The Prevalence of Attention Deficit Hyperactivity Symptoms in Schoolchildren in a Highly Consanguineous Community
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The objective of the present study was to find the prevalence of attention deficit hyperactivity (ADH) symptoms in a sample of primary schoolchildren in Qatar and investigate the behaviour of the children with and without ADH symptoms in a highly consanguineous community. SUBJECTS AND METHODS: A total of 2,500 primary school students, aged 6-12 years, were randomly selected from the government primary schools, and 1,869 students (947 boys and 922 girls) gave consent to participate in this study. An Arabic questionnaire was used to collect the sociodemographic variables and a standardized Arabic version of the Conners' Teacher Rating Scale for ADH symptoms. RESULTS: Of the 947 boys, 158 (16.7%; 95% confidence interval, CI, 14.4-19.2) and of the 922 girls, 50 (5.4%; 95% CI 4.1-7.1) scored above the cut-off (>or=15) for ADH symptoms, thus giving an overall prevalence of 11.1% (95% CI 9.7-12.6). The children who had higher scores for ADH symptoms were in the age group of 6-9 years. Children who had higher scores for ADH symptoms had a poorer school performance than those with lower scores (p = 0.002). Two hundred (96.2%) children with ADH were disobedient, 126 (60.6%) noisy and hyperactive, 76 (36.5%) very cranky, 78 (37.5%) troublesome and 79 (37.9%) nervous. The logistic regression identified socio-economic condition, number of children, school performance and poor relationship between parents as the main contributors to ADH. Although the univariate analysis showed a significant relationship (p = 0.010) between ADH symptoms and consanguineous parents, logistic regression did not support this association (p = 0.075). This suggests that consanguinity has no impact on ADH children. CONCLUSION: The study revealed that ADH is a common problem among schoolchildren. The children with higher scores for ADH symptoms had a poorer school performance than those with lower scores. A significant difference exists between the behaviour of children with and without ADH.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».