Medication Persistence in Turkish Children and Adolescents with Attention-Deficit/Hyperactivity Disorder
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The aim of this study was to investigate medication persistence in Turkish children and adolescents with attention-deficit/hyperactivity disorder (ADHD). The effects of sociodemographic characteristics, symptom severity of ADHD, comorbidity, and treatment-related factors influencing medication persistence in children diagnosed with ADHD were studied. METHODS: Medication persistence over a continuous 12 month period was evaluated for 877 children and adolescents between 6 and 18 years of age, who were diagnosed with ADHD for the first time and started to receive medication. Medication persistence was determined according to whether or not taking the prescribed medication continued for 12 months after the initiation of treatment. Whereas the symptom severity of ADHD was assessed by using the Turgay Diagnostic and Statistical Manual of Mental Disorders, 4th ed. (DSM-IV)-based Child and Adolescent Behaviour Disorders Screening and Rating Scale-Parents Form (T-DSM-IV-S), perceived medication efficacy after the first treatment was evaluated by the Clinical Global Impressions-Improvement Scale (CGI-I). RESULTS: In this study, medication persistence over a continuous 12 month period occurred at a rate of 30.2% (n=265) in the subjects studied. The hierarchical regression analysis conducted in this research revealed that younger age, higher hyperactivity/impulsivity symptom severity, use of long-acting methylphenidate, addition of another ADHD medication, addition of other psychotropic medications, absence of side effects, and perceived medication efficacy were associated with successful medication persistence over a continuous 12 month period. CONCLUSIONS: Understanding the factors that affect medication persistence in ADHD may improve treatment efficacy and symptom control, while minimizing future risks.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».