Association Between ADHD and Obesity: A Systematic Review and Meta-Analysis
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Impulsivity and inattention related to attention deficit hyperactivity disorder (ADHD) may increase food intake and, consequently, weight gain. However, findings on the association between obesity/overweight and ADHD are mixed. The authors conducted a meta-analysis to estimate this association. METHOD: A broad range of databases was searched through Aug. 31, 2014. Unpublished studies were also obtained. Study quality was rated with the Newcastle-Ottawa Scale. Random-effects models were used. RESULTS: Forty-two studies that included a total of 728,136 individuals (48,161 ADHD subjects; 679,975 comparison subjects) were retained. A significant association between obesity and ADHD was found for both children (odds ratio=1.20, 95% CI=1.05-1.37) and adults (odds ratio=1.55, 95% CI=1.32-1.81). The pooled prevalence of obesity was increased by about 70% in adults with ADHD (28.2%, 95% CI=22.8-34.4) compared with those without ADHD (16.4%, 95% CI=13.4-19.9), and by about 40% in children with ADHD (10.3%, 95% CI=7.9-13.3) compared with those without ADHD (7.4%, 95% CI=5.4-10.1). The significant association between ADHD and obesity remained when limited to studies 1) reporting odds ratios adjusted for possible confounding factors; 2) diagnosing ADHD by direct interview; and 3) using directly measured height and weight. Gender, study setting, study country, and study quality did not moderate the association between obesity and ADHD. ADHD was also significantly associated with overweight. Individuals medicated for ADHD were not at higher risk of obesity. CONCLUSIONS: This study provides meta-analytic evidence for a significant association between ADHD and obesity/overweight. Further research should address possible underlying mechanisms and the long-term effects of ADHD treatments on weight in individuals with both ADHD and obesity.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,009 | 0,024 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,018 | 0,032 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».