Self-Reported Mental Health Problems Among Adults Born Preterm: A Meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
CONTEXT: Preterm birth increases the risk for mental disorders in adulthood, yet findings on self-reported or subclinical mental health problems are mixed. OBJECTIVE: To study self-reported mental health problems among adults born preterm at very low birth weight (VLBW; ≤1500 g) compared with term controls in an individual participant data meta-analysis. DATA SOURCES: Adults Born Preterm International Collaboration. STUDY SELECTION: = 1512). DATA EXTRACTION: We obtained individual participant data from 6 study cohorts and compared preterm and control groups by mixed random coefficient linear and Tobit regression. RESULTS: Adults born preterm reported more internalizing (pooled β = .06; 95% confidence interval .01 to .11) and avoidant personality problems (.11; .05 to .17), and less externalizing (-.10; -.15 to -.06), rule breaking (-.10; -.15 to -.05), intrusive behavior (-.14; -.19 to -.09), and antisocial personality problems (-.09; -.14 to -.04) than controls. Group differences did not systematically vary by sex, intrauterine growth pattern, neurosensory impairments, or study cohort. LIMITATIONS: Exclusively self-reported data are not confirmed by alternative data sources. CONCLUSIONS: Self-reports of adults born preterm at VLBW reveal a heightened risk for internalizing problems and socially avoidant personality traits together with a lowered risk for externalizing problem types. Our findings support the view that preterm birth constitutes an early vulnerability factor with long-term consequences on the individual into adulthood.
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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 | 0,028 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,012 | 0,035 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».