Substance use through adolescence into early adulthood after childhood‐diagnosed ADHD: findings from the MTA longitudinal study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Inconsistent findings exist regarding long-term substance use (SU) risk for children diagnosed with attention-deficit/hyperactivity disorder (ADHD). The observational follow-up of the Multimodal Treatment Study of Children with ADHD (MTA) provides an opportunity to assess long-term outcomes in a large, diverse sample. METHODS: Five hundred forty-seven children, mean age 8.5, diagnosed with DSM-IV combined-type ADHD and 258 classmates without ADHD (local normative comparison group; LNCG) completed the Substance Use Questionnaire up to eight times from mean age 10 to mean age 25. RESULTS: In adulthood, weekly marijuana use (32.8% ADHD vs. 21.3% LNCG) and daily cigarette smoking (35.9% vs. 17.5%) were more prevalent in the ADHD group than the LNCG. The cumulative record also revealed more early substance users in adolescence for ADHD (57.9%) than LNCG (41.9%), including younger first use of alcohol, cigarettes, marijuana, and illicit drugs. Alcohol and nonmarijuana illicit drug use escalated slightly faster in the ADHD group in early adolescence. Early SU predicted quicker SU escalation and more SU in adulthood for both groups. CONCLUSIONS: Frequent SU for young adults with childhood ADHD is accompanied by greater initial exposure at a young age and slightly faster progression. Early SU prevention and screening is critical before escalation to intractable levels.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».