Associations Between Family and Community Protective Factors and Attention-Deficit/Hyperactivity Disorder Outcomes Among US Children
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Evidence has established the association between risk factors and attention-deficit/hyperactivity disorder (ADHD) severity, but less is known about factors that may have protective effects on clinical, academic, and social outcomes among children with ADHD. OBJECTIVE: To examine associations between family cohesion, caregiver social support, community support, and (1) ADHD severity, (2) school engagement, and (3) difficulty making or keeping friends. METHODS: Cross-sectional study of school-aged and adolescent children with ADHD using data from the 2016 National Survey of Children's Health. Our outcomes were (1) parent-rated ADHD severity, (2) school engagement, and (3) difficulty making or keeping friends. Our independent variables were (1) family cohesion, (2) caregiver social support, and (3) community support. We used logistic regression models to examine associations between our independent variables and each of our outcome variables, adjusting for child and parent sociodemographic characteristics. RESULTS: In our sample (N = 4,122, weighted N = 4,734,322), children exposed to family cohesion and community support had lower odds of moderate to severe ADHD [adjusted OR (aOR): 0.73 (0.55-0.97); aOR: 0.73 (0.56-0.95), respectively], higher odds of school engagement [aOR: 1.72, (1.25-2.37); aOR: 1.38, (1.04-1.84), respectively], and lower odds of difficulty making or keeping friends [aOR: 0.64, (0.48-0.85); aOR: 0.52, (0.40-0.67), respectively]. CONCLUSION: Among children with ADHD, family cohesion and community support show protective effects in clinical, academic, and social outcomes. Systematically identifying family- and community-level strengths may be important components of multimodal treatment strategies in children 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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».