Zur Bedeutung auffälliger Exekutivfunktionen in der Diagnostik einer Aufmerksamkeitsdefizit-/Hyperaktivitätsstörung
Abstract
Zusammenfassung. Defizite in Exekutivfunktionen und insbesondere in der Inhibitionsfähigkeit gelten verschiedenen Modellen zufolge als Kerndefizite einer Aufmerksamkeitsdefizit-/Hyperaktivitätsstörung (ADHS). Die Defizite sind sowohl auf einer Verhaltensebene als auch auf neurobiologischer Ebene belegt, finden aber bislang kaum Einzug in die klinische Diagnostik. Verschiedene Erhebungsverfahren werden vorgestellt und die Probleme im Bereich der klinischen Diagnostik skizziert. Viele Aufgaben messen nicht eine spezifische Exekutivfunktion, sondern umfassen immer auch andere kognitive Prozesse wie zum Beispiel Aufmerksamkeit oder Test- und Leistungsmotivation. Die Sensitivität vieler Aufgaben ist aufgrund der Heterogenität von ADHS durch verschiedene Entwicklungspfade oft nicht gewährleistet und Defizite in Exekutivfunktionen und der Inhibitionsfähigkeit sind auch nicht spezifisch für ADHS. Dennoch ist eine Diagnostik auffälliger Exekutivfunktionen und insbesondere von Defiziten in der Inhibitionsfähigkeit angebracht, da nur so Aussagen über zugrunde liegende Prozesse und Ursachen einer ADHS getroffen werden können, welche die Voraussetzung für gezielte Interventionen darstellen, wie zum Beispiel Inhibitionstrainings oder Neurofeedback.
Abstract. Deficits in executive functions, in particular in behavioral inhibition, are at the core of several theoretical models of Attention Deficit Hyperactivity Disorder (ADHD). These deficits have been demonstrated on a behavioral and on a neurobiological level. However, clinical diagnostics of ADHD only rarely contain instruments to assess executive functions or behavioral inhibition. Several instruments to measure executive functions are presented and difficulties in their use are discussed. Many tasks suffer from the task impurity problem: They do not measure one specific executive function. Instead, several other cognitive (e.g., attention) and motivational processes (e.g., test motivation or achievement motivation) are involved. Due to the heterogeneity of ADHD and different developmental pathways of the disorder, measures of executive functions lack sensitivity. In similar, the specificity is compromised as well as deficits in behavioral inhibition and executive functions are not limited to ADHD. However, the clinical diagnostics of executive functions and, in particular, behavioral inhibition are recommended in order to enable assertions on impaired underlying mechanisms and processes. Such assertions are necessary to apply specific interventions, as for instance, trainings of behavioral inhibition or neurofeedback.
Kinder mit einer Aufmerksamkeitsdefizit-/Hyperaktivitätsstörung (ADHS) haben oft Schwierigkeiten darin, ihre Aufmerksamkeit über längere Zeit bei Aufgaben oder Spielen aufrechtzuerhalten. Sie lassen sich leicht von äußeren Reizen ablenken, haben Schwierigkeiten ihre Aufgaben oder Aktivitäten zu organisieren, können nur schwer warten, bis sie an der Reihe sind, oder laufen oder klettern in Situationen herum, in denen dies unpassend ist wie beispielsweise im Schulunterricht (American Psychiatric Association, APA, 2013; World Health Organization, WHO, 2009). Internationale Klassifikationssysteme für psychische Störungen wie das ICD-10 (WHO, 2009) oder das DSM-5 (APA, 2013) definieren ADHS über Verhaltensweisen, die über verschiedene Lebensbereiche hinweg, gezeigt werden. Diese Betrachtungsweise führt dazu, dass ADHS lange Zeit lediglich als eine Verhaltensstörung betrachtet wurde (Brown, 2018) und sich die Diagnostik in der Regel auf diese auffälligen Verhaltensweisen beschränkte (vgl. u.a. Schmidt, Brücher & Petermann, 2006).
Eine solche Beschränkung auf die Verhaltensproblematik geht allerdings mit verschiedenen Schwierigkeiten einher, da es für die Diagnostik zwar klinische Richtlinien gibt (Subcommitee on Attention-Deficit/Hyperactivity Disorder and Steering Committee on Quality Improvement Management, 2011), Kliniker die Diagnosestellung aber aufgrund unterschiedlicher Angaben im Eltern-, Lehrkräfte- und Selbstbericht oft als schwierig beschreiben (Kovshoff et al., 2012). Solche divergierenden Beschreibungen können dabei auch zu einer Überdiagnose der Störung führen (Bruchmüller, Margraf & Schneider, 2012). In solchen Fällen wäre ein zuverlässiger Test oder biologischer Marker hilfreich, um zu einer objektiven Diagnose zu gelangen (Jenni, 2016).
Zwar wurde vielfach die Hoffnung geäußert bei der Neugestaltung der Diagnosesysteme biologische Faktoren in die Definition der Störung einzubeziehen (Hyman, 2010; Morris & Cuthbert, 2012), allerdings hat sich diese Betrachtungsweise bisher nicht durchgesetzt. Aufgrund der großen Heterogenität in der Darstellung von ADHS sowohl auf der Verhaltensebene, als auch auf einer neuropsychologischen, neurobiologischen und genetischen Ebene (Fair, Bathula, Nikolas & Nigg, 2012; Franke, Neale & Faraone, 2009; Sonuga-Barke, Bitsakou & Thompson, 2010; Wåhlstedt, Thorell & Bohlin, 2009) ist auch nicht davon auszugehen, dass neuropsychologische oder neurobiologische Maße auffällige Verhaltensweisen als Diagnosekriterien ablösen. Stattdessen können sie aber genutzt werden, um Ursachen hinter den Verhaltensproblemen aufzuzeigen und so wertvolle Hinweise für die spätere Behandlung zu liefern (Rommelse & de Zeeuw, 2014).
Erklärungsmodelle der ADHS
Für die psychologische Beschreibung von Ursachen einer ADHS hat sich in den letzten beiden Jahrzehnten zunehmend die Vorstellung durchgesetzt, dass es sich bei ADHS um eine Störung der Selbstregulation und insbesondere der Exekutivfunktionen (EF) handelt (Barkley, 2011; Brown, 2018; Gawrilow, Schmitt & Rauch, 2011). Unter Selbstregulation werden dabei alle Prozesse verstanden, mit deren Hilfe eine Person ihre Gedanken, Aufmerksamkeitsprozesse, Emotionen und Verhaltensweisen auf Ziele ausgerichtet, um diese zu erreichen, wie z.B. das Unterdrücken von Handlungsimpulsen oder Ignorieren von Ablenkungen (Carver & Scheier, 2011; Vohs & Baumeister, 2004). Unter dem Blickwinkel der Selbstregulation erhält die Stressverarbeitung (Stressbewältigung) eine wichtige Bedeutung (Hampel & Petermann, 2017).
Demgegenüber bezeichnen EF diejenigen Funktionen, durch die diese (Kontroll-)Prozesse ausgeübt und Anpassungen durchgeführt werden (vgl. Jurado & Rosselli, 2007). In einem vielfach diskutierten Modell differenzierten Miyake und Kollegen (2000) EF, indem sie drei basale Funktionen unterschieden:
- •Inhibition dominanter Handlungen,
- •flexibler Aufgabenwechsel (Shifting) und
- •Aktualisierung des Arbeitsgedächtnisses (Arbeitsgedächtnis Updating).
Defizite in allen drei EF wurden mit ADHS in Verbindung gebracht (z.B. Hampel, Petermann & Desman, 2009; Kobel et al., 2009; Rauch, Gold & Schmitt, 2012), jedoch ist es insbesondere ein Defizit in der Inhibition oder allgemeiner der Selbstregulationsfertigkeit, auf das aktuelle Modelle der ADHS fokussieren.
