Morbidities and mortality of diagnosed attention deficit hyperactivity disorder (ADHD) over the youth lifespan: A population‐based retrospective cohort study
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To estimate the prevalence of ADHD, and related comorbidities, mortality, and type of health service use among children and young adults, using different case definitions. METHODS: We conducted a population-based retrospective cohort study between 2000 and 2018, using the Quebec Integrated Chronic Disease Surveillance System (QICDSS) database. All residents aged less than 25 years eligible for health insurance coverage were included. We compared outcomes of three indicators (morbidity, services use and mortality) according two different algorithms of ADHD definitions, to the general population. RESULTS: The cumulative prevalence of ADHD has risen steadily over the past decade, reaching 12.6% in 2017-2018. People with ADHD have a higher prevalence of psychiatric comorbidities, make greater use of medical, mental health services, and are hospitalized more often. The comparison of prevalence between the two algorithms and the general population for the three indicators showed that the cohort having one claim was very close to that with two or more, and statistically significant higher to that of people without ADHD. CONCLUSION: This finding support that a single claim algorithm for ADHD can be used for case definition. More research is needed on the impact of potentially effective treatments in improving consequences of ADHD.
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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 | 0,002 |
| 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 | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».