Re: The relationship between childhood behaviour disorders and unintentional injury events
Notice bibliographique
Résumé
The authors respond; We thank Dr LeBlanc for his thoughtful letter in which he notes that low-income, low-education, single-parent families may be over-represented in the Community Services Family Benefits and Pharmacare database – a point we agree with and discussed in the limitations of the study. In our study, the database was used to identify children who had received a prescription for stimulant medication in conjunction with a diagnosis of attention-deficit hyperactivity disorder (ADHD) assigned by the physician, to address previous problems associated with the accurate diagnosis of ADHD. Research has shown that virtually all children who receive stimulant medication prescriptions have ADHD (1). Thus, the benefit of our decision to use stimulant medication prescriptions to validate ADHD is that it ensured that children assigned an ADHD diagnosis actually had ADHD. This was critically important to our study because one of the main purposes of this research was to examine children with ADHD, teasing out those with and without comorbid conduct problems. The cost of this decision was that these groups may have an over-representation of low-income, low-education, single-parent families compared with the comparison group of children. Given the central importance of distinguishing ADHD from conduct problems in our study, and noting that there is inconsistent evidence that parental status, income or education are systematically related to injuries (2) or ADHD (3,4), we believed the benefits outweighed the costs. Indeed, most comparison groups have limitations and trade-offs, including the use of children taking other medications in the Community Services Family Benefits and Pharmacare database. Follow-up analyses such as those suggested by Dr LeBlanc will be important to consider in future research aimed at achieving a better understanding of this important area of research.
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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 | 0,002 | 0,028 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,037 | 0,008 |
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 ».