So nimmt Barkley (1997) in seinem Modell einer exekutiven Dysfunktion als Grundlage von ADHS an, dass eine Störung neuronaler Schaltkreise im präfrontalen Kortex Defiziten in der Inhibition zugrunde liegt. Diese Defizite führen zu Beeinträchtigungen in nachfolgenden Funktionen, nämlich
- 1.der Kapazität des Arbeitsgedächtnisses und der Manipulation von Informationen in selbigen,
- 2.der Selbstregulation von Affekt, Motivation und Erregung,
- 3.der Internalisierung und Automatisierung von Sprache und
- 4.der Rekonstitution, das heißt der Analyse und Entwicklung von Handlungssequenzen.
Defizite in diesen nachfolgenden kognitiven Funktionen wiederum beeinträchtigen die Handlungskontrolle und Handlungsplanung sowie die Sensitivität für Rückmeldungen zu gezeigten Verhaltensweisen und führen so zu Symptomen einer ADHS (Barkley, 1997).
Eine Vielzahl an Studien konnte ein Defizit in der Inhibition bei Kindern mit ADHS in kognitiven Verhaltensaufgaben (z.B. Go/No-Go-Aufgaben, Stopp-Signal-Aufgaben) nachweisen (Geurts et al., 2004; van Hulst et al., 2018; de Zeeuw, Weusten, van Dijk, van Belle & Durston, 2012; für eine Meta-Analyse siehe Willcutt, Doyle, Nigg, Faraone & Pennington, 2005). Diese Befunde konvergieren dabei mit neurowissenschaftlichen Erkenntnissen, nach denen sich Kinder mit ADHS von Kindern ohne ADHS auch auf struktureller (Batty et al., 2010; Depue, Burgess, Bidwell, Willcutt & Banich, 2010) und funktioneller neuronaler Ebene unterscheiden (Dickstein, Bannon, Castellanos & Milham, 2006; Durston, van Belle & de Zeeuw, 2011; Hart, Radua, Nakao, Mataix-Cols & Rubia, 2013). So sind die kortikale Dicke und das kortikale Volumen des präfrontalen Kortexes und insbesondere des in der Inhibitionsleistung als Teil eines dorsalen fronto-striatalen Schaltkreises besonders involvierten Inferioren Frontalen Gyrus bei Kindern mit ADHS reduziert (Batty et al., 2010; Depue et al., 2010) beziehungsweise ist die Reifung der Areale verglichen mit gesunden Kindern verzögert (Shaw et al., 2007). Sowohl die strukturelle (de Zeeuw, Mandl, Hulshoff Pol, van Engeland & Durston, 2012) als auch die funktionelle Konnektivität zwischen Arealen dieses dorsalen fronto-striatalen Schaltkreises sind bei Kindern mit ADHS beeinträchtigt (Cubillo et al., 2010; Konrad & Eickhoff, 2010). Zudem sind mit Inhibitionsleistung assoziierte Areale wie der Inferiore Frontale Gyrus bei Kindern mit ADHS während kognitiven Inhibitionsaufgaben weniger aktiv als bei gesunden Kindern (Booth et al., 2005; Dickstein et al., 2006; Ma et al., 2012; Rubia, Smith, Brammer, Toone & Taylor, 2005).
Obwohl sich Kinder mit und ohne ADHS im Durchschnitt folglich in ihren EF und insbesondere in ihren Inhibitionsleistungen – sowohl in ihren Aufgabenleistungen als auch neurobiologisch – unterscheiden, lassen sich nur etwa 20% bis 50% aller Kinder mit ADHS über ihre defizitäre Inhibitionsleistung identifizieren (Nigg, Willcutt, Doyle & Sonuga-Barke, 2005; Sonuga-Barke et al., 2010). Im Sinne von Äquifinalität gehen multiple Pfadmodelle der ADHS (Coghill, Seth & Matthews, 2014; Sonuga-Barke et al., 2010; Sonuga-Barke, 2002) daher davon aus, dass verschiedene Beeinträchtigungen in kognitiven oder motivational-emotionalen Fertigkeiten unabhängig voneinander zur Entwicklung einer ADHS beitragen können. Neben einem inhibitorischen Defizit wie in Barkleys Modell werden insbesondere eine Aversion zu warten (Sonuga-Barke, 2002, 2005) und eine Beeinträchtigung der Zeitwahrnehmung (Toplak, Dockstader & Tannock, 2006; Toplak & Tannock, 2005) als weitere Entwicklungspfade einer ADHS betrachtet.
Empirische Befunde zeigten dabei, dass diese unterschiedlichen Pfade sowohl auf Verhaltensebene (Coghill et al., 2014; Sonuga-Barke et al., 2010; de Zeeuw, Weusten, et al., 2012) als auch auf neuronaler Ebene unterschieden werden können (Durston et al., 2011). Abbildung 1 verdeutlicht diese weitgehende Unabhängigkeit der einzelnen Entwicklungspfade: Kinder mit ADHS weisen in der Regel nur auf einem der drei Pfade ein Defizit auf, wobei diese etwa gleich häufig zu sein scheinen mit jeweils 20% der Kinder mit ADHS, die ein singuläres Defizit auf einem der Pfade zeigen. Defizite auf mehreren Pfaden kommen zwar vor, sind aber nicht die Regel und etwa 20% bis 40% der Kinder mit ADHS sind auf keinem der Pfade eingeschränkt.
Exekutivfunktionen mit Fokus auf Inhibition in der Diagnostik
Obwohl Defizite in EF und insbesondere in der Inhibition bei Kindern mit ADHS Teil aller einflussreichen Erklärungsmodelle ist, finden sie bislang wenig Einzug in den diagnostischen Prozess. Es stellt sich daher die Frage, inwiefern erstens die Messung von EF und insbesondere von Inhibition einen diagnostischen Mehrwert darstellt und zweitens wie eine solche Messung am besten durchgeführt werden kann. Hierfür werden zunächst verschiedene Operationalisierungen von EF mit einem Schwerpunkt auf Inhibition vorgestellt und anschließend Schwierigkeiten bei der Erfassung und Interpretation dargelegt.
Operationalisierungen von Exekutivfunktionen mit einem Fokus auf Inhibitionsfähigkeit
Barkley (1997) unterscheidet in seiner Theorie einer exekutiven Dysfunktion bei ADHS drei Formen von Inhibition (Unterdrückung einer dominanten Reaktion, Unterbrechung bereits begonnener Handlungen, Interferenzkontrolle), welche jeweils durch unterschiedliche Aufgaben operationalisiert werden können. Die prototypische Aufgaben für die Unterdrückung einer dominanten Reaktion ist die Go/No-Go-Aufgabe (z.B. Rauch et al., 2012), während die Unterbrechung bereits begonnener Handlungen über eine Stopp-Signal-Aufgabe (Verbruggen & Logan, 2008) und Interferenzkontrolle vor allem über eine Stroop-Aufgabe (Stroop, 1935) operationalisiert wird (vgl. Koglin & Petermann, 2004 für eine Diskussion der unterschiedlichen Konzepte und Operationalisierungen im Kontext der Inhibitionsmessung). Diese unterschiedlichen Formen von Inhibition sind in der Regel schwach miteinander korreliert (Khng & Lee, 2014; Miyake et al., 2000; Stahl et al., 2014; Willoughby, Holochwost, Blanton & Blair, 2014) und können statistisch getrennt werden. Befunde zu Kindern mit ADHS offenbarten Defizite in allen Formen und Aufgaben (z.B. Ikeda, Okuzumi & Kokubun, 2013; Rauch et al., 2012; Willcutt et al., 2005), wobei sich die Defizite am stärksten in der Stopp-Signal-Aufgabe zeigten (Willcutt et al., 2005).
