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Enregistrement W4382893436 · doi:10.1016/j.jaac.2023.06.016

Longitudinal Associations Between Physical Health Conditions in Childhood and Attention-Deficit/Hyperactivity Disorder Symptoms at Age 17 Years

2023· article· en· W4382893436 sur OpenAlexaff
Claire Reed, Samuele Cortese, Henrik Larsson, Cédric Galéra, Joanne Cotton, Valerie Brandt

Notice bibliographique

RevueJournal of the American Academy of Child & Adolescent Psychiatry · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAttention Deficit Hyperactivity Disorder
Établissements canadiensResearch Unit on Children's Psychosocial Maladjustment
Organismes subventionnairesEconomic and Social Research CouncilVetenskapsrådetShireInstitut National de la Santé et de la Recherche MédicaleKarolinska InstitutetSolent NHS TrustEuropean CommissionUniversity of SouthamptonAcademy of Medical SciencesUniversité de BordeauxUK Research and Innovation
Mots-clésConfoundingAttention deficit hyperactivity disorderCohort studyCohortLongitudinal studyMedicineCluster (spacecraft)PediatricsCross-sectional studyPsychologyPsychiatryClinical psychologyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objective While evidence suggests significant cross-sectional relationships between Attention-Deficit/Hyperactivity Disorder (ADHD) and several physical health conditions, less is known about their longitudinal associations. We investigated the cumulative effect of childhood physical health conditions on ADHD symptoms at age 17, controlling for environmental factors, ADHD medication status and ADHD symptoms at age three. Method Using Millennium Cohort Study data (Weighted n=8,059), we assessed whether four physical health clusters (sensory, neurological, atopic, and cardio-metabolic) were associated with scores on the ADHD subscale from the Strengths and Difficulties Questionnaire at age 17. Environmental factors were grouped into five cumulative risk indices: prenatal, perinatal, postnatal environment, postnatal maternal wellbeing, and sociodemographic factors. Regression analyses determined whether each physical health cluster was associated with ADHD score while controlling for environmental factors, ADHD medication and earlier symptoms. Results Sensory, neurological, and cardio-metabolic clusters were all significantly associated with ADHD symptoms (β range=0.04-0.09, p < .001). The overall model explained 2% of the variance. This rose to 21% (ΔR 2 = .06) after adjusting for confounders. The sensory (β = 0.06) and neurological (β = 0.06) clusters remained significant (R 2 = .21, ΔR 2 = .06) but the cardio-metabolic cluster was no longer a significant predictor. Conclusion Sensory or neurological conditions in childhood were associated with higher ADHD symptoms aged 17 after adjustment of confounders. This was not the case for atopic or cardio-metabolic conditions. These findings have implications for the care of children with sensory/neurological conditions and future research examining ADHD etiopathophysiology.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil0,037

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,339
Écart entre enseignants0,318 · 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'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

Citations8
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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