Risk of attention‐deficit hyperactivity disorder in offspring of mothers with infections during pregnancy
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».