Neben diesen Defiziten in Inhibition weisen Kinder mit ADHS auch Defizite im flexiblen Wechseln (Shifting) zwischen Aufgaben auf (Hampel et al., 2009; Rauch et al., 2012; Romine et al., 2004; Yasumura et al., 2015). Zu den am häufigsten eingesetzten Erhebungsverfahren zählen dabei der Dimensional Change Card Sorting Test (DCCS; Zelazo, 2006) bzw. Wisconsin Card Sorting Tets (WCST; Romine et al., 2004), der Trail-Making-Test (TMT; Bowie & Harvey, 2006) und computerisierte Task-Switching Aufgaben (z.B. Rauch et al., 2012). Im deutschsprachigen Raum liegen standardisierte Versionen des Trail-Making-Tests und für Task-Switching Aufgaben mit Normen ab 12 bzw. 14 Jahren vor (Gmehlin, Stelzel, Weisbrod, Kaiser & Aschenbrenner, 2012; Rodewald, Weisbrod & Aschenbrenner, 2012).
Standardisierte Erhebungsverfahren zur Erfassung von Inhibition
Trotz vieler etablierter Aufgaben zur Erfassung von EF und Inhibition und dem flexiblen Aufgabenwechsel im Speziellen haben diese Aufgaben bislang nur wenig Einzug in standardisierte und diagnostische Erhebungsverfahren gehalten. Neben computerisierten kognitiven Aufgaben finden sich eine Vielzahl an Untertests in Intelligenztestbatterien, die versuchen, EF zu bestimmen, als auch Fragebogenmaße, die vielfach eine höhere ökologische Validität anstreben. Zu den im deutschsprachigen Raum verbreiteten und normierten Verfahren mit Untertests zu EF zählen unter anderem die Testbatterie zur Aufmerksamkeitsprüfung (TAP; Zimmermann & Fimm, 2017; KITAB; Zimmermann, Gondam & Fimm, 2002), die Arbeitsgedächtnistestbatterie für Kinder von 5–12 Jahren (AGTB 5–12; Hasselhorn et al., 2012), die deutschen Adaptationen des Tests for Everyday Attention for Children (TEA-Ch; Manly, Robertson, Anderson & Nimmo-Smith, 2006), der Kaufman Computerized Assessment Battery (K-CAB; Petermann, 2010), das Wiener Testsystem sowie das Verhaltensinventar zur Beurteilung Exekutiver Funktionen (BRIEF; Drechsler & Steinhausen, 2013).
Testbatterie zur Aufmerksamkeitsprüfung
In der TAP ist eine Go/No-Go-Aufgabe zur Erfassung von Inhibitionsfähigkeit enthalten. Diese liegt in zwei Versionen vor. Version 1 besteht aus 40 Durchgängen (20 No-Go), bei denen Personen bei einem Kreuz reagieren sollen, bei einem Plus jedoch nicht reagieren dürfen. Version 2 hingegen besteht aus 50 Durchgängen (30 No-Go), bei denen Quadrate mit verschiedenen Mustern als Stimuli fungieren. Beide Versionen sind für Kinder normiert (Version 1: 8–18 Jahre; Version 2: 9–18 Jahre), allerdings ist die Retest-Reliabilität für die Inhibitionsfehlerraten als niedrig einzuschätzen (r = .51–.53; Bühner, Ziegler, Bohnes & Lauterbach, 2006; Földényi, Giovanoli, Tagwerker-Neuenschwander, Schallberger & Steinhausen, 2000). Mit Blick auf eine Konstruktvalidität muss zudem davon ausgegangen werden, dass die Aufgaben keine Inhibitionsleistung erfassen, da hierfür die Inhibition einer dominanten Handlung gefordert wird. Die No-Go-Raten liegen in beiden Versionen aber bei mindestens 50% und in Version 2 ist No-Go sogar die dominante Reaktion. Neurophysiologische Studien konnten jedoch zeigen, dass es nur bei seltenen No-Go-Reaktionen zu tatsächlichen Inhibitionen von Reaktionen kommt (Wessel, 2018).
Eine vergleichbare Kritik betrifft auch die KITAB (Zimmermann et al., 2002). Diese enthält zwei verschiedene Go/No-Go-Aufgaben, wobei die Kinder bei der ersten Aufgabe Bilder von Vampirfledermäusen und Katzen dargeboten bekommen und nur bei den Vampirfledermäusen reagieren dürfen. Auch hier liegt die No-Go-Rate bei 50%, sodass nicht von einem Inhibitionsprozess ausgegangen werden kann. Bei der erschwerten Go/No-Go werden die Katzen und Vampirfledermäuse durch Gespenster mit traurigen oder fröhlichen Gesichtern ersetzt, wobei nur auf ein trauriges Gespenst reagiert werden soll. In 50% der Fälle werden zudem Distraktoren eingeblendet. Kinder mit ADHS zeigen zwar schlechtere Leistungen in dieser Aufgabe als Kinder ohne ADHS (Drechsler, Rizzo & Steinhausen, 2009), jedoch ist aufgrund der No-Go-Rate unklar, ob es sich tatsächlich um einen Inhibitionsprozess handelt. Auch die Ablenkbarkeit misst keine direkte Inhibition von Verhalten, sondern eine Orientierungsreaktion.
Arbeitsgedächtnistestbatterie für Kinder
Die AGTB enthält zwei Aufgaben zur Bestimmung von Inhibition in einem umfassenderen Ansatz zur Bestimmung der zentralen Exekutive nach dem Arbeitsgedächtnismodell von Baddeley (2000): eine Go/No-Go-Aufgabe und einen Stroop. Beide Aufgaben bestehen jeweils aus 24 Trials, weisen niedrige bis moderate Reliabilitäten (Go/No-Go: Test-Halbierungs-Reliabilität r = .57–.67, Retest-Reliabilität: r = .39–.40; Stroop: Test-Halbierungs-Reliabilität r = .76–.86, Retest-Reliabilität: r = .66–.70) auf und sind für die Altersgruppe von 5 bis 12 Jahren normiert. Allerdings handelt es sich bei den gemessenen Indikatoren nicht um reine Inhibitionsindikatoren, da bei der Go/No-Go nicht nur die Anzahl korrekter Inhibitionen gemessen wird, sondern die Anzahl korrekter Reaktionen insgesamt. Auch beim Stroop wird kein Differenzmaß zur Interferenzkontrolle aus Reaktionen in kongruenten und inkongruenten Durchgängen bestimmt, sondern die Median Reaktionszeit korrekter Reaktionen in der inkongruenten Bedingung, ohne diese an der Reaktionszeit unter kongruenten Bedingungen zu relativieren.
Kaufman Computerized Assessment Battery
Die K-CAB enthält ebenfalls eine Go/No-Go-Aufgabe. Hierbei handelt es sich im ersten Teil der Aufgabe um eine Vigilanzaufgabe, bei der lächelnde und traurige Gesichter präsentiert werden und Kinder in 42% der Fälle auf ein lächelndes Gesicht reagieren sollen. Im zweiten Teil der Aufgabe werden dann sieben verschiedene Gesichtsausdrücke gezeigt, wobei nun auf alle Gesichtsausdrücke außer dem lächelnden Gesicht reagiert werden soll. Reliabilitätswerte werden für die kombinierten Aufgabenteile angegeben und liegen bei r = .76. Allerdings werden dabei Vigilanzmaße und Inhibitionsmaße miteinander vermischt und wenn der Test auch zwischen Kindern mit und ohne ADHS trennen konnte, so waren diese Effekte durch Aufmerksamkeitskomponenten (Reaktionszeiten, Auslassungsfehler) und nicht durch die kombinierten Inhibitionsfehler verursacht (Toussaint & Petermann, 2010).
