Prevalence of attention‐deficit/hyperactivity disorder in people with mood disorders: A systematic review and meta‐analysis
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Attention-deficit/hyperactivity disorder (ADHD) in mood disorders is associated with unfavorable outcomes, including more frequent mood episodes, and increased risk of suicide. The reported prevalence of ADHD in individuals with mood disorders varies widely. METHODS: , 2020, using search terms for ADHD and mood disorders. We included original data on the prevalence of ADHD in individuals with bipolar disorder (BD) or major depressive disorder (MDD). We estimated the prevalence of ADHD, by developmental period and disorder using random-effects meta-analyses. We also compared the rate of ADHD in people with MDD and BD, and with and without mood disorders. RESULTS: Based on 92 studies including 17089 individuals, prevalence of ADHD in BD is 73% (95% CI 66-79) in childhood, 43% (95% CI 35-50) in adolescence, and 17% (95% CI 14-20) in adulthood. Data from 52 studies with 16897 individuals indicated that prevalence of ADHD in MDD is 28% (95% CI 19-39) in childhood, 17% (95% CI 12-24) in adolescence, and 7% (95% CI 4-11) in adulthood. ADHD was three times more common in people with mood disorders compared to those without and 1.7 times more common in BD compared to MDD. CONCLUSION: People with mood disorders are at a significant risk for ADHD. ADHD should be assessed and treated in individuals with BD and MDD. Comprehensive assessment strategies are needed to address challenges of diagnosing ADHD alongside mood disorders.
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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 | 0,009 | 0,024 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,016 | 0,032 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| 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 ».