Nonmedical Use of Attention-Deficit/Hyperactivity Disorder Medication Among Secondary School Students in The Netherlands
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: No studies in Europe have assessed the extent of nonmedical attention-deficit/hyperactivitiy disorder (ADHD) medication use among adolescents, while also, in Europe, prescribing of these medicines has increased. Our objective was to study the prevalence and motives for nonmedical ADHD medication use among secondary school students in the Netherlands. METHODS: Adolescent students 10-19 years of age from six secondary schools were invited to complete an online survey on use of ADHD medication, tobacco, alcohol, and drugs. Nonmedical ADHD medication use was defined as self-reported use without a prescription during the previous 12 months. RESULTS: Survey data were available for 777 students (15% response rate). The overall proportion of students self-reporting nonmedical ADHD medication use was 1.2% (n = 9), which represented almost 20% of the adolescents who reported ADHD medication use (n = 49). Most adolescents reported self-medication or enhancing study performance as motives for ADHD medication use. CONCLUSIONS: The proportion of the study sample reporting nonmedical ADHD medication use in our study is lower compared with that in previous research conducted in the United States and Canada; however, on a population-based level, there might be a considerable proportion of recreational users.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».