Risk of attention deficit hyperactivity disorder diagnosis following multiple exposures to general anesthesia in the paediatric population: A systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
Objectives: The risk of attention deficit hyperactivity disorder (ADHD) following multiple exposures to anesthesia has been debated. Our objective was to systematically review the literature to examine the association between multiple exposures to general anesthesia before age 5 and subsequent diagnosis of ADHD. Methods: A systematic search of EMBASE, PubMed, and SCOPUS was performed using key search terms in February 2022. We included studies that: were published after 1980, included only otherwise healthy children who experienced two or more exposures to general anesthetic before age 5, diagnosed ADHD by a medical professional before age 19 years after exposure to general anesthetic, were cross-sectional, case-control, or cohort study, and were published in English. The results (expressed as hazard ratios [HR] and associated 95% confidence intervals [CI]) were pooled using meta-analytic techniques. Studies which did not present their results as HR and 95% CI were analyzed separately. GRADE was used to determine the certainty of the findings. PRISMA guidelines were followed at each stage of the review. Results: Eight studies (196,749 children) were included. Five reported HR and 95% CI and were subsequently pooled for meta-analysis. Multiple exposures to anesthesia were associated with diagnosis of ADHD before the 19th year of life (HR: 1.71; 95% CI: 1.59, 1.84). Two of the three studies not used in the meta-analysis also found an increased risk of ADHD diagnosis following multiple anesthetic exposures. Conclusions: There was an association between multiple early exposures to general anesthesia and later diagnosis of 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.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,006 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».