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Enregistrement W2883136618 · doi:10.1556/2006.7.2018.58

Attention-deficit hyperactivity disorder and addictions (substance and behavioral): Prevalence and characteristics in a multicenter study in France

2018· article· en· W2883136618 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueJournal of Behavioral Addictions · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAttention Deficit Hyperactivity Disorder
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychologyAddictionPsychiatryCannabisAttention deficit hyperactivity disorderClinical psychologyPopulationRating scaleMedicineDevelopmental psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

AIM: The aim of this study is to determine the possible links between attention-deficit hyperactivity disorder (ADHD) and the presence of concomitant addictions with or without substance use in a French student population. MEASURES: A battery of questionnaire measuring socioeconomic characteristics, university curriculum, ADHD (Wender Utah Rating Scale and Adult ADHD Self-Report Scale), substance consumptions (alcohol, tobacco, and cannabis), and behavioral addictions [(eating disorders (SCOFF)], Internet addiction (Internet Addiction Test), food addiction (Yale Food Addiction Scale), compulsive buying (Echeburua's), and problem gambling (The Canadian Problem Gambling Index)] and measures of physical activity (Godin's Leisure Time Exercise Questionnaire) was filled up by university students in Rouen and Nanterre in France. RESULTS: A total of 1,517 students were included (472 from Paris Nanterre and 1,042 from Rouen). The mean age was 20.6 years (SD = 3.6) and the sex ratio male to female was 0.46. The prevalence of ADHD among the students (current ADHD with a history of ADHD in childhood) was 5.6%. A quarter (25.7%) of students had already repeated their university curriculum, compared to 42.2% among the students with ADHD. Students with possible ADHD had repeated classes more often and believed to have a lower academic level than the students without ADHD. Significant differences were found as students with ADHD were less likely to succeed in their studies (repeated classes more often) than non-ADHD students, and considered their academic level to be lower. They also had significantly higher scores on substance (alcohol, cannabis, and tobacco) as well as behavioral addictions (gambling, compulsive buying disorder, eating disorders, and Internet addiction). CONCLUSION: It seems essential to determine students' problems and propose interventions adapted to students' needs, in order to reduce the negative impact on their future academic and global successes.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,879

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,035
Tête enseignante GPT0,348
Écart entre enseignants0,312 · 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