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Enregistrement W4221129453 · doi:10.1002/jcv2.12070

Risk of attention‐deficit hyperactivity disorder in offspring of mothers with infections during pregnancy

2022· article· en· W4221129453 sur OpenAlexaff
Kjersti Mæhlum Walle, Ragna Bugge Askeland, Kristin Gustavson, Siri Mjaaland, Eivind Ystrøm, W. Ian Lipkin, Per Magnus, Camilla Stoltenberg, Ezra Susser, Michaeline Bresnahan, Mady Hornig, Ted Reichborn‐Kjennerud, Helga Ask

Notice bibliographique

RevueJCPP Advances · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAttention Deficit Hyperactivity Disorder
Établissements canadiensInstitute of Infection and Immunity
Organismes subventionnairesEunice Kennedy Shriver National Institute of Child Health and Human DevelopmentNational Institute of Child Health and Human DevelopmentNorges ForskningsrådHelse- og Omsorgsdepartementet
Mots-clésAttention deficit hyperactivity disorderOffspringPregnancyAttention deficit disorderPsychiatryAttention deficitMedicinePsychologyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Maternal infections during pregnancy are common events that have been suggested to be risk factors for Attention-deficit hyperactivity disorder (ADHD) in offspring. Only a few studies have been conducted to date and results are conflicting. The current study investigates the associations between specific groups of prenatal maternal infections and offspring ADHD, considering timing of exposure and the role of fever. Methods: We used data from the prospective Norwegian Mother, Father and Child Cohort Study (MoBa), including more than 112,000 pregnancies, linked with data from the Medical Birth Registry of Norway and the Norwegian Patient Registry to estimate odds ratios for the likelihood that children develop ADHD after being exposed to maternal infections during gestation. Results: Children exposed to any maternal infection during pregnancy showed increased risk of receiving an ADHD diagnosis (OR = 1.15, CI = 1.03-1.27). Specifically, increased ADHD risk was observed after exposure to genitourinary infections in second (OR = 1.42, CI = 1.06-1.90) or third trimester (OR = 2.04, CI = 1.19-3.49), and to respiratory infections in second trimester (OR = 1.31, CI = 1.12-1.54), provided these infections were accompanied by episodes of fever. Increased ADHD risk was also observed after exposure to diarrhea without fever in the third trimester (OR = 1.25, CI = 1.07-1.46). Conclusions: Overall, our results suggest that prenatal exposure to maternal infections, particularly with co-occurring episodes of fever, are risk factors for ADHD. Fever (or severity of the infection) appears to be more important in mid-pregnancy associations. Our results indicate that type of infection and timing of exposure might influence the associations, but small effect sizes require careful interpretations. The association between infection and ADHD should be estimated using discordant siblings or other negative control designs that give better adjustment for unmeasured familial confounding.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,025
Score d'incertitude au seuil0,536

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,012
Tête enseignante GPT0,280
Écart entre enseignants0,268 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations17
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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