Childhood Trajectories of Inattention and Hyperactivity and Prediction of Educational Attainment in Early Adulthood: A 16-Year Longitudinal Population-Based Study
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Literature clearly documents the association between mental health problems, particularly attention deficit hyperactivity disorder (ADHD), and educational attainment. However, inattention and hyperactivity are generally not considered independently from each other in prospective studies. The aim of the present study was to differentiate the unique, additive, or interactive contributions of inattention and hyperactivity symptoms to educational attainment. METHOD: The authors randomly selected 2,000 participants from a representative sample of Canadian children and estimated developmental trajectories of inattention and hyperactivity between the ages of 6 and 12 years using yearly assessments. High school graduation status, at age 22-23 years, was obtained from official records. RESULTS: Four trajectories of inattention and four trajectories of hyperactivity were observed between the ages of 6 and 12 years. After controlling for hyperactivity and other confounding variables, a high inattention trajectory (compared with low inattention) strongly predicted not having a high school diploma at 22-23 years of age (odds ratio=7.66, 95% confidence interval [CI]=5.06-11.58). To a lesser extent, a declining or rising trajectory of inattention also made a significant contribution (odds ratios of 2.67 [95% CI=1.90-3.75] and 3.87 [95% CI=2.75-5.45], respectively). Hyperactivity was not a significant predictor once inattention was taken into account. CONCLUSIONS: Inattention rather than hyperactivity during elementary school significantly predicts long-term educational attainment. Children with attention problems, regardless of hyperactivity, need preventive intervention early in their development.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».