Prevalence and Associated Factors of Attention Deficit Hyperactivity Disorder (ADHD) in a Rural Community, Central Thailand: A Mixed Methods Study
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».