Iron Status in Attention-Deficit/Hyperactivity Disorder: A Systematic Review and Meta-Analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Attention-deficit/hyperactivity disorder (ADHD) is one of the most common psychiatric disorders in children. However, the pathogenesis of ADHD remains unclear. Iron, an important trace element, is implicated in brain function and dopaminergic activity. Recent studies have investigated the association between iron deficiency and ADHD, but the results are inconsistent. METHODS: A systemic search of MEDLINE, EMBASE, Web of Science and Cochrane Library databases was supplemented by manual searches of references of key retrieved articles. Study quality was evaluated using the Newcastle-Ottawa Scale. The standardised mean difference (SMD) and 95% confidence intervals (CIs) were calculated using a random-effects model. H2 and I2 were used to evaluate the heterogeneity, and sensitivity, subgroup and meta-regression analyses were conducted to explore the reason of heterogeneity. RESULTS: The search yielded 11 studies published before July 25, 2016. Of these, 10 studies, comprising 2191 participants and 1196 ADHD cases, reported serum ferritin levels, and six studies, comprising 617 participants and 369 ADHD cases, reported serum iron levels. Serum ferritin levels were lower in ADHD cases (SMD = -0.40, 95% CI = -0.66 to -0.14). However, we found no correlation between serum iron levels and ADHD (SMD = -0.026, 95% CI = -0.29 to 0.24). Meta-regression analysis indicated that publication year, age, gender, sample size, and Hb levels did not significantly influence the pooled estimates of serum ferritin. CONCLUSION: Lower serum ferritin rather than serum iron is associated with ADHD in children.
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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 | 0,012 | 0,026 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,019 | 0,036 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 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 ».