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Enregistrement W2785599210 · doi:10.5539/gjhs.v10n3p60

Prevalence and Associated Factors of Attention Deficit Hyperactivity Disorder (ADHD) in a Rural Community, Central Thailand: A Mixed Methods Study

2018· article· en· W2785599210 sur OpenAlexvenueno aff
Boonsub Sakboonyarat, Kritchaporn Chokcharoensap, Nadcha Sathuthum, Soraya Chutchawalanon, Chawengsak Khamkaen, Wetawit Sookkaew, Jutatip Thamwinitchai, Natthanon Phalakornkul, Sila Saelim, Pongpat Liwvorakul, Pornpun Khaengkhun, Patcharee Dilokkulwattana, Poomwit Puttakiaw, Monai Meesaeng, Orasit Sukreeyapongse, Nond Minanond, Ram Rangsin

Notice bibliographique

RevueGlobal Journal of Health Science · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAttention Deficit Hyperactivity Disorder
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesChulalongkorn University
Mots-clésAttention deficit hyperactivity disorderReferralAttention deficitPsychiatryMedicineRural areaRural communityMultivariate analysisFocus groupClinical psychologyPsychologyFamily medicineDemography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Attention Deficit Hyperactivity Disorder (ADHD) is one of the most common behavioral problems among children around the world including Thailand. The disease affects their life, parents and community when left untreated. Most information concerning ADHD in Thailand derives from hospital based studies. The present study aimed to determine the prevalence and associated factors of ADHD in a remote rural community.METHODS: A total of 495 primary school children were screened using the SNAP-IV. Positive screening cases were then diagnosed by pediatric psychiatrists according to the DSM-V criteria. Standardized questionnaires were used to collect demographic data and associated factors. A qualitative study using focus group discussions and indepth interviews was conducted to determine knowledge and perceptions regarding ADHD among teachers and main guardians.RESULTS: The prevalence of ADHD among children was 2.2%. Univariate and multivariate analysis showed that children with ADHD were associated with both familial and individual factors including being repeatedly inattentive or hyperactive in class, suspended from school, and changing school, a history of bullying and main guardians were not parents. Qualitative data showed that both main guardians and teachers had inadequate knowledge and misperceptions regarding children with ADHD. The local health care system could not detect this problem so the children with ADHD were not properly treated.CONCLUSION: Our data emphasized that ADHD was a problem in this remote rural community. Screening tests and referral systems for ADHD should be provided for rural communities.

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)0,001
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 enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,035

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
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 Opus0,061
Tête enseignante GPT0,427
Écart entre enseignants0,366 · 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
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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