Incidence of Attention Deficit Hyperactivity Disorder (ADHD) Diagnoses in Navarre (Spain) from 2003 to 2019
Notice bibliographique
Résumé
(1) Background: Attention deficit hyperactivity disorder (ADHD) constitutes one of the leading mental health and behavioral disorders in childhood and adolescence. The main objective of this study was to analyze the time trend in the incidence of ADHD diagnoses in Navarre (Spain) from 2003 to 2019 in children and adolescents from 5 to 19 years old. Additionally, the seasonal trends of ADHD incidence and ADHD prevalence were determined. (2) Methods: A population-based observational retrospective study, which included people born between 1991 and 2011 and who attended compulsory education between 2007 and 2017 in Navarre (Spain), was carried out with data from both the Education and Health Department databases. (3) Results: The incidence rate increased from 4.18 cases per 1000 person-years in 2003 to 7.43 cases per 1000 person-years in 2009, before decreasing progressively to 2.1 cases per 1000 person-years in 2019. A peak incidence rate at 7-8 years of age was observed, which is consistent across the study period and for both genders. Males were more than twice as likely to be diagnosed with ADHD than females, with similar time trends in both. A seasonal pattern in ADHD diagnosis was found, with peaks in February-March and the lowest rates in the summer months. Inattentive cases were much more frequent than hyperactive cases, whereas combined cases remained low across the study period. (4) Conclusions: In this age-period-cohort analysis, a clear period and age effect was observed. We found a decreasing trend in the ADHD incidence rate since 2015. Further research is needed to confirm whether a change of trend is occurring globally.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».