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Enregistrement W1993334327 · doi:10.1111/j.1360-0443.2007.01758.x

From attention‐deficit/hyperactivity disorder to medical stimulant use to the diversion of prescribed stimulants to non‐medical stimulant use: connecting the dots

2007· article· en· W1993334327 sur OpenAlexafffundabout
Christiane Poulin

Notice bibliographique

RevueAddiction · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueNeuroethics, Human Enhancement, Biomedical Innovations
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesDalhousie UniversityCanada Research Chairs
Mots-clésMethylphenidateMedical prescriptionStimulantAttention deficit hyperactivity disorderAmphetaminePsychiatryMedicinePopulationAttention deficitAttention deficit disorderPharmacologyEnvironmental healthInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

AIMS: To describe the connections among the likelihood of attention deficit/hyperactivity disorder (ADHD), medical and non-medical methylphenidate and amphetamine use and the diversion of prescribed methylphenidate in the general adolescent population. DESIGN: Cross-sectional self-reported anonymous data from the 2002 Student Drug Use Survey in the Atlantic Provinces. SETTING: The Atlantic provinces of Canada. PARTICIPANTS: A total of 12,990 students participated. MEASUREMENTS: The outcomes were a positive ADHD screening test, medical and non-medical use of methylphenidate, medical and non-medical use of amphetamine and the giving and selling of methylphenidate medication by students with a prescription. The Ontario Child Health Study Hyperactivity Scale was used to screen for ADHD. FINDINGS: The prevalence of a positive ADHD screening test was 6% with no significant gender difference. The prevalence of medical and non-medical methylphenidate use and medical and non-medical amphetamine use was 2.0%, 6.6%, 1.2% and 8.7%, respectively. A positive ADHD screening test was independently predictive of these four patterns of use. About 26% of students with prescribed methylphenidate gave or sold some of their medication. Students in a class where at least one student had given or sold some of their prescribed pills had a 1.52-fold increased risk of non-medical methylphenidate use than their counterparts in classes where no giving or selling had taken place. CONCLUSIONS: Connections were demonstrated at the population level between ADHD, medical methylphenidate use, the diversion of prescribed methylphenidate and the non-medical use of methylphenidate. The appropriate assessment and management of ADHD are essential to minimize both the risk of diversion and of substance use associated with unrecognized or untreated ADHD.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,183
Score d'incertitude au seuil0,363

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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.

Tête enseignante Opus0,067
Tête enseignante GPT0,344
Écart entre enseignants0,277 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations141
Publié2007
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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