Psychoéducation
Les courtes vidéos suivantes vous permettront d’en apprendre davantage sur les mécanismes neurologiques liés au TDAH.
Approfondissement de la psychoéducation
Distraction
La distractibilité dans le TDAH est essentiellement déclenchée par des stimuli extérieurs : un bruit, un mouvement, une impression visuelle du monde extérieur. Ce trouble est dû à une désynchronisation de deux réseaux cérébraux responsables de l’attention : le réseau fronto-pariétal ventral, qui réagit de manière réflexe aux stimuli inattendus (« bottom-up »), et le réseau fronto-pariétal dorsal, qui gère l’attention volontaire et ciblée (« top-down ») (Corbetta & Shulman, 2002). Une méta-analyse a identifié chez des enfants atteints de TDAH une activité réduite de ces deux réseaux (Cortese et al., 2012). D’après une étude menée chez des enfants de 7 à 11 ans, lorsque ceux-ci ignoraient volontairement les bruits non pertinents, leur activité cérébrale correspondante était notablement plus faible que chez les enfants sans TDAH ; l’inhibition délibérée des bruits superflus est donc plus difficile (Fu et al., 2022). Une autre étude menée auprès d’enfants de 9 à 12 ans a en outre révélé une diminution de l’activité dans le lobe pariétal, une région du cerveau impliquée dans le traitement des stimuli visuels, lors du filtrage des distracteurs visuels (Booth et al., 2005).
Dans la scène en réalité virtuelle, vous êtes exposé·e en permanence à des stimuli extérieurs qui peuvent vous distraire et vous empêcher d’accomplir votre travail.
Capacité de mémorisation
La mémoire de travail – la capacité à retenir temporairement des informations pour accomplir une tâche – est principalement contrôlée par le cortex préfrontal (CPF). En plus de déterminer quelles informations sont pertinentes, il gère également la réaction à ces informations, selon ce que la tâche à exécuter exige (D’Esposito & Postle, 2015). Une étude effectuée auprès de 362 enfants a révélé que, lors d’une tâche impliquant la mémoire de travail, l’activité dans le cortex frontal inférieur gauche (gyrus frontal inférieur), une région du cerveau qui joue un rôle clé dans ce contrôle, était sensiblement réduite chez les enfants atteints de TDAH (Li et al., 2023). Un phénomène qui rend difficiles la mémorisation et le traitement simultanés de plusieurs informations. Une méta-analyse de 26 études confirme ce résultat au niveau comportemental : des déficits notables de la mémoire de travail verbale et spatiale, indépendamment de l’intelligence (Martinussen et al., 2005). Par ailleurs, le PFC a besoin de dopamine et de noradrénaline comme neurotransmetteurs pour maintenir l’information et bloquer les stimuli perturbateurs (Clark & Noudoost, 2014).
Dans la scène en réalité virtuelle, vous devez retenir plusieurs informations, tout en recevant de nouvelles en permanence. Les stimuli perturbateurs compliquent la mémorisation des informations.
Rêverie
La rêverie est différente de la distractibilité extérieure : la distraction est causée par des stimuli intérieurs, des pensées autoréférentielles. En cause : le réseau du mode par défaut (DMN), un réseau cérébral qui s’active lorsque le cerveau ne travaille pas de manière ciblée sur une tâche (Raichle et al., 2001). Il existe parfois un chevauchement entre le DMN et le système limbique, un réseau de structures sous-corticales profondes (dont l’hippocampe, l’amygdale), qui stocke les souvenirs et traite les émotions positives et négatives. L’hippocampe notamment fait partie de ces deux systèmes. L’évaluation émotionnelle par l’amygdale et l’indexation des souvenirs par l’hippocampe convergent dans le noyau accumbens – centre clé du circuit de la récompense et composante des ganglions de la base – où, avec les signaux dopaminergiques, elles sont « transformées » en récompense et donc en impulsion d’agir, autrement dit en motivation à devenir actif (Rajmohan & Mohandas, 2007). Une étude réalisée auprès d’enfants de 7 à 10 ans a révélé chez les sujets atteints de TDAH une modification de la connectivité entre les zones limbiques et le cortex préfrontal (Fateh et al., 2023). En outre, une étude expérimentale menée chez des sujets de 7 à 12 ans a montré une dégradation de l’attention nettement supérieure chez les enfants atteints de TDAH lorsque ceux-ci étaient incités à avoir des pensées autoréférentielles, par rapport aux enfants sans TDAH (Merrill et al., 2022).
Dans la scène en réalité virtuelle, l’esprit entre dans un état de vagabondage mental dans lequel il se détache temporairement du monde extérieur.
Hyperactivité
L’agitation motrice dans le TDAH est étroitement liée aux ganglions de la base. Ces structures sous-corticales interviennent dans le contrôle des mouvements. Le putamen joue ici un rôle central. Il a pour fonction de réguler les mouvements et est fortement influencé par la dopamine comme neurotransmetteur (Rocha et al., 2023). Par ailleurs, il existe une corrélation étroite entre le contrôle des impulsions et ces circuits dopaminergiques (Dalley & Robbins, 2017). Une étude menée chez des garçons de 6 à 12 ans a montré qu’un changement d’activité dans le putamen était directement lié à la capacité à rester assis immobile (Teicher et al., 2000). Une étude longitudinale réalisée auprès de 270 enfants a également révélé une réduction précoce et stable de la surface dans le striatum dorsal – la zone des ganglions de la base dont fait aussi partie le putamen – qui a persisté de l’enfance jusqu’à l’adolescence (Shaw et al. 2014). Un aspect décisif pour le quotidien scolaire : lors d’un test de concentration, la performance des enfants atteints de TDAH était nettement meilleure lorsqu’ils faisaient de légers mouvements – avec un renforcement de l’activité préfrontale ; chez les enfants sans TDAH, aucune différence n’a été constatée (Hoy et al., 2024).
