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Enregistrement W2001545496 · doi:10.1080/15374410802359650

Childhood Maltreatment and Conduct Disorder: Independent Predictors of Adolescent Substance Use Disorders in Youth with Attention Deficit/Hyperactivity Disorder

2008· article· en· W2001545496 sur OpenAlexaff
Virginia A. De Sanctis, Joey W. Trampush, Seth C. Harty, David J. Marks, Jeffrey H. Newcorn, Carlin J. Miller, Jeffrey M. Halperin

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical Child & Adolescent Psychology · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAttention Deficit Hyperactivity Disorder
Établissements canadiensUniversity of Windsor
Organismes subventionnairesNational Institute of Mental Health
Mots-clésConduct disorderPsychologyAttention deficit hyperactivity disorderPsychiatrySubstance abuseClinical psychologySubstance useInjury preventionPoison controlMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Children with attention deficit/hyperactivity disorder (ADHD) are at heightened risk for maltreatment and later substance use disorders (SUDs). We investigated the relationship of childhood maltreatment and other risk factors to SUDs among adolescents diagnosed with ADHD in childhood. Eighty adolescents diagnosed with ADHD when they were 7 to 11 years old were screened for histories of childhood maltreatment, and SUD diagnoses were formulated in accordance with the 4th edition of the Diagnostic and Statistical Manual of Mental Disorders. Lifetime history of problematic substance use was obtained for each parent at baseline. Childhood maltreatment predicted SUD outcome over and above that accounted for by childhood conduct disorder and problematic parental substance use, two potent predictors of adolescent SUDs.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,071
Tête enseignante GPT0,365
Écart entre enseignants0,294 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations42
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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