Test for Everyday Attention for Children
In Abgrenzung zur TAP, AGTB und K-CAB erfolgt im TEA-Ch die Erfassung von Inhibitionsleistungen nicht über computerisierte Aufgaben. Stattdessen sollen Kinder in der „Walk, don't walk“ Aufgabe auf einem Paper Schritte markieren, wenn sie einen Ton hören, außer es ertönt ein bestimmter „Don't Walk“-Ton. Es handelt sich somit um eine papierbasierte Go/No-Go-Aufgabe. Normwerte für Kinder von 6 bis 16 Jahren liegen vor, aufgrund von Deckeneffekten konnte aber kein Reliabilitätskoeffizient berechnet werden. Jedoch liegt die Übereinstimmung von Messwerten zwischen Test und Retest bei 71% (Manly et al., 2006).
Wiener Testsystem
Das Wiener Testsystem enthält verschiedene computerisierte Tests zur Bestimmung von Exekutivfunktionen. Für die Bestimmung eines Inhibitionsdefizites sind im Untertest INHIB Parallelversionen einer Go/No-Go und einer Stopp-Signal-Aufgabe enthalten. Die Reliabilitäten sind dabei mit Test-Halbierungs-Reliabilitäten von r = .83 für Inhibitionsfehler in der Go/No-Go-Aufgabe und r = .87 für die Stopp-Signal-Reaktionszeit in der Stopp-Signal-Aufgabe als gut einzuschätzen (Kaiser, Aschenbrenner, Pfüller, Roesch-Ely & Weisbrod, 2012). Im Untertest STROOP ist zudem eine klassische Stroop-Aufgabe enthalten, für die sich Test-Halbierungs-Reliabilitäten von r > .85 ergeben haben (Schuhfried, 2012). Allerdings ist ähnlich wie bei der TAB unklar, inwiefern die Go/No-Go-Aufgabe die Inhibition einer dominanten Reaktion misst, da bei der Aufgabe eine Serie von Quadraten und Rauten sowie Plus- und Minuszeichen präsentiert wird, aber nur gedrückt werden soll, wenn auf ein Pluszeichen ein Quadrat folgt. Hierdurch wird nicht zu drücken eine dominante Reaktion und selbst auf das Pluszeichen als Hinweis muss in der Hälfte der Fälle nicht gedrückt werden. Normen liegen für das Jugendalter, aber nicht für Kinder vor (Go/No-Go und Stopp-Signal-Aufgabe: ab 15 Jahren; Stroop: ab 12 Jahren).
Neben Inhibition kann auch der flexible Aufgabenwechsel erfasst werden. So enthält der Untertest SWITCH (Gmehlin et al., 2012) eine Aufgaben-Wechsel-Aufgabe (Task Switching), bei der nacheinander Kreise und Dreiecke entweder in einem dunklen oder einem hellen Grau präsentiert werden und zwischen der Kategorisierung nach Form und nach Farbe gewechselt wird. Die Reliabilität der Aufgabe wird mit r > .81 angegeben und Normwerte liegen ab dem Alter von 12 Jahren vor.
Flexibler Aufgabenwechsel kann zudem über einen Trail-Making-Test (TMT-L; Rodewald et al., 2012) bestimmt werden. Hierbei sollen Kinder in einem ersten Teil Zahlen miteinander verbinden und in einem zweiten Teil abwechselnd Zahlen und Buchstaben. Die Wechselkosten werden entweder als Quotient oder als Different der Bearbeitungszeit beider Testformen angeben und erreichen interne Konsistenzwerte von α = .64 bzw. α = .73 (Rodewald, Weisbrod & Aschenbrenner, 2004). Der Test ist ab dem Alter von 14 Jahren normiert.
Verhaltensinventar zur Beurteilung Exekutiver Funktionen
Der BRIEF dient der Selbsteinschätzung von EF. Zusätzlich zur Selbstbeurteilungsskala liegen Versionen zur Fremdbeurteilung durch Lehrkräfte und Eltern vor. Eine Subskala zur Inhibition von 13 Items ist enthalten genauso wie eine Subskala zu flexiblen Wechseln von Aufgaben (Umstellen) mit 10 Items. Die Items zielen dabei auf Alltagsverhalten ab, wie etwa ob es einem Kind schwer fällt, ruhig sitzen zu bleiben oder von einer Sache zur nächsten zu wechseln. Die Retest-Reliabilität der Inhibitionsskala (r > .85) kann dabei als gut eingeschätzt werden, während die Retest-Reliabilität der Skala zum flexiblen Aufgabenwechsel (r > .67) eher als moderat einzuschätzen ist. Geschlechtergetrennte Normwerte liegen für 11- bis 16-Jährige in der Selbstbeurteilungsversion beziehungsweise 6- bis 16-Jährige in den Fremdbeurteilungen vor. Allerdings weisen die Items bereits von den Formulierungen her starke Ähnlichkeiten zu ADHS-Screenings auf, sodass die zur Validität angeführten hohen Zusammenhänge zu den Conners-Skalen (Lidzba, Christiansen & Drechsler, 2013), der Child Behavior Checklist (Arbeitsgruppe Deutsche Child Behavior Checklist, 1998) oder dem Strengths and Difficulties Questionnaire (Woerner, Becker & Rothenberger, 2004) nicht verwunderlich sind. Zusammenhänge zu kognitiven Aufgaben fallen dagegen in der Regel gering aus (Median r = .18, Toplak, West & Stanovich, 2013).
Herausforderungen für den Einsatz von diagnostischen Erhebungsverfahren zur Erfassung von EF
Für die Messung von Inhibitionsleistungen im Rahmen einer ADHS-Diagnostik stellen sich eine Vielzahl an Herausforderungen dar, welche beim Einsatz der Verfahren und der Interpretation der Ergebnisse zu berücksichtigen sind.
Aufgabenreinheitsproblem
Eines der bedeutendsten Probleme bei der Erfassung von EF und Inhibitionsleistungen ist das Aufgabenreinheitsproblem (Task Impurity Problem, Miyake et al., 2000). Dieses besagt, dass bei jeder Aufgabe zur Bestimmung von EF niemals nur diese Prozesse involviert sind, sondern auch eine Vielzahl anderer kognitiver Prozesse und teilweise auch andere EF. Beispielsweise misst die Stroop-Aufgabe nicht nur Inhibitionsfähigkeit sondern auch Verarbeitungsgeschwindigkeit (Naber, Vedder, Brown & Nieuwenhuis, 2016). Die Aufgabenleistung hängt zudem von vielen anderen Einflussfaktoren ab, wie beispielsweise einer allgemeinen Aufmerksamkeit, Engagement während der Aufgabe oder wie ausgeschlafen das Kind ist (Astill, van der Heijden, van IJzendoorn & van Someren, 2012). In dem Ausmaß, wie eine Aufgabe von diesen anderen Prozessen betroffen ist, ist sie nicht mehr rein.
Die Effekte dieser Verunreinigung sind allerdings sehr groß, sodass zu einer Bestimmung von EF immer mehrere Aufgaben herangezogen und möglichst über mehrere Tage verteilt dargeboten werden sollten, um so Effekte von Müdigkeit oder Motivation zu reduzieren (Kofler et al., 2018). Die verschiedenen Aufgaben können anschließend in der Regel konfirmatorisch über latente Variablenmodelle miteinander verbunden werden. Die Idee hinter solchen statistischen Modellen ist, dass die gemeinsame Varianz der verschiedenen Aufgaben ein Indikator für die latente EF darstellt, sodass diese damit messfehlerbereinigt und frei von aufgabenspezifischen Prozessen bestimmt werden kann (Miyake et al., 2000; Miyake & Friedman, 2012). Auch wenn die Annahme der geteilten Varianz als Indikator für die wahre, latente EF kritisiert und andere statistische Methoden zum Umgang mit dem Aufgabenreinheitsproblem vorgeschlagen werden (z.B. Kofler et al., 2018; Willoughby et al., 2014; Willoughby, Blair & the Family Life Project Investigators, 2016), so finden latente Variablenmodelle momentan die weiteste Verwendung, um EF möglichst rein zu bestimmen.
