Prenatal cannabis use and the risk of attention deficit hyperactivity disorder and autism spectrum disorder in offspring: A systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: It is plausible that exposure to cannabis in-utero could be associated with an increased risk of neurodevelopmental disorders such as attention deficit hyperactivity disorder (ADHD) symptoms and autism spectrum disorder (ASD) during childhood and adolescence; however, mixed results have been reported. This study investigated whether there is an association between prenatal cannabis use and ADHD symptoms and ASD in offspring using a systematic review and meta-analysis methodology. METHODS: A systematic literature search was conducted in PubMed/Medline, Scopus, EMBASE, Web of Science, Psych-Info, and Google Scholar to identify relevant studies. The study protocol has been preregistered in the Prospective Register of Systematic Reviews (PROSPERO) (CRD42022345001), and the Newcastle-Ottawa Quality Assessment Scale (NOS) was used to assess the methodological quality of included studies. An inverse variance weighted random effect meta-analysis was conducted to pool the overall effect estimates from the included studies. RESULTS: = 45.5 %, P = 0.14] associated with in-utero cannabis exposure in offspring compared to their non-exposed counterparts. Additionally, our stratified analysis highlighted an elevated risk of ADHD symptoms [β = 0.54: 95 % CI (0.26-0.82)] and a marginally significant increase in the risk of diagnostic ADHD among exposed offspring compared to non-exposed counterparts [RR = 1.13, 95 % CI (1.01, 1.26)]. CONCLUSION: This study indicated that maternal prenatal cannabis exposure is associated with a higher risk of ADHD symptoms and ASD in offspring.
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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 | 0,009 | 0,029 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,014 | 0,032 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| 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 ».