Comparing Obstetrical Outcomes Between Attention Deficit Hyperactivity Disorder and Attention Deficit Disorder: A Population-Based Studys
Notice bibliographique
Résumé
Objectives: Attention deficit hyperactivity disorder (ADHD) is among the most common neurodevelopmental disorders affecting women of reproductive age. Previous data on this condition did not study its different symptom clusters separately. Our aim was to compare perinatal outcomes between women with hyperactivity cluster (ADHD) and those with the inattentive cluster (attention deficit disorder (ADD)). Methods: A retrospective population-based study utilizing data from the Healthcare Cost and Utilization Project–Nationwide Inpatient Sample (HCUP-NIS). All deliveries or maternal deaths from 2004 to 2014 were available for analysis, and perinatal outcomes were compared between participants with an ADD diagnosis and those with an ADHD diagnosis. A multivariate logistic regression was used to control for confounders. Results: During the study period, there were 9,096,788 deliveries. Of them, 7103 had an ADHD diagnosis, and 2928 had an ADD diagnosis. Women with ADHD, compared to those with ADD, were more likely to be younger than 25 years of age; to be Black; to be from a lower income quartile; to smoke tobacco during pregnancy; and to use illicit drugs (p < 0.001 for all). Using multivariate logistic regression, women with ADHD, compared to those with ADD, had a higher rate of hypertensive disorders of pregnancy (HDPs) (aOR 1.19, 95% CI 1.03–1.37, p = 0.02), preterm delivery (aOR 1.19, 95% CI 1.01–1.39, p = 0.038), maternal infection (aOR 1.39, 95% CI 1.04–1.85, p = 0.024), and small-for-gestational-age (SGA) neonates (aOR 1.33, 95% CI 1.04–1.69, p = 0.022). Conclusions: Women with an ADHD diagnosis, compared to those with ADD, had a higher incidence of various maternal and neonatal complications, including HDPs, preterm delivery, and SGA neonates.
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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 | 0,002 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».