A Multimodal Intervention for Children with ADHD Reduces Inequity in Health and Education Outcomes
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To evaluate whether a multimodal intervention for children with attention-deficit hyperactivity disorder (ADHD) resulted in better long-term health and education outcomes and reduced inequity across the socioeconomic gradient. METHOD: We analyzed administrative data held in the Manitoba Population Research Data Repository describing recipients of a combined pharmacological/behavioural intervention for ADHD. The study cohort included children aged 5 to 17 years who visited the Manitoba Adolescent Treatment Centre's ADHD intervention service at least 3 times (2007-2012). Controls were matched on age, sex, year of ADHD diagnosis, and income quintile. We compared rates of hospital and emergency department visits, medication use and adherence, contact with child welfare services, and whether children were in their age-appropriate grade. We used concentration curves to estimate differences in outcomes between children from high- and low-income families. RESULTS: Children who received the intervention ( n = 485) had higher rates of medication use (rate ratio [RR], 1.21; 95% CI, 1.08 to 1.36) and adherence (RR, 1.42; 95% CI, 1.03 to 1.96) and were more likely to be in their age-appropriate grade (RR, 1.33; 95% CI, 1.09 to 1.63) compared with controls ( n = 1884). The intervention was also associated with reduced inequity in these outcomes across income deciles. There was no difference in the rates of hospital or emergency department visits or contacts with child welfare services. CONCLUSIONS: A multimodal ADHD intervention was associated with increased medication use and adherence and higher academic achievement. It was also related to lower inequity across the socioeconomic gradient. These results suggest that multimodal approaches may provide more equitable health and education outcomes for children with ADHD.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».