Association of Tobacco and Lead Exposures With Attention-Deficit/Hyperactivity Disorder
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The study objective was to determine the independent and joint associations of prenatal tobacco and childhood lead exposures with attention-deficit/hyperactivity disorder (ADHD), as defined by current diagnostic criteria, in a national sample of US children. METHODS: Data are from the 2001-2004 National Health and Nutrition Examination Survey, a cross-sectional, nationally representative sample of the US population. Participants were 8 to 15 years of age (N = 2588). Prenatal tobacco exposure was measured by report of maternal cigarette use during pregnancy. Lead exposure was assessed by using current blood lead levels. The Diagnostic Interview Schedule for Children was used to ascertain the presence of ADHD in the past year, on the basis of Diagnostic and Statistical Manual of Mental Disorders, Fourth Edition, criteria. RESULTS: A total of 8.7% (95% confidence interval [CI]: 7.3%-10.1%) of children met criteria for ADHD. Prenatal tobacco exposure (adjusted odds ratio [aOR]: 2.4 [95% CI: 1.5-3.7]) and higher current blood lead concentrations (aOR for third versus first tertile: 2.3 [95% CI: 1.5-3.8]) were independently associated with ADHD. Compared with children with neither exposure, children with both exposures (prenatal tobacco exposure and third-tertile lead levels) had an even greater risk of ADHD (aOR: 8.1 [95% CI: 3.5-18.7]) than would be expected if the independent risks were multiplied (tobacco-lead exposure interaction term, P < .001). CONCLUSIONS: Prenatal tobacco and childhood lead exposures are associated with ADHD in US children, especially among those with both exposures. Reduction of these common toxicant exposures may be an important avenue for ADHD prevention.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».