Emotional and attention-deficit/hyperactivity disorder symptoms of preterm vs. full-term children during COVID-19 pandemic restrictions
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Preterm children are at higher risk of developing mental health problems than full-term children. Deterioration of children's mental health was observed during COVID-19 pandemic restrictive measures. Our study compared emotional and attention-deficit/hyperactivity disorder (ADHD) symptoms during school closure between preterm and full-term children. METHODS: Data from two French birth cohorts-ELFE and EPIPAGE-2-were used. In 2011, infants born ≥22 weeks' gestation were recruited. Parents completed the Strengths and Difficulties Questionnaire when the children were 9 years old and experiencing school closure. Multivariate multinomial logistic regression models were used. RESULTS: Subjects included 4164 full-term and 1119 preterm children. In univariate analyses, compared to full-term children: extremely and very preterm children more frequently had abnormal and borderline ADHD scores (odds ratio [OR] 1.86, 95% confidence interval [CI] 1.50-2.30, OR 1.42, 95% CI 1.08-1.85, respectively) and abnormal emotional scores (OR 1.86, 95% CI 1.43-2.40); moderate to late preterm children more often had abnormal ADHD scores (OR 1.33, 95% CI 1.01-1.78). The associations did not remain when previous symptoms at 5 years old were considered. CONCLUSIONS: School closure during lockdown did not appear to increase the risk of mental health problems in preterm compared to full-term children. IMPACT STATEMENT: Preterm children are at higher risk of developing mental health problems than full-term children. Deterioration in children's mental health was observed during COVID-19 pandemic restrictions. However, whether preterm children were a particularly vulnerable subgroup during school closure is unclear. In univariate analyses, extremely and very preterm children more often had abnormal and borderline ADHD symptoms and abnormal emotional symptom scores than full-term children. The associations did not remain significantly associated when previous symptoms were considered. Preterm compared to full-term children more often suffer from ADHD and emotional symptoms, but school closure during lockdown did not appear to increase this risk.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».