Longitudinal Associations Between Physical Health Conditions in Childhood and Attention-Deficit/Hyperactivity Disorder Symptoms at Age 17 Years
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».