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Enregistrement W2617542662 · doi:10.1080/09297049.2017.1333091

Secondary attention-deficit/hyperactivity disorder following perinatal and childhood stroke: impact on cognitive and academic outcomes

2017· article· en· W2617542662 sur OpenAlexafffund
Tricia S. Williams, Samantha D. Roberts, Andrea M. Coppens, Jennifer Crosbie, Nomazulu Dlamini, Robyn Westmacott

Notice bibliographique

RevueChild Neuropsychology · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAttention Deficit Hyperactivity Disorder
Établissements canadiensHospital for Sick Children
Organismes subventionnairesHospital for Sick ChildrenMedical Psychiatry AllianceCentre for Addiction and Mental Health
Mots-clésPediatric strokeStroke (engine)Attention deficit hyperactivity disorderNeuropsychologyPsychologyCognitionIntervention (counseling)PediatricsClinical psychologyPsychiatryMedicineIschemic stroke

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This cross-sectional retrospective clinical research study examines a large group of children followed within a pediatric stroke program and a developmental attention-deficit/hyperactivity disorder (ADHD) clinic at the Hospital for Sick Children, between May 2004 and June 2016. All children with a history of stroke who participated in a neuropsychological assessment between the ages of 4 and 18 years were considered for inclusion. From a sample of 275 participants with a history of stroke, 36 children (13.1%) received a diagnosis of secondary ADHD. Children with secondary ADHD were younger at the time of stroke and more likely to be identified as having a presumed perinatal stroke and persistent seizures than children without secondary ADHD diagnoses. There were no differences in pattern of lesion, size, or laterality between children who developed secondary ADHD and those who did not. Children with secondary ADHD had the lowest scores across all cognitive and academic measures compared to children with stroke-only and developmental ADHD. Findings highlight the added risk of receiving a diagnosis of secondary ADHD following pediatric stroke. Implications for future research and directed intervention are discussed.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
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 enseignants0,022
Score d'incertitude au seuil0,043

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,361
Écart entre enseignants0,336 · 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

Citations32
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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