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Enregistrement W4317878681 · doi:10.1370/afm.21.s1.4100

Trends in ADHD Visits and Prescriptions before and during the COVID-19 Pandemic

2023· article· en· W4317878681 sur OpenAlexaboutno aff
Karen Tu, Debra A. Butt, Sumeet Kalia, Rahim Moineddin, Ellen Stephenson

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueDigital Mental Health Interventions
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedical prescriptionMedicineContext (archaeology)Retrospective cohort studyPandemicAttention deficit hyperactivity disorderPopulationCohortComorbidityResidenceFamily medicinePediatricsPsychiatryCoronavirus disease 2019 (COVID-19)DemographyDiseaseInternal medicineEnvironmental healthNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Context The stresses of the pandemic have been felt by most. Working in family medicine we have noticed an increase in patient inquiries into Attention Deficit/Hyperactivity Disorder (ADHD). Objective We set out to examine if the trends in the patients presenting to family medicine for ADHD have changed during the pandemic. Study Design We did a retrospective cohort study examining rates of patients presenting to the family physician office with a visit with the most responsible reason for visit as ADHD or a prescription for an ADHD medication. Setting We used the UTOPIAN primary care EMR database in Ontario, Canada containing patients in the Greater Toronto Area and beyond. Population Studied Over 200,000 patients annually age 5-55 years presenting to a UTOPIAN physician in 2017-2021. Outcome Measures Proportion of patients each year with a visit to a family physician where the most responsible reason for visit was documented as ADHD. Proportion of patients each year receiving a prescription for an ADHD medication. Patients visiting family physicians for ADHD were examined by age, sex, income quintile and urban vs rural residence. Results The proportion of patients with an ADHD visit in 2017-2019 ranged from 2.4 to 3.5/1000 in 2017-2019 and rose to 5.5/1000 by the end of 2021. The proportion of patients visiting for ADHD was relatively stable in 2017-2019 for all age groups but was higher than pre-pandemic for the 20-24 year olds and the 25-34 year olds by 2021. The proportion of patients with an ADHD medication prescription in 2017-2019 ranged from 12.9 to 16.5/1000 and rose to 21.9/1000 by the end of 2021. Prior to the pandemic ADHD visits were higher in rural patients compared to patients residing in urban areas (2.8 rural and 2.4/1000 urban in 2017) but the reverse occurred with the pandemic onset (3.9 rural and 5.7/1000 urban in 2021). ADHD visits and medications were higher both before and after the pandemic for males compared to females. This persistent pattern was also seen with income quintiles both before and during the pandemic with the patients in highest income quintile consistently having more ADHD visits and prescriptions compared to the lowest income quintile. Conclusions There has been an increasing proportion of patients seeing family physicians for ADHD and receiving prescriptions for ADHD medications over the past 5 years with amplification of these increases in some patient populations particularly in 2021.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,762
Score d'incertitude au seuil0,479

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,100
Tête enseignante GPT0,433
Écart entre enseignants0,333 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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