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Enregistrement W2594387257 · doi:10.21474/ijar01/3317

AWARENESS OF SAUDI POPULATION IN MADINA REGION ABOUT ATTENTION DEFICIT HYPER-ACTIVE DISORDER (ADHD) IN CHILDREN.

2017· article· en· W2594387257 sur OpenAlexaff
Khaled Alghamdi, AbrarAlharbi Abdul, Qader Susi, Tafani Thani.

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Advanced Research · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAttention Deficit Hyperactivity Disorder
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAttention deficitAttention deficit hyperactivity disorderPsychiatryDiseasePopulationAttention deficit disorderArabicBlamePsychologyMedicineClinical psychologyEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction: Attention Deficit Hyper-Active Disorder (ADHD) is one of the most common neurobehavioral developmental disorders among children.The prevalence of ADHD in all Arabic countries in general was ranging from 1.3% to 16% compared to 4-8% in US.While in Korea it was between 7.6% to 9.5%.However, the prevalence was reached 20 % in India.Methodology: A cross sectional study has been set in Saudi Arabia, Madina Region.The study population included both genders from 15 years and above, people living outside Madina and those whom are in the medical field have been excluded.Data were analyzed by the SPSS version 20.Results: .25.1 % knew the disease through their experience with an ADHD patient known to them.14.7% read about ADHD through medical websites, 7,3% and 7.6% knew about it from newspapers and social media, respectively.71.3%, believed that ADHD is a real disease, 22 % believe that it is a behavioral disorder, 16 % consider it as a neurological disease while 18 % considered it as a psychiatric disorder.On the other hand, 31 .8% believe that ADHD is a mixed disorder and only 11 % did not know anything about the nature of the disease., 32.2 % believe that it is a genetic disease, 23.1% blame nutritional habits, 19.3% believe that preservatives and dye contents of certain types of the food are the main cause, 4.9 % considered insecticides the main cause ,1.1% connected it to smoking and the rest believe that it is multi-cause disease.5.6% of respondents believe that medical management is the main modality of treatment, 27.1% think that behavioral therapy is main treatment option and 59.8% suggested both modalities and the rest considered it as not a treatable disease.Conclusion and Recommendations: Madina society is in a tremendous need to increase their awareness about ADHD in a simple layman language.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,023
Score d'incertitude au seuil0,045

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,083
Tête enseignante GPT0,456
Écart entre enseignants0,373 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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