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Enregistrement W2154077719 · doi:10.1097/01.jom.0000166863.33541.39

The Prevalence and Effects of Adult Attention Deficit/Hyperactivity Disorder on Work Performance in a Nationally Representative Sample of Workers

2005· article· en· W2154077719 sur OpenAlexaff
Ronald C. Kessler, Lenard A. Adler, Minnie Ames, Russell A. Barkley, Howard G. Birnbaum, Paul E. Greenberg, Joseph A. Johnston, Thomas Spencer, T Bedirhan st n

Notice bibliographique

RevueJournal of Occupational and Environmental Medicine · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAttention Deficit Hyperactivity Disorder
Établissements canadiensAdler
Organismes subventionnairesNational Institute on Drug AbuseSubstance Abuse and Mental Health Services AdministrationNational Institutes of HealthNational Institute of Mental HealthEli Lilly and Company
Mots-clésAttention deficit hyperactivity disorderMedicinePsychiatryMedical diagnosisDemographyOccupational safety and healthEnvironmental healthGerontology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: The prevalence and workplace consequences of adult attention deficit/hyperactivity disorder (ADHD) are unknown. METHODS: An ADHD screen was included in a national household survey (n = 3198, ages 18-44). Clinical re-interviews calibrated the screen to diagnoses of Diagnostic and Statistical Manual of Mental Disorders, 4th edition ADHD. Diagnoses among workers were compared with responses to the WHO Health and Work Performance Questionnaire (HPQ). RESULTS: A total of 4.2% of workers had ADHD. ADHD was associated with 35.0 days of annual lost work performance, with higher associations among blue collar (55.8 days) than professional (12.2 days), technical (19.8 days), or service (32.6 days) workers. These associations represent 120 million days of annual lost work in the U.S. labor force, equivalent to dollar 19.5 billion lost human capital. CONCLUSIONS: ADHD is a common and costly workplace condition. Effectiveness trials are needed to estimate the region of interest of workplace ADHD screening and treatment programs.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
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 enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,020

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,296
Écart entre enseignants0,280 · 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

Citations338
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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