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Enregistrement W4294990854 · doi:10.1002/wps.21020

Attention‐deficit/hyperactivity disorder as a risk factor for cardiovascular diseases: a nationwide population‐based cohort study

2022· article· en· W4294990854 sur OpenAlex
Lin Li, Zheng Chang, Jiangwei Sun, Miguel Garcia‐Argibay, Ebba Du Rietz, Maja Dobrosavljevic, Isabell Brikell, Tomas Jernberg, Marco Solmi, Samuele Cortese, Henrik Larsson

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueWorld Psychiatry · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAttention Deficit Hyperactivity Disorder
Établissements canadiensOttawa HospitalUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineHazard ratioAttention deficit hyperactivity disorderProportional hazards modelDyslipidemiaPopulationCohortProspective cohort studyDiabetes mellitusCohort studyRisk factorInternal medicineDiseaseConfidence intervalPsychiatryPediatricsEndocrinologyEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Accumulating evidence suggests a higher risk for cardiovascular diseases among individuals with mental disorders, but very little is known about the risk for overall and specific groups of cardiovascular diseases in people with attention-deficit/hyperactivity disorder (ADHD). To fill this knowledge gap, we investigated the prospective associations between ADHD and a wide range of cardiovascular diseases in adults. In a nationwide population-based cohort study, we identified 5,389,519 adults born between 1941 and 1983, without pre-existing cardiovascular diseases, from Swedish registers. The study period was from January 1, 2001 to December 31, 2013. Incident cardiovascular disease events were identified according to ICD codes. Hazard ratios (HR) with 95% confidence intervals (CI) were calculated using Cox proportional hazards regression model, with ADHD as a time-varying exposure. After an average 11.80 years of follow-up, 38.05% of individuals with ADHD versus 23.57% of those without ADHD had at least one diagnosis of cardiovascular disease (p<0.0001). ADHD was significantly associated with increased risk of any cardiovascular disease (HR=2.05, 95% CI: 1.98-2.13) after adjusting for sex and year of birth. Further adjustments for education level, birth country, type 2 diabetes mellitus, obesity, dyslipidemia, sleep problems and heavy smoking attenuated the association, which however remained significant (HR=1.84, 95% CI: 1.77-1.91). Further adjustment for psychiatric comorbidities attenuated but could not fully explain the association (HR=1.65, 95% CI: 1.59-1.71). The strongest associations were found for cardiac arrest (HR=2.28, 95% CI: 1.81-2.87), hemorrhagic stroke (HR=2.16, 95% CI: 1.68-2.77), and peripheral vascular disease/arteriosclerosis (HR=2.05, 95% CI: 1.76-2.38). Stronger associations were observed in males and younger adults, while comparable associations were found among individuals with or without psychotropic medications and family history of cardiovascular diseases. These data suggest that ADHD is an independent risk factor for a wide range of cardiovascular diseases. They highlight the importance of carefully monitoring cardiovascular health and developing age-appropriate and individualized strategies to reduce the cardiovascular risk in individuals with ADHD.

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.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,305
Écart entre enseignants0,289 · 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