Prenatal antibiotic exposure and risk of attention-deficit/hyperactivity disorder: a population-based cohort study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Abnormal microbiota composition induced by prenatal exposure to antibiotics has been proposed as a potential contributor to the development of attention-deficit/hyperactivity disorder (ADHD). We examined the association between prenatal antibiotic exposure and risk of ADHD. METHODS: We conducted a population-based retrospective cohort study of children born in Manitoba, Canada, between 1998 and 2017 and their mothers. We defined exposure as the mother having filled 1 or more antibiotic prescriptions during pregnancy. The outcome was diagnosis of ADHD in the offspring, as identified in administrative databases. We estimated hazard ratios (HRs) using Cox proportional hazards regression in the overall cohort, in a separate cohort matched on high-dimensional propensity scores and in a sibling cohort. RESULTS: In the overall cohort, consisting of 187 605 children, prenatal antibiotic dispensation was associated with increased risk of ADHD (HR 1.22, 95% confidence interval [CI] 1.18-1.26). Similar results were observed in the matched cohort of 129 674 children (HR 1.20, 95% CI 1.15-1.24) but not in the sibling cohort (HR 1.06, 95% CI 0.99-1.13). Two negative-control analyses indicated a positive association with ADHD despite the lack of a reasonable biological mechanism, which suggested that the observed association between prenatal antibiotic dispensation and risk of ADHD was likely due to confounding. INTERPRETATION: In our study, prenatal antibiotic exposure was not associated with increased risk of ADHD in children. Although the risk was higher in the overall and matched cohorts, it was likely overestimated because of unmeasured confounding. Future studies are warranted to examine other factors affecting microbiota composition in association with risk of ADHD.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,008 |
| 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 | 0,001 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».