Is Cannabis Use Associated With the Worst Inpatient Outcomes in Attention Deficit Hyperactivity Disorder Adolescents?
Notice bibliographique
Résumé
Objective To determine the impact of cannabis use disorder (CUD) on the inpatient outcomes of attention deficit hyperactivity disorder (ADHD) in adolescents Background Previous studies have evaluated the impact of CUD on the health-related quality of life in ADHD patients. Methods We used the nationwide inpatient sample (NIS) from the Healthcare Cost and Utilization Project (HCUP) from years 2010--2014. We identified ADHD and cannabis use (CU) as the primary and the other diagnosis, respectively, using validated International Classification of Diseases, 9th Revision, and Clinical Modification (ICD-9--CM) codes. We used the binomial logistic regression model to generate adjusted odds ratios (aOR). Results We analyzed a total of 11,232 ADHD adolescent hospital admissions from years 2010-2014; of these, 1.79% had CUD. The mean age of adolescents was 14.1 years (SD = 1.79). The prevalence of CUD was highest in ADHD adolescents of 15-18 years (73%) and common in the white race (71%). A higher proportion of ADHD with CUD was transferred to acute care hospitals and skilled/other nursing facilities (5.4% and 7.4% vs. 1.1% and 2.6%, respectively, p-value < 0.001). CUD increases the risk of inpatient charges > $12,247 (median) by 0.6 times (aOR = 1.835; p-value = 0.002) and increases the risk of inpatient stay > 5 days (median) by 0.7 times (aOR = 2.099; p-value < 0.001). The utilization of psychotropic medications was reduced by 0.8 times in ADHD with CUD adolescents by 0.8 times (aOR = 0.448; p-value = 0.017), and the implication of behavioral therapy in the management of ADHD with CUD adolescents was reduced by 0.9 times (aOR = 0.412; p-value = 0.048). Also, there is a 2.8 times higher risk of comorbid alcohol abuse in ADHD with CUD adolescents (aOR = 17.141; p-value < 0.001). Conclusion The increased risk of substance use is a long-term implication of ADHD in adolescents. It has been determined that comorbid CUD in patients with ADHD not only increases the risk of acute inpatient care but also prolongs the inpatient stay, thus increasing the healthcare cost. Surprisingly, comorbid CUD decreases the utilization of psychotropic medications and behavioral therapy in ADHD. Another major issue is the higher risk of comorbid alcohol abuse in ADHD with CUD adolescents. Further exploration with randomized controlled studies would be required to support and highlight the growing issue of cannabis use among adolescents with ADHD.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».