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Enregistrement W4410755048 · doi:10.31234/osf.io/cvekf_v1

Systematic Review and Meta-Analysis: Predictors of Adult Psychiatric Outcomes of Childhood ADHD

2024· preprint· en· W4410755048 sur OpenAlexaboutno aff
N.E. van der Plas, Siri Noordermeer, Jaap Oosterlaan, Marjolein Luman

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAttention Deficit Hyperactivity Disorder
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMeta-analysisPsychiatryPsychologyAttention deficit hyperactivity disorderClinical psychologyMedicineInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ObjectivePsychiatric disorders are highly prevalent in adults with childhood-onset attention-deficit/hyperactivity disorder (ADHD). Currently, little is known about childhood predictors for these outcomes.MethodPubMed, PsychInfo, Web of Science, and EMBASE were searched until June 2024. Eligible studies investigated childhood predictors of persistent ADHD, substance use disorders (SUDs), conduct disorder, antisocial personality disorder, major depressive disorder (MDD), and/or anxiety disorders in adults diagnosed with childhood ADHD (PROSPERO #CRD42022320887). Meta-analytic models were tested when N ≥3 for a predictor with similar effect measures, otherwise predictors were discussed narratively when N ≥2. The Newcastle–Ottawa Scale (NOS) was used to assess study quality.ResultsThe selected 36 studies included 119 predictors, with 10 predictors eligible for meta-analyses. History of stimulant treatment (odds ratio [OR] = 1.88, 95% CI = 1.28-2.75, p = .001) was associated with increased, and higher childhood IQ with decreased (OR = 0.99, 95% CI = 0.98-1.00, p =.039), risk of ADHD persistence in adulthood. ADHD persistence was associated with increased risk of SUDs (OR = 2.12, 95% CI = 1.53-3.17, p =.004) and MDD (OR = 3.19, 95% CI = 1.71-5.95, p <.001). Narratively reviewed predictors of fair/good quality studies showed potential predictors for ADHD persistence (ie, ADHD combined type, hyperactive/impulsive symptoms, anxiety disorders, externalizing problems, social dysfunctioning, and socioeconomic status).ConclusionWe confirmed earlier reported childhood predictors (ie, stimulant treatment history, ADHD persistence) and identified potential new predictors (ie, childhood anxiety disorders, social problems, socioeconomic status) for psychiatric outcomes of ADHD. However, the available literature is hampered by methodological shortcomings. Future studies should focus on studying combined effects of potential predictors.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,016
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,044
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: Méta-analyse
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,022
Score d'incertitude au seuil0,087

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0160,044
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0220,042
Bibliométrie0,0090,009
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,043
Tête enseignante GPT0,344
Écart entre enseignants0,301 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeMéta-analyse
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations0
Publié2024
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Résumé présentoui

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