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Enregistrement W4381662218 · doi:10.1002/mhs2.26

Examining adverse childhood experiences and attention deficit/hyperactivity disorder: A systematic review

2023· review· en· W4381662218 sur OpenAlexaff
Magda Wojtara, Yusra Syeda, Heshwin Singh, Emaan Rana, Saleem Sabeer

Notice bibliographique

RevueMental Health Science · 2023
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAttention Deficit Hyperactivity Disorder
Établissements canadiensWestern UniversityToronto Metropolitan University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAttention deficit hyperactivity disorderConfoundingObservational studyPsychologyClinical psychologyNeglectScopusAdverse Childhood ExperiencesPsychiatryPsychological resilienceMedicineMEDLINEDevelopmental psychologyMental healthPsychotherapist

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,032
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,031

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,032
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0050,005
Bibliométrie0,0090,012
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,104
Tête enseignante GPT0,419
Écart entre enseignants0,314 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

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

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

En bref

Citations9
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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