Attention deficit hyperactivity disorder, alcohol, drugs and driving: population-based examination in a Canadian sample
Notice bibliographique
Résumé
This study examines the relationships among substance use, ADHD, other psychiatric problems, and driving outcomes among a representative sample of adults from Ontario, Canada. The Centre for Addictions and Mental Health Ontario Monitor is an ongoing repeated cross-sectional telephone survey of adults which includes validated measures of: ADHD; psychiatric distress; antisocial behaviour; substance use and problems; driving outcomes. This study presents weighted results (descriptive statistics and regressions) of year one data of a 3-year study. A total of 1999 Ontario residents were sampled, of which 70 (3.5 per cent) screened positively for ADHD. A significantly greater percentage of those who screened positively for ADHD (8.0 per cent) reported at least one crash in the past year compared with those who screened negatively for ADHD. Sequential regression analysis found that age, antisocial personality screen and lifetime cannabis use predicted collisions, while ADHD positive screen, substance abuse positive screen and lifetime cocaine use did not. This first population-based study in Canada showed no relationship between the ADHD screen and collisions when age, sex and kilometres driven are controlled for, while the antisocial personality screen and lifetime cannabis use were significant predictors. However, these analyses are based on self-report screeners, not psychiatric diagnoses and a small sample. Thus, these results should be viewed with caution.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».