Medication dispensing for attention-deficit/hyperactivity disorder to New Zealand youth.
Notice bibliographique
Résumé
AIMS: Global trends show an increase in medication dispensing for attention-deficit/hyperactivity disorder (ADHD) in young people over time. The current study aimed to examine whether similar trends were observed in New Zealand youth over the period of 2007/08 to 2016/17. METHODS: We estimated the prevalence in ADHD medication dispensing using national pharmaceutical data for each fiscal year from 2007/08 to 2016/17 in approximately 2.4 million New Zealand youth aged 1-24 years. We also examined whether trends varied by sociodemographic factors. RESULTS: The total dispensing prevalence almost doubled from 516 per 100,000 to 996 per 100,000 over the study period. Males had a consistently higher dispensing prevalence relative to females. Young people aged 7-17 years had the highest dispensing prevalence. The most deprived quintile had a slightly lower dispensing prevalence relative to other quintiles. Ethnic differences in dispensing prevalence were apparent, with deprivation differences also existing within most ethnic groups. CONCLUSIONS: Overall, our study showed an increase in ADHD medication use by young people in New Zealand, similar to international findings. Further research is needed into why disparities in dispensing prevalence occur across ethnic and socioeconomic groups.
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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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».