Family screening for neurodevelopmental problems and its associations with child cognitive function enable tailored treatment for childhood obesity
Notice bibliographique
Résumé
AIM: To identify neurodevelopmental disorders in children with obesity, and investigate associations to cognitive functions as well as parents' self-reported neurodevelopmental problems. METHODS: Eighty children were included at two outpatient obesity clinics in Sweden 2018-2019. Of these, 50 children without previously diagnosed neurodevelopmental disorders were screened, and so were their parents. Children who screened positive for neurodevelopmental problems were referred to a specialised psychiatry unit for further diagnosis. Test results of cognitive functioning were compared with the norm and between study groups by neurodevelopmental diagnoses. RESULTS: Of the screened families, 17/50 children were diagnosed by the psychiatric unit with attention deficit-hyperactivity disorder (ADHD) and 15/82 parents screened positive for neurodevelopmental problems. Having a mother who screened positive for neurodevelopmental problems was associated with child ADHD (p < 0.05). The children's full-scale intelligence quotient (92.86 ± 12.01, p < 0.001) and working memory index (90.62 ± 12.17, p < 0.001) were lower than the norm. Working memory index was lower in children with ADHD compared to without ADHD: 84.76 ± 9.58 versus 94.09 ± 12.29 (p ≤ 0.01). Executive constraints were associated with verbal deviances. CONCLUSION: Increased awareness is needed about the overlap between neurodevelopmental problems and obesity in obesity clinics.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».