En conséquence, c’est le mouvement qui permet l’activation nécessaire du cerveau pour être attentif, tout comme dans la scène en réalité virtuelle.
Booth, J. R., Burman, D. D., Meyer, J. R., Lei, Z., Trommer, B. L., Davenport, N. D., Li, W., Parrish, T. B., Gitelman, D. R., & Mesulam, M. M. (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, 46(1), 94–111.
Clark, K. L., & Noudoost, B. (2014). The role of prefrontal catecholamines in attention and working memory. Frontiers in Neural Circuits, 8, Article 33. https://doi.org/10.3389/fncir.2014.00033
Corbetta, M., & Shulman, G. L. (2002). Control of goal-directed and stimulus-driven attention in the brain. Nature Reviews Neuroscience, 3(3), 201–215. https://doi.org/10.1038/nrn755
Cortese, S., Kelly, C., Chabernaud, C., Proal, E., Di Martino, A., Milham, M. P., & Castellanos, F. X. (2012). Toward systems neuroscience of ADHD: A meta-analysis of 55 fMRI studies. American Journal of Psychiatry, 169(10), 1038–1055. https://doi.org/10.1176/appi.ajp.2012.11101521
Dalley, J. W., & Robbins, T. W. (2017). Fractionating impulsivity: Neuropsychiatric implications. Nature Reviews Neuroscience, 18(3), 158–171. https://doi.org/10.1038/nrn.2017.8
D’Esposito, M., & Postle, B. R. (2015). The cognitive neuroscience of working memory. Annual Review of Psychology, 66, 115–142. https://doi.org/10.1146/annurev-psych-010814-015031
Fateh, A. A., Huang, W., Hassan, M., Zhuang, Y., Lin, J., Luo, Y., Yang, B., & Zeng, H. (2023). Default mode network connectivity and social dysfunction in children with Attention Deficit/Hyperactivity Disorder. International Journal of Clinical and Health Psychology, 23(4), Article 100393. https://doi.org/10.1016/j.ijchp.2023.100393
Fu, T., Li, B., Yin, W., Huang, S., Liu, H., Song, Y., Li, X., Shang, H., Zhou, Y., Cheng, D., Cao, L., & Dang, C.-P. (2022). Sound localization and auditory selective attention in school-aged children with ADHD. Frontiers in Neuroscience, 16, Article 1051585. https://doi.org/10.3389/fnins.2022.1051585
Hoy, B.-A., Bi, M., Lam, M., Krishnasamy, G., Abdalmalak, A., & Fenesi, B. (2024). Hyperactivity in ADHD: Friend or foe? Brain Sciences, 14(7), Article 719. https://doi.org/10.3390/brainsci14070719
Li, X., Motwani, C., Cao, M., Martin, E., & Halperin, J. M. (2023). Working memory-related neurofunctional correlates associated with the frontal lobe in children with familial vs. non-familial attention deficit/hyperactivity disorder. Brain Sciences, 13(10), Article 1469. https://doi.org/10.3390/brainsci13101469
Martinussen, R., Hayden, J., Hogg-Johnson, S., & Tannock, R. (2005). A meta-analysis of working memory impairments in children with attention-deficit/hyperactivity disorder. Journal of the American Academy of Child & Adolescent Psychiatry, 44(4), 377–384. https://doi.org/10.1097/01.chi.0000153228.72591.73
Merrill, B. M., Raiker, J. S., Mattfeld, A. T., Macphee, F. L., Ramos, M. C., Zhao, X., Altszuler, A. R., Schooler, J. W., Coxe, S., Gnagy, E. M., Greiner, A. R., Coles, E. K., & Pelham, W. E., Jr. (2022). Mind-wandering and childhood ADHD: Experimental manipulations across laboratory and naturalistic settings. Research on Child and Adolescent Psychopathology, 50(9), 1139–1149. https://doi.org/10.1007/s10802-022-00912-6
Raichle, M. E., MacLeod, A. M., Snyder, A. Z., Powers, W. J., Gusnard, D. A., & Shulman, G. L. (2001). A default mode of brain function. Proceedings of the National Academy of Sciences, 98(2), 676–682. https://doi.org/10.1073/pnas.98.2.676
Rajmohan, V., & Mohandas, E. (2007). The limbic system. Indian Journal of Psychiatry, 49(2), 132–139. https://doi.org/10.4103/0019-5545.33264
Rocha, G. S., Freire, M. A. M., Britto, A. M., Paiva, K. M., Oliveira, R. F., Fonseca, I. A. T., Araújo, D. P., Oliveira, L. C., Guzen, F. P., Morais, P. L. A. G., & Cavalcanti, J. R. L. P. (2023). Basal ganglia for beginners: The basic concepts you need to know and their role in movement control. Frontiers in Systems Neuroscience, 17, Article 1242929. https://doi.org/10.3389/fnsys.2023.1242929
Shaw, P., De Rossi, P., Watson, B., Wharton, A., Greenstein, D., Raznahan, A., Sharp, W., Lerch, J. P., & Chakravarty, M. M. (2014). Mapping the development of the basal ganglia in children with attention-deficit/hyperactivity disorder. Journal of the American Academy of Child & Adolescent Psychiatry, 53(7), 780–789. https://doi.org/10.1016/j.jaac.2014.05.003
Teicher, M. H., Anderson, C. M., Polcari, A., Glod, C. A., Maas, L. C., & Renshaw, P. F. (2000). Functional deficits in basal ganglia of children with attention-deficit/hyperactivity disorder shown with functional magnetic resonance imaging relaxometry. Nature Medicine, 6(4), 470–473. https://doi.org/10.1038/74737