Caractéristiques familiales associées aux trois profils du trouble déficitaire de l’attention/hyperactivité chez les enfants âgés de 6 à 9 ans
Bibliographic record
Abstract
Selon l’American Psychiatric Association (APA, 1994), le trouble déficitaire de l’attention/hyperactivité (TDA/H) se divise en trois profils : inattention prédominante (TDA/H-I), hyperactivité-impulsivité prédominante (TDA/H-H) et mixte (TDA/H-M). L’objectif de cette étude est d’identifier les caractéristiques familiales associées aux trois profils du TDA/H en exerçant un contrôle statistique sur les variables de sexe et d’âge des enfants, ainsi que sur la prise de médication et la co-occurrence de troubles extériorisés et intériorisés. Les participants sont 110 familles d’enfants d’âge primaire présentant un TDA/H (TDA/H-I : n = 31, TDA/H-H : n = 11, TDA/H-M : n = 68) et prenant tous une médication appropriée. Les résultats d’une analyse de covariance multiple démontrent que les familles des trois profils se différencient uniquement au niveau du stress parental : les parents d’enfants ayant un TDA/H-I ressentent moins de stress que les parents d’enfants ayant un TDA/H-H ou un TDA/H-M. Par ailleurs, les résultats suggèrent qu’il est important de considérer la présence du trouble oppositionnel et la prise de médication dans l’étude des profils diagnostiques du TDA/H.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.002 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".