Diagnosing attention‐deficit hyperactivity disorder (<scp>ADHD</scp>) in children involved with child protection services: are current diagnostic guidelines acceptable for vulnerable populations?
Notice bibliographique
Résumé
Children involved with child protection services (CPS) are diagnosed and treated for attention-deficit hyperactivity disorder (ADHD) at higher rates than the general population. Children with maltreatment histories are much more likely to have other factors contributing to behavioural and attentional regulation difficulties that may overlap with or mimic ADHD-like symptoms, including language and learning problems, post-traumatic stress disorder, attachment difficulties, mood disorders and anxiety disorders. A higher number of children in the child welfare system are diagnosed with ADHD and provided with psychotropic medications under a group care setting compared with family-based, foster care and kinship care settings. However, children's behavioural trajectories change over time while in care. A reassessment in the approach to ADHD-like symptoms in children exposed to confirmed (or suspected) maltreatment (e.g. neglect, abuse) is required. Diagnosis should be conducted within a multidisciplinary team and practice guidelines regarding ADHD diagnostic and management practices for children in CPS care are warranted both in the USA and in Canada. Increased education for caregivers, teachers and child welfare staff on the effects of maltreatment and often perplexing relationship with ADHD-like symptoms and co-morbid disorders is also necessary. Increased partnerships are needed to ensure the mental well-being of children with child protection involvement.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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.
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 ».