Association between Small for Gestational Age and Attention-deficit/Hyperactivity Disorder: A Systematic Review and Meta-Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: This study aimed to conduct a meta-analysis to assess whether neonates born small for gestational age (SGA) have an increased risk of developing Attention-deficit/hyperactivity disorder (ADHD). Methods: In order to identify relevant studies examining the association between neonates born SGA and ADHD in children, we conducted comprehensive searches across major databases, including PubMed, Scopus, and Web of Science. The meta-analysis employed a random-effects model, and the Newcastle-Ottawa scale (NOS) was used to assess the quality of the included studies. Results: A total of 13 records, comprising a sample population of 12,610,162, were included. The pooled estimates of Relative Risk (RR) and Odds Ratio (OR) showed a significant association between SGA neonates and ADHD in children, with RR = 1.35 (95% CI: 1.20, 1.50) and OR = 1.29 (95% CI: 1.03, 1.55). While no significant association was found between SGA and the risk of ADHD in casecontrol studies (OR = 1.25, 95% CI: 0.77, 1.73, p=0.000, I2=97.0%), a significant association was observed in cohort studies (OR = 1.25, 95% CI: 1.19, 1.31, p=0.665, I2=0.0%). Cohort study results demonstrated homogeneity (I2=0.0%). Discussion: This novel meta-analysis reveals a significant association between neonates born SGA and an increased risk of ADHD. Although considerable heterogeneity was observed, subgroup analysis confirmed SGA as a discernible risk factor. Conclusion: The present meta-analysis showed that being born small for gestational age (SGA) is a risk factor for developing attentiondeficit/ hyperactivity disorder (ADHD).
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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 | 0,016 | 0,041 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,021 | 0,038 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».