Studying the Epidemiology of Attention-Deficit Hyperactivity Disorder: Screening Method and Pilot Results
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: As part of a larger epidemiologic study of risk factors for attention-deficit hyperactivity disorder (ADHD), this pilot study combined parent and teacher information to estimate ADHD prevalence among elementary school children in a North Carolina county. The methods developed for this study and the pitfalls we encountered illustrate the challenges involved in conducting population-based studies of ADHD. METHODS: We employed 2-stage screening using DSM-IV criteria. Teachers completed behaviour-rating scales for all children. We then administered a structured telephone interview to parents of potential cases. We screened 362 of 424 (85%) children in grades 1 to 5 in 4 schools. RESULTS: According to parent reports, 43 children (12%) had previously been diagnosed with ADHD by a health professional. Thirty-four children (9%) were taking ADHD medication. Forty-six children (12.7%) met study case criteria for ADHD, based on combined teacher and parent reports. Of the 46 cases, 18 (39%) had not been previously identified. Eight previously diagnosed children, however, did not meet case criteria. After we adjusted for nonresponse, the estimated prevalence was 16% (95%CI, 12% to 20%). CONCLUSIONS: These data suggest that the DSM-IV prevalence of ADHD has been substantially underestimated, although the true prevalence in this population may be less than the 16% estimated here. Population-based studies of ADHD are feasible and may provide important information about practice and treatment patterns in community settings, as well as a broader understanding of the etiology and life course of this common disorder.
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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 | 0,012 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».