Sensitivität und Spezifität
Für einen klinisch-diagnostischen Nutzen ist neben der präzisen Messbarkeit von besonderer Bedeutung, wie sensitiv und wie spezifisch ein Defizit in Inhibition für eine ADHS ist. So konnte gezeigt werden, dass nur etwa 20% bis 50% aller Kinder mit ADHS ein Defizit in Inhibition aufweisen (Nigg et al., 2005; Sonuga-Barke et al., 2010) und dass sich Inhibitionsdefizite auch in einer Vielzahl anderer Störungen identifizieren lassen, wie beispielsweise bei Autismus (Geurts et al., 2004) oder einer Störung des Sozialverhaltens (SSV; van der Meer & van der Meere, 2004), auch wenn es Unterschiede in der Ausprägung gibt und bei SSV Inhibitionsdefizite weniger bei kognitiven als bei motivationalen Inhibitionsaufgaben auftreten (Rubia, 2011).
Auch wenn ein Inhibitionsdefizit damit weder eine notwendige noch eine hinreichende Bedingung für eine ADHS darstellt, so sollte aus klinischer Perspektive berücksichtigt werden, dass ein Inhibitionsdefizit Geschlechtsunterschiede bei ADHS teilweise erklären kann, das heißt häufiger bei Jungen auftritt als bei Mädchen (Arnett, Pennington, Willcutt, DeFries & Olson, 2015). Inhibitionsdefizite sollten zudem berücksichtigt werden, da Kinder mit ADHS und einem Inhibitionsdefizit besonders schlechte Schulleistungen zeigen (Biederman et al., 2004) und schlechter auf Psychopharmakotherapie mit Methylphenidat ansprechen, das heißt eine höhere Dosis benötigen, damit sich Effekte im Lehrkräfteurteil einstellen (Scheres, Oosterlaan & Sergeant, 2006). Eine genaue Analyse von Antwortverhalten in Inhibitionsaufgaben kann zudem auch primär unauffälligen Personen identifizieren und Indikatoren für mögliche Kompensationsstrategien liefern, durch die diese ihre Symptomatik selber kontrollieren, und welche therapeutisch nutzbar gemacht werden können (Merkt, Reinelt & Petermann, 2015).
Ökologische Validität
Neben der Abklärung der Sensitivität und Spezifität der Erhebungsverfahren besteht die Frage, inwiefern sich kognitive Aufgaben zur Messung von EF und Inhibition dazu eignen, Alltagsverhalten zu erklären (Barkley & Murphy, 2010, 2011; Chaytor, Schmitter-Edgecombe & Burr, 2006). Beispielsweise zeigen Kinder mit ADHS ihre Symptome vielfach in Schulsituationen, welche im Gegensatz zu kognitiven Laboraufgaben, eine zusätzliche motivationale Komponente (z.B. in Interaktionen mit Gleichaltrigen) beinhalten (Zelazo et al., 2016). Fragebogenmaße (z.B. BRIEF, Drechsler & Steinhausen, 2013) versuchen EF alltagsnah zu erfassen, allerdings sind die Korrelationen mit kognitiven Aufgaben sehr schwach (Median-Korrelation: r = .19; Toplak, West & Stanovich, 2013), sodass man aktuell davon ausgehen muss, dass kognitive Aufgaben und Fragebögen unterschiedliche Konstrukte abbilden und Fragebogenmaße möglicherweise eher eine allgemeine Evaluation von Kindern darstellen (z.B. wie einnehmend Kinder sind) als EF oder Inhibition im Spezifischen (Zelazo et al., 2017).
Diskussion und Schlussfolgerungen für die klinsiche Praxis
In Einklang mit den aktuellen Diagnosesystemen psychischer Störungen wurde ADHS primär als eine Verhaltensstörung betrachtet (Brown, 2018). Auch nach der Überarbeitung für das DSM-5 findet die Diagnostik entsprechend über Verhaltensweisen statt, die situationsübergreifend gezeigt werden und charakteristisch für das Störungsbild sind – auch wenn ADHS im DSM-5 als eine Störung der neuronalen und mentalen Entwicklung verstanden wird. Eine solche Betrachtungsweise ignoriert jedoch die Ätiologie der Störung und schränkt eine gezielte Behandlung von Defiziten ein. Dabei ist eine theoriegeleitete Diagnostik zugrunde liegender Mechanismen einer Störung nicht als Ersatz bestehender Diagnoseverfahren zu verstehen, sondern als eine Ergänzung. So konnten erste Befunde zwar zeigen, dass eine Kombination von neuropsychologischen Testverfahren und klinischen Fragebögen Kinder korrekt als von einer ADHS betroffen oder störungsfrei klassifizieren kann (Bledsoe et al., 2016), jedoch ist der theoretische und praktische Mehrwert eines solchen Vorgehens begrenzt, wenn die Validierung an klinisch-diagnostischen Interviews und damit klinischen Entscheidungen erfolgt (Rommelse & de Zeeuw, 2014) und Patienten immer mit einer Beschreibung von Symptomen vorstellig werden. Stattdessen eröffnet eine zusätzliche Diagnostik zugrunde liegender Mechanismen einer ADHS Möglichkeiten, Behandlungen gezielt auf konkrete Defizite abzustellen.
Dies wird auch durch die geringe Sensitivität und Spezifität bisheriger Erhebungsinstrumente zu EF verdeutlicht. Zwar können Defizite in EF und insbesondere in Inhibition bei Kindern mit ADHS nicht nur theoretisch im Rahmen der gängigen Störungsmodelle, sondern auch empirisch, als gut belegt und neurobiologisch plausibel angesehen werden (Barkley, 1997; Brown, 2018; Sonuga-Barke et al., 2010). Allerdings lässt sich aufgrund der Heterogenität des Störungsbildes nicht eine einzelne zentrale Entwicklungsursache ausmachen. Nicht nur ist davon auszugehen, dass ADHS multikausal bedingt ist, es konnten auch verschiedene, voneinander distinkte Entwicklungspfade nachgewiesen werden, welche zum selben störungsbezogenen Verhalten führen, aber mit unterschiedlichen psychologischen und neurobiologischen Markern assoziiert sind (Durston et al., 2011; Sonuga-Barke et al., 2010). Dieselben Marker hängen allerdings auch mit anderen Störungsbildern zusammen, sodass eine mangelnde Sensitivität und Spezifität entsteht, die ein alleiniges Fokussieren auf EF oder Inhibition zur Diagnostik von ADHS ausschließt.
