Exposure to fluoridated water and attention deficit hyperactivity disorder prevalence among children and adolescents in the United States: an ecological association
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Epidemiological and animal-based studies have suggested that prenatal and postnatal fluoride exposure has adverse effects on neurodevelopment. The aim of this study was to examine the relationship between exposure to fluoridated water and Attention-Deficit Hyperactivity Disorder (ADHD) prevalence among children and adolescents in the United States. METHODS: Data on ADHD prevalence among 4-17 year olds collected in 2003, 2007 and 2011 as part of the National Survey of Children's Health, and state water fluoridation prevalence from the Centers for Disease Control and Prevention (CDC) collected between 1992 and 2008 were utilized. RESULTS: State prevalence of artificial water fluoridation in 1992 significantly positively predicted state prevalence of ADHD in 2003, 2007 and 2011, even after controlling for socioeconomic status. A multivariate regression analysis showed that after socioeconomic status was controlled each 1% increase in artificial fluoridation prevalence in 1992 was associated with approximately 67,000 to 131,000 additional ADHD diagnoses from 2003 to 2011. Overall state water fluoridation prevalence (not distinguishing between fluoridation types) was also significantly positively correlated with state prevalence of ADHD for all but one year examined. CONCLUSIONS: Parents reported higher rates of medically-diagnosed ADHD in their children in states in which a greater proportion of people receive fluoridated water from public water supplies. The relationship between fluoride exposure and ADHD warrants future study.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle