Attention-Deficit Hyperactivity Disorder in Manitoba Children: Medical Diagnosis and Psychostimulant Treatment Rates
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To describe physicians' diagnosis rates for attention-deficit hyperactivity disorder (ADHD) for children in the province of Manitoba and to describe the rate of psychostimulant medication use by these children. METHODS: This descriptive study reviewed the computerized administrative records of physician visits and prescriptions dispensed to examine a population-based, cross-sectional cohort of children diagnosed with ADHD or prescribed stimulant medication, or both. We found 4787 children with a diagnosis of ADHD over a 24-month period or a prescription for stimulant medication over a 12-month period, or both. Rates were calculated by age, sex, region of residence, neighbourhood income level, and physician specialty. RESULTS: Among Manitoba children, 1.52% received a medical diagnosis of ADHD and 0.89% received stimulant medication. Regionally, diagnosis rates for ADHD varied almost 4-fold, and over 8-fold for medications prescribed. Urban areas had higher rates than did rural areas, regardless of physician specialty. Diagnosis and prescription rates varied according to physician specialty, with the highest rates found among pediatricians. An income gradient was evident in rural areas, with rates of ADHD diagnosis and medication prescribed increasing with increased neighbourhood income level. CONCLUSIONS: The pattern of regional variation found in this study suggests that the diagnosis and treatment of ADHD in Manitoba are influenced strongly by the practice styles of local physicians.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 tête enseignante, 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 ».