Impact of COVID-19 pandemic on prescription stimulant use among children and youth: a population-based study
Notice bibliographique
Résumé
COVID-19 associated public health measures and school closures exacerbated symptoms in some children and youth with attention-deficit hyperactivity disorder (ADHD). Less well understood is how the pandemic influenced patterns of prescription stimulant use. We conducted a population-based study of stimulant dispensing to children and youth ≤ 24 years old between January 1, 2013, and June 30, 2022. We used structural break analyses to identify the pandemic month(s) when changes in the dispensing of stimulants occurred. We used interrupted time series models to quantify changes in dispensing following the structural break and compare observed and expected stimulant use. Our main outcome was the change in the monthly rate of stimulant use per 100,000 children and youth. Following an initial immediate decline of 60.1 individuals per 100,000 (95% confidence interval [CI] - 99.0 to - 21.2), the monthly rate of stimulant dispensing increased by 11.8 individuals per 100,000 (95% CI 10.0-13.6), with the greatest increases in trend observed among females, individuals in the highest income neighbourhoods, and those aged 20 to 24. Observed rates were between 3.9% (95% CI 1.7-6.2%) and 36.9% (95% CI 34.3-39.5%) higher than predicted among females from June 2020 onward and between 7.1% (95% CI 4.2-10.0%) and 50.7% (95% CI 47.0-54.4%) higher than expected among individuals aged 20-24 from May 2020 onward. Additional research is needed to ascertain the appropriateness of stimulant use and to develop strategies supporting children and youth with ADHD during future periods of long-term stressors.
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 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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».