Dennoch ist die Erfassung von EF, insbesondere von Inhibition, oder anderen Entstehungspfaden einer ADHS von klinischer Bedeutung, da eine wirksame Psychotherapie versucht, genau diese zugrunde liegenden Mechanismen und Prozesse als Ansatzpunkte therapeutischen Handelns zu nehmen und entsprechend zu verändern (vgl. Petermann & Toussaint, 2009). So könnte ein festgestelltes Defizit in EF dazu führen, dass Trainings von EF in den Therapieplan integriert werden. Verschiedene Interventionsstudien konnten Verbesserungen in EF im Allgemeinen und Inhibition im Speziellen nachweisen, wenn die entsprechenden Trainingsprogramme langfristig durchgeführt worden waren (Diamond, 2012; Karbach & Unger, 2014; Thorell, Lindqvist, Nutley, Bohlin & Klingberg, 2009). Diese Effekte zeigten sich dabei nicht nur für gesunde Kinder und Jugendliche, sondern auch für Kinder mit ADHS und sowohl für Trainings der Inhibitionsfähigkeit als auch für Trainings im flexiblen Aufgabenwechsel (Kray, Karbach, Haenig & Freitag, 2012; Rapport, Orban, Kofler & Friedman, 2013; Re, Capodieci & Cornoldi, 2015). Neben diesen Trainings, die direkt versuchen, Defizite in EF über Verhaltensaufgaben (wie z.B. Task-Switching Aufgaben) oder durch eine Erhöhung der physischen Aktivität zu vermindern, wurden auch für Neurofeedback erste Effekte zur Normalisierung eines Inhibitionsdefizits bei Kindern mit ADHS nachgewiesen (Alegria et al., 2017; Baumeister et al., 2016; Holtmann et al., 2009). Aufgrund der Heterogenität der ADHS ist differentialdiagnostisch im Sinne einer personalisierten Behandlung zudem davon auszugehen, dass sich die Effekte solcher Förderprogramme erhöhen, wenn vor allem die Kinder teilnehmen, die Defizite in Inhibition oder EF aufweisen (vgl. Matthys, Vanderschuren, Schutter & Lochman, 2012).
Neben spezifischen EF-Trainings im Rahmen wissenschaftlicher Studien existieren bislang wenig umfassende, strukturierte Trainingsprogramme zur Förderung von EF oder der Inhibitionsfähigkeit bei Kindern mit ADHS. Ein solches modularisiertes ADHS-Training im deutschsprachigen Raum bildet das ATTENTIONER-Programm (Jacobs & Petermann, 2013). Das Programm richtet sich an Kinder und Jugendliche mit ADHS im Alter von 7 bis 14 Jahren und zielt in 15 Gruppensitzungen darauf ab, die Aufmerksamkeit und Inhibitionsfähigkeit in Alltagssituationen zu fördern. Eine Darstellung einer typischen Aufgabe zur Förderung der Inhibition enthält Kasten 1.
Eine Evaluation des ATTENTIONER-Programms ergab, dass dieses sowohl zu einer Verbesserung der ADHS-Symptomatik im Elternurteil führt (Jacobs & Petermann, 2007) als auch zu einer verbesserten Inhibitionsleistung in der Go/No-Go-Aufgabe der TAB (Tischler, Karpinski & Petermann, 2011), wobei diese Verbesserung besonders für diejenigen Kinder stark war, die einen niedrigen Geschwindigkeits-Genauigkeits-Ausgleich aufweisen, also tendenziell schnell und fehlerhaft antworteten (Jacobs & Petermann, 2007, 2008).
Trainingsansätze wie das ATTENTIONER-Programm bieten eine theoriegeleitete Möglichkeit, Kindern mit ADHS zu helfen. Dennoch könnte auch das ATTENTIONER-Programm noch effizienter implementiert werden, wenn gezielt die Kinder die Übungen bekämen, die ihrem konkreten Defizit entgegenwirken. Hierfür aber ist eine Diagnostik zugrunde liegender Mechanismen einer ADHS notwendig. Im Bereich der EF allgemein und Inhibition im Speziellen liegen verschiedene Aufgaben vor, die Hinweise auf ein vorliegendes Defizit geben können. Für die anderen Entwicklungspfade einer ADHS wie einer Warteaversion oder schlechteren Zeitwahrnehmung hingegen sind bislang kaum standardisierte Aufgaben zur Diagnostik oder nachfolgende Behandlungskonzepte entwickelt worden (siehe auch Merkt, Siniatchkin & Petermann, 2016). Daher sollten sich Anwender vorerst auf eine Erfassung der EF und insbesondere der Inhibitionsfähigkeit beschränken. Vor dem Hintergrund des Aufgabenreinheitsproblems sollte die Erfassung von EF und Inhibitionsfähigkeiten zudem auf mindestens zwei Termine verteilen werden, wobei möglichst unterschiedliche Aufgaben eingesetzt werden sollten. Defizite über mehrere Aufgaben hinweg oder spezifische Profile über verschiedene Aufgaben (van Hulst, de Zeeuw & Durston, 2015) können dann als Indikativ für ein Defizit in zugrunde liegenden Mechanismen, wie zum Beispiel Inhibition, angesehen und entsprechend in die Behandlung integriert werden.
Inhibitionsförderung im ATTENTIONER-Programm: Das Tai-Fu! Spiel
Beim Tai-Fu! Spiel sollen Kinder während einer Aufgabe zwischen verschiedenen Antwortalternativen auswählen und dabei eine dominante Antwort unterdrücken. Die Therapeutin beginnt das Spiel mit einer Frage (z.B. „Welche Farbe hat Milch?“) und das Kind soll darauf die Antwort Tai-Fu geben. Auf jede weitere Frage soll nun die richtige Antwort auf die vorangegangene Frage gegeben werden (z.B. „Wie viele Ohren hast du?“ – „weiß“). Es muss somit die dominante Reaktion, korrekt auf eine Frage zu antworten, inhibiert und die stattdessen geforderte Antwort aus dem Arbeitsgedächtnis abgerufen werden. Der Schwierigkeitsgrad der Aufgabe kann variiert werden, indem beispielsweise die Geschwindigkeit des Fragenstellens erhöht wird, den Kindern nur eine begrenzte Zeit für die Antwort gegeben wird oder das Kind versucht wird abzulenken (z.B. durch eine lustige Mimik).
Literatur
(2017). Real-time fMRI neurofeedback in adolescents with attention deficit hyperactivity disorder. Human Brain Mapping, 38, 3190–3209.
American Psychiatric Association . (2013). Diagnostic and statistical manual of mental disorders (DSM-5). Washington, DC: American Psychiatric Association.Arbeitsgruppe Deutsche Child Behavior Checklist . (1998). Elternfragebogen über das Verhalten von Kindern und Jugendlichen; deutsche Bearbeitung der Child Behavior Checklist (CBCL/4–18). Einführung und Anleitung zur Handauswertung (2. Aufl.). Köln: Arbeitsgruppe Kinder-, Jugend- und Familiendiagnostik.(2015). Sex differences in ADHD symptom severity. Journal of Child Psychology and Psychiatry, 56, 632–639.
(2012). Sleep, cognition, and behavioral problems in school-age children: A century of research meta-analyzed. Psychological Bulletin, 138, 1109–1138.
(2000). The episodic buffer: A new component of working memory?Trends in Cognitive Sciences, 4, 417–423.
(1997). Behavioral inhibition, sustained attention, and executive functions: Constructing a unifying theory of ADHD. Psychological Bulletin, 121, 65–94.
(2011).
Attention-Deficit/Hyperactivity Disorder, self-regulation, and executive functioning . In K., D. VohsF., Baumeister (Eds.), Handbook of self-regulation: Research, theory, and applications (2nd ed., pp.551–563). New York: Guilford.(2010). Impairment in occupational functioning and adult ADHD: The predictive utility of executive function (EF) ratings versus EF tests. Archives of Clinical Neuropsychology, 25, 157–173.
(2011). The nature of Executive Function (EF) deficits in daily life activities in adults with ADHD and their relationship to performance on EF tests. Journal of Psychopathology and Behavioral Assessment, 33, 137–158.
(2010). Cortical gray matter in Attention-Deficit/Hyperactivity Disorder: a structural magnetic resonance imaging study. Journal of the American Academy of Child & Adolescent Psychiatry, 49, 229–238.
(2016). Neurofeedback training effects on inhibitory brain activation in ADHD: A matter of learning?Neuroscience, 378, 89–99.
(2004). Impact of executive function deficits and attention-deficit/hyperactivity disorder (ADHD) on academic outcomes in children. Journal of Consulting and Clinical Psychology, 72, 757–766.
