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Enregistrement W4406353556 · doi:10.1192/j.eurpsy.2024.1813

Prevalence and comorbidity rates of disruptive mood dysregulation disorder in epidemiological and clinical samples: systematic review and meta-analysis

2025· review· en· W4406353556 sur OpenAlexaff
Xavier Benarous, Hélène Lahaye, Angèle Consoli, David Cohen, Réal Labelle, Jean-Marc Guilé

Notice bibliographique

RevueEuropean Psychiatry · 2025
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAttention Deficit Hyperactivity Disorder
Établissements canadiensMcGill UniversityUniversité du QuébecUniversité du Québec à Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComorbidityEpidemiologyMoodMeta-analysisMood disordersPsychiatryPsychologyClinical psychologyPsychiatric comorbidityMedicineInternal medicineAnxiety

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: This systematic review and meta-analysis evaluates the prevalence of disruptive mood dysregulation disorders (DMDD) in community-based and clinical populations. METHODS: PubMed and PsychINFO databases were searched, using terms specific to DMDD, for studies of prevalence and comorbidity rates conducted in youths below 18. RESULTS: Fourteen studies reporting data from 2013 to 2023 were included. The prevalence of DMDD in the community-based samples was 3.3% (95% confidence interval [CI], 1.4-6.0) and 21.9% (95% CI, 15.5-29.0) in the clinical population. The differences in the identification strategy of DMDD were associated with significant heterogeneity between studies in the community-based samples, with a prevalence of 0.82% (95% CI, 0.11-2.13) when all diagnosis criteria were considered. Anxiety, depressive disorders, and ADHD were the most frequent comorbidity present with DMDD. The association with other neurodevelopmental disorders remained poorly investigated. CONCLUSIONS: Caution is required when interpreting these findings, considering the quality of the reviewed data and the level of unexplained heterogeneity among studies. This review stresses the importance of considering a strict adhesion to DMDD criteria when exploring its clinical correlates.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,800
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0090,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,196
Tête enseignante GPT0,469
Écart entre enseignants0,273 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations6
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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