Examining adverse childhood experiences and attention deficit/hyperactivity disorder: A systematic review
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Adverse childhood experiences (ACEs) comprise many dimensions of abuse and neglect in early development. Attention deficit/hyperactivity disorder (ADHD) is a prevalent neurodevelopmental disorder that often begins in childhood. In this review, we investigated the associations between ACEs and ADHD in children. Specifically, the focus is to determine the extent of the relationship between ACE type, cumulative number, and ADHD severity. Furthermore, this study explored all aspects of the bidirectional nature of this relationship including how children with ADHD may experience greater ACEs and the potential contribution of confounding and mediating variables including comorbid conditions and resilience. Selected studies were published between January 2015 and January 2023 on PsychInfo, Google Scholar, PubMed, and Scopus. Selected studies included: (1) The main age group of the study was children; (2) The children had to have been diagnosed with or have parent‐reported ADHD; and (3) The research must include ACE. Case studies and those not meeting the inclusion criteria were excluded from this review. Ultimately, 43 studies met the inclusion criteria, were included in this review, and were evaluated using the appropriate risk of bias assessment tools. These studies supported a positive association between ACEs and ADHD including cumulative quantity and select types of ACEs increasing ADHD severity. Previous literature has primarily utilized observational methodologies which prevent researchers from establishing if there are causal associations and if there is a temporal order to ACEs and ADHD development. This review also provides implications for future research.
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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 | 0,006 | 0,032 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,012 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».