Prevalence of Undiagnosed Attention Deficit Hyperactivity Disorder (ADHD) Symptoms in the Young Adult Population of the United Arab Emirates: A National Cross-Sectional Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Attention deficit hyperactivity disorder (ADHD), a globally prevalent behavioural disorder, remains underdiagnosed, particularly among adults. This issue is exacerbated in the Arab region due to stigma and insufficient healthcare facilities and professionals. Despite the United Arab Emirates (UAE) efforts to improve mental healthcare, shortcomings persist. No studies in the UAE currently assesses the appropriateness of the screening system for ADHD and other behavioural issues. Furthermore, prevalence rates of ADHD, particularly within the young adult population, are absent. AIM: To estimate the prevalence of ADHD amongst young adults attending university in UAE and examine its relationship with gender and academic outcomes. METHODS: A cross-sectional, correlational design was used. Young adults in their first year at university were recruited from different academic institutions across the UAE. The study utilized the Adult ADHD Self-Report Scale (ASRS) for data collection. RESULTS: A sample of 406 young adults, aged between 18 and 20 years of age were recruited. Approximately, 34.7% (n = 141) reported symptoms suggestive of probable ADHD. Significantly lower grade point average marks were observed in participants with ADHD symptoms (M = 3.15) compared to those without (M = 3.35). Females reported symptoms of probable ADHD at higher rates than males, indicating possibly a potential screening deficiency and a potential stigma consequence. CONCLUSIONS: The study demonstrates a high prevalence of probable ADHD in young adults, particularly among females attending university in the United Arab Emirates. Implications for early screening, service provision, and greater professional health training on this disorder are required.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,006 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».