Gender differences and age of diagnosis in ADHD
Notice bibliographique
Résumé
Introduction Female patients tend to be more often diagnosed with ADHD inattentive subtype. Many of these females deny an earlier childhood history of hyperactivity or disruptive behaviours and hence may have been clinically overlooked in childhood, while their male counterparts may have presented with ADHD combined subtype which tends to be more easily identified and diagnosed. Objectives Participants will learn about gender differences in ADHD diagnosis and epidemiology. Aims To examine gender differences in the age of first diagnosis of ADHD in a clinical population. Methods The study sample consisted of 118 males and 61 females (ages 17–69). Each patient was evaluated and diagnosed by an experienced psychiatrist. Clinical measures (administered by a trained psychometrist) included the CAARS (self and observer versions), BRIEF (self and informant versions), CAADID (history and structured interview), ASRS, CPT, Beck Anxiety and Beck Depression Inventories. Patients were referred by family physicians to a large out-patient metropolitan psychiatry program specializing in ADHD. Information regarding childhood diagnosis was collected retrospectively during the clinical interview. Results In this study the mean age of diagnosis (ADHD) for males was 31.2 years versus 32.1 for females. Neither t-test (p = 0.44) nor non-parametric testing using Mann-Whitney U Test (p = 0.67) showed any statistical differences between the two groups. Conclusions In the present study there were no difference in the mean age of first diagnosis between male and female subjects. In the present study Further studies are needed to clarify this question. Selection factor may have been a factor in these results.
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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 | 0,000 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».