(2016). Diagnostic classification of ADHD versus control: Support Vector Machine classification using brief neuropsychological assessment. Journal of Attention Disorders. Advance online publication. doi:10.1177/1087054716649666
(2005). Larger deficits in brain networks for response inhibition than for visual selective attention in attention deficit hyperactivity disorder (ADHD). Journal of Child Psychology and Psychiatry and Allied Disciplines, 46, 94–111.
(2018). ADHS bei Kindern und Erwachsenen – eine neue Sichtweise. Bern: Hogrefe.
(2012). Is ADHD diagnosed in accord with diagnostic criteria? Overdiagnosis and influence of client gender on diagnosis. Journal of Consulting and Clinical Psychology, 80, 128–138.
(2006). Übungseffekte in den TAP Untertests Test Go/Nogo und Geteilte Aufmerksamkeit sowie dem Aufmerksamkeits-Belastungstest (d2). Zeitschrift für Neuropsychologie, 17, 191–199.
(2011).
Self-regulation of action and affect . In K.D., VohsF., Baumeister (Eds.), Handbook of self-regulation: Research, theory, and applications (2nd ed., pp.3–21). New York: Guilford.(2006). Improving the ecological validity of executive functioning assessment. Archives of Clinical Neuropsychology, 21, 217–227.
(2014). A comprehensive assessment of memory, delay aversion, timing, inhibition, decision making and variability in attention deficit hyperactivity disorder: Advancing beyond the three-pathway models. Psychological Medicine, 44, 1989–2001.
(2010). Reduced activation and inter-regional functional connectivity of fronto-striatal networks in adults with childhood Attention-Deficit Hyperactivity Disorder (ADHD) and persisting symptoms during tasks of motor inhibition and cognitive switching. Journal of Psychiatric Research, 44, 629–639.
(2010). Behavioral performance predicts grey matter reductions in the right inferior frontal gyrus in young adults with combined type ADHD. Psychiatry Research – Neuroimaging, 182, 231–237.
(2012). Activities and Programs That Improve Children's Executive Functions. Current Directions in Psychological Science, 21, 335–341.
(2006). The neural correlates of attention deficit hyperactivity disorder: an ALE meta-analysis. Journal of Child Psychology and Psychiatry and Allied Disciplines, 47, 1051–1062.
(2013). BRIEF – Verhaltensinventar zur Beurteilung Exekutiver Funktion. Bern: Huber.
(2011). Differentiating frontostriatal and fronto-cerebellar circuits in attention-deficit/hyperactivity disorder. Biological Psychiatry, 69, 1178–1184.
(2012). Distinct neuropsychological subgroups in typically developing youth inform heterogeneity in children with ADHD. Proceedings of the National Academy of Sciences, 109, 6769–6774.
(2000). Reliabilität und Retest-Stabilität der Testleistungen von 7–10jährigen Kindern in der computerunterstützten TAP. Zeitschrift für Neuropsychologie, 11, 1–11.
(2009). Genome-wide association studies in ADHD. Human Genetics, 126, 13–50.
(2011). Kognitive Kontrolle und Selbstregulation bei Kindern mit ADHS. Kindheit und Entwicklung, 20, 41–48.
(2004). How specific are executive functioning deficits in Attention Deficit Hyperactivity Disorder and Autism? Journal of Child Psychology and Psychiatry and Allied Disciplines, 45, 836–854.
(2012). Wiener Testsystem: SWITCH Task-Switching. Mödling: Schuhfried.
(2017). Stressverarbeitung, Lebensqualität und körperliche Beanspruchungssymptome bei Kindern und Jugendlichen. Kindheit und Entwicklung, 26, 58–69.
(2009). Exekutive Funktionen bei Jungen mit Aufmerksamkeitdefizit-/Hyperraktivitätsstörung im Kindesalter. Kindheit und Entwicklung, 18, 144–152.
(2013). Meta-analysis of functional magnetic resonance imaging studies of inhibition and attention in attention-deficit/hyperactivity disorder: Exploring task-specific, stimulant medication, and age effects. JAMA Psychiatry, 70, 185–198.
(2012). Arbeitsgedächtnistestbatterie für Kinder von 5 bis 12 Jahren (AGTB 5–12). Göttingen: Hogrefe.
(2009). Spezifische Wirksamkeit von Neurofeedback auf die Impulsivität bei ADHS. Kindheit und Entwicklung, 18, 95–104.
(2015). Distinct neuropsychological profiles within ADHD: A latent class analysis of cognitive control, reward sensitivity and timing. Psychological Medicine, 45, 735–745.
(2018). Children with ADHD symptoms show deficits in reactive but not proactive inhibition, irrespective of their formal diagnosis. Psychological Medicine. Advance onlince publication. doi:10.1017/S0033291718000107
(2013). Stroop/reverse-Stroop interference in typical development and its relation to symptoms of ADHD. Research in Developmental Disabilities, 34, 2391–2398.
(2007). Aufmerksamkeitsstörungen bei Kindern. Langzeiteffekte des neuropsychologischen Gruppenprogrammes ATTENTIONER. Kindheit und Entwicklung, 16, 40–49.
(2008). Aufmerksamkeitstherapie bei Kindern – Langzeiteffekte des ATTENTIONERS. Zeitschrift für Kinder- und Jugendpsychiatrie und Psychotherapie, 36, 411–417.
(2013). Training für Kinder mit Aufmerksamkeitsstörungen. Das neuropsychologische Gruppenprogramm ATTENTIONER (3., veränd. Aufl.). Göttingen: Hogrefe.
(2016). Aufmerksamkeitsdefizit‑/Hyperaktivitätsstörung. Monatsschrift Kinderheilkunde, 164, 271–277.
(2007). The elusive nature of executive functions: A review of our current understanding. Neuropsychology Review, 17, 213–233.
(2012). Wiener Testsystem: INHIB Response Inhibition. Mödling: Schuhfried.
(2014). Executive control training from middle childhood to adolescence. Frontiers in Psychology, 5, 390.
(2014). The relationship between stroop and stop-signal measures of inhibition in adolescents: Influences from variations in context and measure estimation. PLoS ONE, 9, e101356.
(2009). Effects of methylphenidate on working memory functioning in children with attention deficit/hyperactivity disorder. European Journal of Paediatric Neurology, 13, 516–523.
(2018). Working memory and organizational skills problems in ADHD. Journal of Child Psychology and Psychiatry and Allied Disciplines, 59, 57–67.
(2004). Das Konzept der Inhibition in der Psychopathologie. Zeitschrift für Klinische Psychologie, Psychiatrie und Psychotherapie, 52, 91–117.
(2010). Is the ADHD brain wired differently? A review on structural and functional connectivity in attention deficit hyperactivity disorder. Human Brain Mapping, 31, 904–916.
(2012). The decisions regarding ADHD management (DRAMa) study: Uncertainties and complexities in assessment, diagnosis and treatment, from the clinician's point of view. European Child and Adolescent Psychiatry, 21, 87–99.
(2012). Can task-switching training enhance executive control functioning in children with Attention Deficit/-Hyperactivity Disorder?Frontiers in Human Neuroscience, 5, 1–9.
(2013). Conners Skalen zu Aufmerksamkeit und Verhalten-3. Deutschsprachige Adaptation der Conners 3rd edition von Keith Conners. Bern: Huber.
(2012). Compensatory brain activation in children with attention deficit/hyperactivity disorder during a simplified Go/No-go task. Journal of Neural Transmission, 119, 613–619.
(2006). Test of Everyday Attention for Children (TEA-Ch) (Deutsche Bearbeiteung von R. Horn und R. S. Jäger). Frankfurt: Harcourt Test Services.
(2012). Impaired Neurocognitive Functions Affect Social Learning Processes in Oppositional Defiant Disorder and Conduct Disorder: Implications for Interventions. Clinical Child and Family Psychology Review, 15, 234–246.
(2004). Response inhibition in children with conduct disorder and borderline intellectual functioning. Child Neuropsychology, 10, 189–194.
