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Enregistrement W4388930703 · doi:10.1186/s12888-023-05359-7

Risk factors associated with newly diagnosed attention-deficit/hyperactivity disorder in adults: a retrospective case-control study

2023· article· en· W4388930703 sur OpenAlexaff
Jeff Schein, Martin Cloutier, Marjolaine Gauthier‐Loiselle, Rebecca Bungay, Emmanuelle Arpin, Annie Guérin, Ann Childress

Notice bibliographique

RevueBMC Psychiatry · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAttention Deficit Hyperactivity Disorder
Établissements canadiensGroup for Research in Decision Analysis
Organismes subventionnairesOtsuka Pharmaceutical
Mots-clésAttention deficit hyperactivity disorderRetrospective cohort studyPsychiatryPsychologyMedicineAttention deficitAttention deficit disorderClinical psychologyPediatricsInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Knowledge of risk factors for attention-deficit/hyperactivity disorder (ADHD) may facilitate early diagnosis; however, studies examining a broad range of potential risk factors for ADHD in adults are limited. This study aimed to identify risk factors associated with newly diagnosed ADHD among adults in the United States (US). METHODS: Eligible adults from the IQVIA PharMetrics® Plus database (10/01/2015-09/30/2021) were classified into the ADHD cohort if they had ≥ 2 ADHD diagnoses (index date: first ADHD diagnosis) and into the non-ADHD cohort if they had no observed ADHD diagnosis (index date: random date) with a 1:3 case-to-control ratio. Risk factors for newly diagnosed ADHD were assessed during the 12-month baseline period; logistic regression with stepwise variable selection was used to assess statistically significant association. The combined impact of selected risk factors was explored using common patient profiles. RESULTS: A total of 337,034 patients were included in the ADHD cohort (mean age 35.2 years; 54.5% female) and 1,011,102 in the non-ADHD cohort (mean age 44.0 years; 52.4% female). During the baseline period, the most frequent mental health comorbidities in the ADHD and non-ADHD cohorts were anxiety disorders (34.4% and 11.1%) and depressive disorders (27.9% and 7.8%). Accordingly, a higher proportion of patients in the ADHD cohort received antianxiety agents (20.6% and 8.3%) and antidepressants (40.9% and 15.8%). Key risk factors associated with a significantly increased probability of ADHD included the number of mental health comorbidities (odds ratio [OR] for 1 comorbidity: 1.41; ≥2 comorbidities: 1.45), along with certain mental health comorbidities (e.g., feeding and eating disorders [OR: 1.88], bipolar disorders [OR: 1.50], depressive disorders [OR: 1.37], trauma- and stressor-related disorders [OR: 1.27], anxiety disorders [OR: 1.24]), use of antidepressants (OR: 1.87) and antianxiety agents (OR: 1.40), and having ≥ 1 psychotherapy visit (OR: 1.70), ≥ 1 specialist visit (OR: 1.30), and ≥ 10 outpatient visits (OR: 1.51) (all p < 0.05). The predicted risk of ADHD for patients with treated anxiety and depressive disorders was 81.9%. CONCLUSIONS: Mental health comorbidities and related treatments are significantly associated with newly diagnosed ADHD in US adults. Screening for patients with risk factors for ADHD may allow early diagnosis and appropriate management.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,071
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,291
Écart entre enseignants0,271 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations7
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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