Impact of Mental Health Comorbidities on the Community-Based Pediatric Treatment and Outcomes of Children with Attention Deficit Hyperactivity Disorder
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Children with attention deficit hyperactivity disorder (ADHD) often exhibit psychiatric comorbidities, which may impact illness presentation, diagnosis, and treatment outcomes. Guidelines exist for dealing with these complex cases but little is known about how comorbidities are being handled in community pediatric settings. The purpose of this study was to evaluate how mental health comorbidities affect community physicians' ADHD care practices and patients' symptom trajectories. METHOD: Medical charts of 319 children presenting at primary care clinics for ADHD-related concerns were reviewed. Physician assessment and treatment behaviors were extracted and parents rated ADHD symptoms at the time of diagnosis and at 3, 6, and 12 months. Baseline ratings were used to group children, as no comorbid mental health condition, internalizing, or externalizing comorbid condition. Multilevel analyses compared community physician care behaviors and ADHD symptom trajectories across groups. RESULTS: Approximately, 50 percent of the sample met screening criteria for a comorbid mental health condition. For children diagnosed with ADHD and treated with medication, community physician care largely did not differ across groups, but children with internalizing comorbidities made significantly smaller improvements in inattentive and hyperactive/impulsive symptoms compared with children with no comorbidities. CONCLUSION: Children with ADHD and mental health comorbidities, particularly internalizing disorders, exhibit less robust response to ADHD medication and may require additional testing before starting medication and/or alternative treatment approaches. Potential barriers to conducting comprehensive assessments and to providing multi-modal treatment are discussed.
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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) | 0,001 | 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».