Academic Outcomes in Primary and Secondary School Students Prescribed Long-Acting Stimulants for ADHD Management
Notice bibliographique
Résumé
Objective: This study examines the impact of long-acting stimulant (LAS) pharmacotherapy for ADHD on academic outcomes among students in grades K-12 using retrospective analysis of administrative data. Methods: ADHD diagnosis was identified based on ADHD management plans in school records, physician notes in billing records, and/or prescription records. Prescription records identified LAS-treated students ( n = 15,544), excluding those treated with immediate/intermediate-acting stimulants or atomoxetine. A control group without ADHD ( n = 204,681), and another with untreated ADHD ( n = 27,880) were also identified. The following outcomes were examined using multivariate regression: report card scores, standardized assessment exam performance, graduation from high school, school attendance, and transition to post-secondary education. Results: ADHD was associated with lower average report card scores and provincial assessment exam scores and increased frequency of school absence among grades K-12, and decreased likelihood of high school graduation and transition to post-secondary education. LAS treatment was associated with improved report card (score estimate −4.93 Treated, −6.19 Untreated) and provincial assessment exam scores (percentile rank estimate −9.20 Treated, −11.50 Untreated) among grades 9 to 12, reduced absences among grades K-12 (absence rate estimate −3.33 Treated, 7.96 Untreated), and increased likelihood of graduation (OR of failure to graduate 1.39 Treated, 2.22 Untreated) and transition to post-secondary education (OR of no transition 0.77 Treated, 1.42 Untreated; reference = No ADHD group). Conclusion: LAS pharmacotherapy is associated with improved academic performance, attendance, and likelihood of graduation and transition to post-secondary education.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».