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Enregistrement W2077504455 · doi:10.1177/1087054715573992

Prevalence and Correlates of Self-Reported ADD/ADHD in a Large National Sample of Canadian Adults

2015· article· en· W2077504455 sur OpenAlexaffabout
Jacqueline Hesson, Ken Fowler

Notice bibliographique

RevueJournal of Attention Disorders · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAttention Deficit Hyperactivity Disorder
Établissements canadiensMemorial University of Newfoundland
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComorbidityAnxietyPsychiatryPsychologyMajor depressive disorderDepression (economics)Clinical psychologyPrevalenceAttention deficit hyperactivity disorderGeneralized anxiety disorderMedicineEpidemiologyCognitionInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: The objective of this study was to examine the prevalence and correlates of self-reported attention deficit disorder (ADD)/ADHD in Canadian adults. METHOD: Prevalence of self-reported ADD/ADHD was examined in a large national sample of Canadians ( n = 16,957). Demographic variables, lifetime, and current psychiatric comorbidities were then compared in a group of adults with self-reported ADD/ADHD ( n = 488) and an age- and gender-matched control group ( n = 488). RESULTS: The prevalence of self-reported ADD/ADHD was 2.9%. Significantly higher lifetime and current prevalence rates of major depressive disorder, bipolar I and II disorders, generalized anxiety disorder, and substance use disorders were observed in the ADD/ADHD group compared with the control group. Within the ADD/ADHD group, lifetime and 12-month prevalence rates of major depressive disorder and generalized anxiety disorder were significantly higher in women, whereas lifetime and current rates of some substance use disorders were significantly higher in men. CONCLUSION: In a national sample of Canadian adults, self-reported ADD/ADHD was associated with significant psychiatric comorbidity. Gender differences were also noted.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,020
Score d'incertitude au seuil0,061

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,035
Tête enseignante GPT0,305
Écart entre enseignants0,270 · 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

Citations57
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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