13 0.50 .07 ADHD* 0.20 0.25 .09 -0.74 2.08 -.34 Leeftijd x ADHD* 0.02 0.04 .43 R2 R2 change .026 .026 1.98 .164 .034 .008 1.29 .283 .036 .003 0.92 .437 F p
* De mate van ADHD-symptomen.
B: Ongestandaardiseerde regressiecoëfficiënt
SE B: Standaardfout van de regressiecoëfficiënt
β: Gestandaardiseerde regressiecoëfficiënt, unieke verklaarde variantie
R2: Totale verklaarde variantie
R2 change: Toename in voorspellende waarde na toevoeging nieuwe predictor
p < .025 Significantieniveau bij tweezijdige toetsing
Het eerste model had leeftijd als predictor, het tweede model leeftijd en de mate van ADHD-symptomen, en het derde model had daarbovenop nog de interactie tussen leeftijd en de mate van ADHD-symptomen als predictor. Het toevoegen van elke predictor zorgde elke keer voor meer totale verklaarde variantie, maar deze toename in voorspellende waarde was voor geen enkel model significant. Het derde model met drie predictoren verklaarde de meeste variantie, maar was het minst significant. Het eerste model met
32 leeftijd als predictor was het meest significant, maar verklaarde de minste variantie in intra-individuele variabiliteit in reactiesnelheid. Leeftijd, de mate van ADHD-symptomen, en de interactie daartussen waren geen goede voorspellers van gemiddelde reactiesnelheid.
33 Bijlage D
Figuur 2
Illustratie van de Relatie tussen Leeftijd en Intra-Individuele Variabiliteit in Reactiesnelheid voor een Lage, Gemiddelde, en Hoge Mate van ADHD-Symptomen (N = 77)
Een hogere leeftijd ging gepaard met een hogere intra-individuele variabiliteit in reactiesnelheid, maar dit verband was niet significant. De mate van ADHD-symptomen had een modererend effect op dit verband. De relatie tussen leeftijd en intra-individuele
variabiliteit in reactiesnelheid was het sterkst bij een hoge mate van ADHD-symptomen(R2 = .073), minder sterk bij een lage mate van ADHD-symptomen (R2 = .034), en het minst sterk bij een gemiddelde mate van ADHD-symptomen (R2 = .014).
34 Om de data te in beeld te brengen zijn er groepen gemaakt van de mate van ADHD-symptomen, namelijk een groep met een lage (0-10), gemiddelde (11-20), en hoge (21-33) mate van ADHD-symptomen. Dit onderscheid is niet gebruikt in het onderzoek of de analyses, maar dient alleen ter illustratie. Het onderscheid heeft geen klinische betekenis omdat deze gebaseerd is op basis van de behaalde ADHD-scores van de huidige deelnemers (een hoge score betekent in dit geval hoog ten opzichte van de andere deelnemers).
