Challenges in defining the rates of ADHD diagnosis and treatment: trends over the last decade
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: There is a global trend of large increases in the prevalence and incidence of Attention Deficit Hyperactivity Disorder (ADHD). This study aimed to address potential causes of these major changes. METHODS: The authors used a large cohort to analyze data employing patients' electronic medical records, with physicians' diagnosis of ADHD, including records of medication purchases. RESULTS: The prevalence of ADHD diagnoses rose twofold from 6.8% to 14.4% between 2005 and 2014 (p < 0.001), while the ratio of males to females with ADHD decreased from 2.94 in 2005 to 1.86 in 2014 (p < 0.001). The incidence increased, peaking in 2011 before declining in 2014. ADHD medication usage by children and adolescents was 3.57% in 2005 and 8.51% by 2014 (p < 0.001). CONCLUSIONS: We report a dramatic increase in the rate of ADHD diagnoses. One of the leading factors to which we attribute this increase is the physicians' and parents' changed attitude towards diagnosing attention/hyperactivity problems, with more parents appear to consider ADHD diagnosis and treatment as a means to improve their child's academic achievements, commonly with the aid of medications. This change in attitude may also be associated with the dramatic increase in female ADHD diagnosis prevalence.
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 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 | 0,011 | 0,031 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».