La obesidad y la depresión durante la gestación como factores de riesgo asociados al desarrollo del Trastorno por Déficit de Atención e Hiperactividad (TDAH) infantil: una revisión sistemática y metaanálisis
Bibliographic record
Abstract
Antecedentes: El trastorno por déficit de atención e hiperactividad (TDAH) es considerado una alteración en el neurodesarrollo de etiología multifactorial. Factores prenatales como la obesidad y la depresión materna han sido propuestos como posibles riesgos asociados, aunque la evidencia sigue siendo limitada. Objetivo: Evaluar la asociación entre la obesidad y depresión durante la gestación con el desarrollo del TDAH infantil mediante una revisión sistemática y metaanálisis. Métodos: Se desarrolló una revisión sistemática en función a los lineamientos PRISMA. La investigación incluyó estudios observacionales (cohortes y casos-controles) en PubMed, Embase y Cochrane Central hasta octubre de 2023. Se incluyeron estudios que evaluaron obesidad y/o depresión materna durante la gestación y su relación con TDAH infantil, diagnosticado según DSM o ICD. Se aplicó evaluación de calidad mediante Newcastle-Ottawa Scale. Número de registro de nuestra base de datos PROSPERO: CRD42023383425. Resultados: Se incluyeron 6 estudios (5 cohortes, 1 caso-control) con un total de 2,477,475 diadas madre-hijo. Se encontró una asociación significativa entre depresión materna gestacional y TDAH infantil (OR combinado = 2.55, IC 95%: 1.92-3.39; I² = 92.32%). En cuanto a la obesidad materna gestacional, no se encontró una asociación significativa (OR combinado = 1.47, IC 95%: 0.70-3.11; I² = 95.23%). Conclusión: La depresión materna durante la gestación se asocia significativamente con un mayor riesgo de TDAH infantil. Aunque la obesidad gestacional mostró una tendencia similar, no alcanzó significancia estadística. Se requiere más investigación para esclarecer estos vínculos y orientar intervenciones preventivas.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.028 | 0.051 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.002 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.007 | 0.017 |
| Bibliometrics | 0.006 | 0.005 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.002 |
| Open science | 0.002 | 0.002 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.005 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".