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Enregistrement W2005110161 · doi:10.1016/s0924-9338(13)76875-5

1931 – Attention Problems In Childhood And Substance Use 18 Years Later

2013· article· en· W2005110161 sur OpenAlexaff
Cédric Galéra, Jean‐Baptiste Pingault, Éric Fombonne, Grégory Michel, Emmanuel Lagarde, Manuel Bouvard, Maria Melchior

Notice bibliographique

RevueEuropean Psychiatry · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAttention Deficit Hyperactivity Disorder
Établissements canadiensMcGill UniversityUniversité de MontréalCentre Hospitalier Universitaire Sainte-Justine
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychologySubstance usePsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction Attention Deficit/Hyperactivity Disorder (ADHD) has been linked to substance use disorders later in life. However, the unique contribution of ADHD is not clarified yet. Insufficient research in this area has considered first substance use, associated behavioral problems and female gender in longitudinal and community settings. Aims To study the association between childhood attention problems and substance use 18 years later. Method Using a French community sample of 1103 youths followed from 1991 to 2009, we tested associations between childhood attention problems (dimensional constructs) and substance use between ages 22 and 35, adjusting for potential childhood and family confounders. Results Individuals with high levels of childhood attention problems presented higher rates of substance use (regular tobacco smoking, alcohol abuse/dependence, cannabis problematic use, cocaine lifetime use). However, when taking into account other childhood behavioral problems, early substance use, academic difficulties and family adversity, childhood attention problems were only related to regular tobacco smoking and cocaine lifetime use. Conclusions This longitudinal community-based study shows that, except for tobacco and cocaine, the association between childhood attention problems and substance use is confounded by a range of early risk factors.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,254
Écart entre enseignants0,231 · 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

Citations1
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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