ADHD and Neurodegenerative Disease Risk: A Critical Examination of the Evidence
Notice bibliographique
Résumé
In this review, we undertake a critical appraisal of eight published studies providing first evidence that a history of attention-deficit/hyperactivity disorder (ADHD) may increase risk for the later-life development of a neurodegenerative disease, in particular Lewy body diseases (LBD), by up to five-fold. Most of these studies have used data linked to health records in large population registers and include impressive sample sizes and adequate follow-up periods. We identify a number of methodological limitations as well, including potential diagnostic inaccuracies arising from the use of electronic health records, biases in the measurement of ADHD status and symptoms, and concerns surrounding the representativeness of ADHD and LBD cohorts. Consequently, previously reported risk associations may have been underestimated due to the high likelihood of potentially missed ADHD cases in groups used as "controls", or alternatively previous estimates may be inflated due to the inclusion of confounding comorbidities or non-ADHD cases within "exposed" groups that may have better accounted for dementia risk. Prospective longitudinal studies involving well-characterized cases and controls are recommended to provide some reassurance about the validity of neurodegenerative risk estimates in 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 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».