(2015). A framework of psychological compensation in Attention Deficit Hyperactivity Disorder. Frontiers in Psychology, 6, 1580.
(2016). Neuropsychological measures in the diagnosis of ADHD in preschool: Can developmental research inform diagnostic practice?Journal of Attention Disorders. Advance online publication. doi: 10.1177/1087054716629741
(2012). The nature and organization of individual differences in executive functions: Four general conclusions. Current Directions in Psychological Science, 21, 8–14.
(2000). The unity and diversity of executive functions and their contributions to complex “Frontal Lobe” tasks: a latent variable analysis. Cognitive Psychology, 41, 49–100.
(2016). Speed and lateral inhibition of stimulus processing contribute to individual differences in stroop-task performance. Frontiers in Psychology, 7, 822.
(2005). Causal heterogeneity in Attention-deficit/Hyperactivity Disorder: Do we need neuropsychologically impaired subtypes?Biological Psychiatry, 57, 1224–1230.
(Hrsg.) (2010). K-CAB. Kaufman – Computerized Assessment Battery. Deutsche Adaptation des französischen Originalverfahrens K-Classic. Frankfurt: Pearson Assessment.
(2009). Neuropsychologische Diagnostik bei Kindern mit ADHS. Kindheit und Entwicklung, 18, 83–94.
(2013). Do programs designed to train working memory, other executive functions, and attention benefit children with ADHD? A meta-analytic review of cognitive, academic, and behavioral outcomes. Clinical Psychology Review, 33, 1237–1252.
(2012). To what extent are task-switching deficits in children with attention-deficit/hyperactivity disorder independent of impaired inhibition?ADHD Attention Deficit and Hyperactivity Disorders, 4, 179–187.
(2015). Effect of training focused on executive functions (attention, inhibition, and working memory) in preschoolers exhibiting ADHD symptoms. Frontiers in Psychology, 6, 1161.
(2004). Manual. Trail Making Test Langsteinbacher Version. Mödling: Schuhfried.
, M., WeisbrodS., Aschenbrenner (2012). Wiener Testsystem: Trail Making Test- Langensteinbacher Version (TMT-L). Mödling: Schuhfried.
(2014). Neurobiological measures to classify ADHD: A critical appraisal. European Child and Adolescent Psychiatry, 23, 243–246.
(2011). “Cool” inferior frontostriatal dysfunction in attention-deficit/hyperactivity disorder versus “hot” ventromedial orbitofrontal-limbic dysfunction in conduct disorder: A review. Biological Psychiatry, 69, e69–e87.
(2005). Abnormal brain activation during inhibition and error detection in medication-naive adolescents with ADHD. The American Journal of Psychiatry, 162, 1067–1075.
(2006). Speed of inhibition predicts teacher-rated medication response in boys with Attention Deficit Hyperactivity Disorder. International Journal of Disability, Development and Education, 53, 93–109.
(2006). Komorbidität der Aufmerksamkeitsdefizit-/Hyperaktivitätsstörung (ADHS) im Erwachsenenalter: Perspektiven für die Diagnostik mit dem Screeningverfahren BAS-E. Zeitschrift für Psychiatrie, Psychologie und Psychotherapie, 54, 123–132.
(2012). Wiener Testsystem: STROOP Interferenztest nach Stroop. Mödling: Schuhfried.
(2007). Attention-deficit/hyperactivity disorder is characterized by a delay in cortical maturation. Proceedings of the National Academy of Sciences, 104, 19649–19654.
(2010). Beyond the dual pathway model: Evidence for the dissociation of timing, inhibitory, and delay-related impairments in Attention-Deficit/Hyperactivity Disorder. Journal of the American Academy of Child and Adolescent Psychiatry, 49, 345–355.
(2002). Psychological heterogeneity in AD/HD – a dual pathway model of behaviour and cognition. Behavioural Brain Research, 130, 29–36.
(2005). Causal models of attention-deficit/hyperactivity disorder: from common simple deficits to multiple developmental pathways. Biological Psychiatry, 57, 1231–1238.
(2014). Behavioral components of impulsivity. Journal of Experimental Psychology: General, 143, 850–886.
(1935). Studies of interference in serial verbal reactions. Journal of Experimental Psychology, 18, 643–662.
Subcommitee on Attenttion-Deficit/Hyperactivity Disorder and Steering Committee on Quality Improvement and Management (2011). ADHD: Clinical practice guideline for the diagnosis, evaluation, and treatment of Attention-Deficit/Hyperactivity Disorder in children and adolescents. Pediatrics, 128, 1007–1022.(2009). Training and transfer effects of executive functions in preschool children. Developmental Science, 12, 106–113.
(2011). Evaluation des neuropsychologischen Gruppenprogramms ATTENTIONER zur Aufmerksamkeitstherapie bei Kindern und Jugendlichen. Zeitschrift für Neuropsychologie, 22, 75–85.
(2006). Temporal information processing in ADHD: Findings to date and new methods. Journal of Neuroscience Methods, 151, 15–29.
(2005). Time perception: Modality and duration effects in attention-deficit/hyperactivity disorder (ADHD). Journal of Abnormal Child Psychology, 33, 639–654.
(2013). Practitioner Review: Do performance-based measures and ratings of executive function assess the same construct?Journal of Child Psychology and Psychiatry and Allied Disciplines, 54, 131–143.
(2010). Klinische Validität der K-CAB bei Kindern mit ADHS. Zeitschrift für Neuropsychologie, 21, 133–141.
(2008). Automatic and controlled response inhibition: associative learning in the Go/No-Go and Stop-Signal paradigms. Journal of Experimental Psychology: General, 137, 649–672.
(2004).
Understanding self-regulation . In R.F., BaumeisterK.D., Vohs (Eds.), Handbook of self-regulation: Research, theory, and applications (pp.1–9). New York: Guilford.(2009). Heterogeneity in ADHD: Neuropsychological pathways, comorbidity and symptom domains. Journal of Abnormal Child Psychology, 37, 551–564.
(2018). Prepotent motor activity and inhibitory control demands in different variants of the go/no-go paradigm. Psychophysiology, 55. Advance online publication. doi:10.1111/psyp.12871
(2005). Validity of the Executive Function Theory of Attention-Deficit/Hyperactivity Disorder: a meta-analytic review. Biological Psychiatry, 57, 1336–1346.
(2014). Executive functions: formative versus reflective measurement. Measurement, 12, 69–95.
&
the Family Life Project Investigators . (2016). Measuring executive function in early childhood: a case for formative measurement. Psychological Assessment, 8, 583–592.(2004). Normative data and scale properties of the German parent SDQ. European Child & Adolescent Psychiatry, 13, ii3–ii10.
World Health Organization . (2009). International statistical classification of diseases and related health problems (ICD-10). Genf: WHO.(2015). Cognitive shifting in children with Attention-Deficit Hyperactivity Disorder: a near infrared spectroscopy study. Journal of Psychiatry, 18, 196.
(2012). Decreased frontostriatal microstructural organization in attention deficit/hyperactivity disorder. Human Brain Mapping, 33, 1941–1951.
(2012). Deficits in cognitive control, timing and reward sensitivity appear to be dissociable in ADHD. PLoS ONE, 7, e51416.
(2006). The Dimensional Change Card Sort (DCCS): a method of assessing executive function in children. Nature Protocols, 1, 297–301.
(2016). Executive Function: Implications for Education (NCER 2017–2000). Washington, DC: National Center for Education Research, Institute of Education Sciences, U.S. Department of Education.
(2017). Testbatterie zur Aufmerksamkeitsprüfung (TAP) Version 2.3.1. Herzogenrath: Psytest.
(2002). Testbatterie zur Aufmerksamkeitsprüfung für Kinder KITAP. Herzogenrath: Psytest.
