Prevalence of comorbidities in children with attention deficit and hyperactivity disorder at Lady Ridgeway Hospital for Children, Sri Lanka
Notice bibliographique
Résumé
Background: Attention deficit and hyperactivity disorder (ADHD) has a high prevalence and is frequently associated with comorbid illnesses.Objective: To assess the comorbid patterns, sociodemographic profiles, management patterns and outcomes amongst children with ADHD presenting to the Child and Adolescent Mental Health Services at the Lady Ridgeway Hospital for Children.Method: Two hundred patients, aged 6-12 years, diagnosed with ADHD, were assessed for their demographic features and comorbidities based on DSM IV criteria.Results: Of the 200 children, 166 (83%) were male and 198 (99%) were schooling. While 108 (54%) had a single neuropsychiatric comorbidity, 30 (15%) had 2 comorbidities and 1 (0.5%) had 3 comorbidities. Specific developmental disorder of scholastic skills (SDDSS) was the most prevalent comorbidity and was seen in 90 (45%) patients. Oppositional defiant disorder (ODD) was seen in 56 (28%) children and 17 (8.5%) had both SDDSS and ODD. In the sample, 90% of children were born of uneventful deliveries. Postnatal complications were found in 12% children. In the sample, 30% had a history of febrile fits and 2.5% had a history of afebrile fits.Conclusions: In this sample of 200 children with diagnosed ADHD, 139 (69.5%) had one or more neuropsychiatric comorbidities. SDDSS was the most prevalent comorbiditySri Lanka Journal of Child Health, 2015: 44(2): 77-81
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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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».