Traffic Violations among Young People with Attention-Deficit Hyperactivity Disorder
Notice bibliographique
Résumé
Background:Evidence whether individuals with attention-deficit hyperactivity disorder (ADHD) are at increased risk for traffic violations/collisions is mixed. This study investigated the association between ADHD and traffic violations among youth and young adults; examined whether this association differed by age, sex, or comorbid mental or physical problems; and modelled factors associated with traffic violations among individuals with ADHD.Methods:Data come from the 2012 Canadian Community Health Survey–Mental Health (CCHS-MH), a cross-sectional epidemiological study. The sample was restricted to youth and young adults aged 15 to 39 years and categorized into 3 groups: 15 to 19 years (n = 1886), 20 to 29 years (n = 3679), and 30 to 39 years (n = 3659). Lifetime ADHD and past-year contact with police for traffic violations were self-reported. Logistic regression models quantified the association between ADHD and traffic violations, stratified by age. Interactions were included to examine moderating effects.Results:No evidence suggested an association between ADHD and past-year traffic violations (odds ratio [OR], 1.07; 95% confidence interval (CI), 0.64 to 1.79), age-specific estimates did not differ across age groups (P = 0.696), and no factors moderated the association. Three factors were found to increase odds for past-year traffic violations among individuals with ADHD: aged 20 to 29 years (OR, 3.84; 95% CI, 1.47 to 10.06), male sex (OR, 3.48; 95% CI, 1.39 to 8.59), and white ethnicity (OR, 5.62; 95% CI, 1.24 to 25.51).Conclusions:Individuals with ADHD are not an at-risk group for traffic violations but instead share similar risk factors with individuals in the general population without ADHD—information useful for health professionals. Replication studies are needed to examine the robustness of these findings.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».