Physical Health Co-occurrences in Canadians with Attention-Deficit/Hyperactivity Disorder: A Cross-Sectional Study
Notice bibliographique
Résumé
Increased rates of physical health conditions in individuals with attention deficit/hyperactivity disorder (ADHD) have been reported across multiple countries. In this study, we sought to identify whether Canadians with ADHD have greater rates of various physical health conditions than Canadians without ADHD. Data were extracted from the national 2022 Mental Health and Access to Care Survey, collected by Statistics Canada. Individuals who indicated a diagnosis of ADHD were matched with respondents without ADHD based on demographic characteristics, resulting in a final sample size of 930 participants. Chi-squared statistics and odds ratios were used to identify differences in rates of thirteen physical health conditions between Canadians with and without ADHD. Canadians with ADHD were more likely to have a co-occurring diagnosis of asthma, arthritis, back problems, fibromyalgia, migraines, chronic lung conditions, bowel diseases, chronic fatigue, chemical sensitivities, and prior diagnoses of high blood pressure. No differences were found in rates between Canadians with and without ADHD for diagnoses of current high blood pressure, diabetes, heart disease and cancer. Canadians with ADHD, like others across the globe with ADHD, are at an increased risk of multiple physical health conditions. To promote early identification and intervention of mental and physical health concerns, efforts should be made to integrate services and educate health care providers to investigate the presence of physical health conditions in those with ADHD, and vice versa.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».