Are Individuals with Attention-Deficit /Hyperactivity Disorder at Increased Risk for Type 2 Diabetes Mellitus? : - A systematic literature review
Notice bibliographique
Résumé
Background: Attention-deficit/hyperactivity disorder (ADHD) is a neuropsychiatric disease that affects school-aged children and adults. The overall worldwide prevalence of ADHD is estimated to be about 2- 7% in children and 2- 5% in adults. Little is known about its associations to various metabolic disorders such as type 2 diabetes mellitus (T2DM). Emerging research suggests a positive association between T2DM and ADHD, but the results are inconclusive. Moreover, the underlying mechanisms behind this possible association are still largely unknown. Aim: To explore whether there is a link between ADHD and T2DM and the potential mechanisms. Methods: We searched PubMed and Cochrane Library up to 20 November 2020 without any restrictions on language or date of publication. We included all case-control studies, cohort studies, epidemiologic studies, observational studies, longitudinal studies, and follow-up studies on ADHD subjects of any age, sex or setting who were diagnosed with T2DM during the study or prior to the study. The author then used the Newcastle-Ottawa Scale to assess the quality of the chosen studies. Results: We identified 28 articles and three of them were considered relevant and were therefore included. The included studies reported a positive association of ADHD and T2DM, the prevalence of T2DM in ADHD diagnosed subjects ranged from 0.8% to 3.9% and remained higher when compared to the prevalence of T2DM in the non-ADHD group (control group) with a prevalence ranging from 0.2 to 1.62%. Multiple mechanisms were discussed in the included studies, including proinflammatory cytokine oversecretion combined with an immunologic dysregulation and reduced blood flow to the parietal and frontal lobes in T2DM patients. Conclusion: Due to the limited number of relevant studies, there is no clear evidence for a causal link between ADHD and T2DM. More researches are needed to elucidate the exact underlying genetic and biochemical mechanisms behind this possible association
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,087 | 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 tête enseignante, 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 ».