Maternal exposure to pesticides during pregnancy and risk for attention-deficit/hyperactivity disorder in offspring
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Attention-deficit/hyperactivity disorder (ADHD) is the most common psychiatric disorder in childhood. Studies explored the association of maternal exposure to pesticides during pregnancy with a risk of offspring developing ADHD, but have reported inconclusive results. Here, we will perform a systematic review and meta-analysis of observational studies to assess a possible association between them. METHODS: This study followed the Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses Protocols. PubMed, Embase, Web of Science, the Cochrane Library, and the PsycINFO will be searched from inception to May 2021. Observational studies investigating the association of maternal exposure to pesticides during pregnancy with a risk of offspring developing ADHD will be considered. The Newcastle-Ottawa Scales or the scale of the Agency for Healthcare Research and Quality will be used to assess the methodological quality of the included studies according to their study design. A fixed or random-effect model will be used to synthesize data depend on the heterogeneity test. STATA version 12.0 will be used to conduct the meta-analysis. RESULTS: This study will provide a high-quality evaluation of association between maternal exposure to pesticides during pregnancy and risk for ADHD in offspring. CONCLUSION: This study will present evidence on whether maternal exposure to pesticides during pregnancy is a risk factor for ADHD in offspring.
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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 | 0,005 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,008 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».