Facteurs cliniques et sociaux associés à la prescription de médicaments ciblant le TDA/H dans la cohorte québécoise ELDEQ
Bibliographic record
Abstract
Contexte L’influence de la comorbidité psychiatrique et de l’environnement social sur la prescription médicamenteuse du trouble déficit de l’attention/hyperactivité (TDA/H) reste mal comprise. Objectif Évaluer l’effet des facteurs comportementaux et sociaux sur la prescription de médicaments ciblant le TDA/H. Méthodes Les données de la cohorte de naissance Étude Longitudinale du Développement des Enfants du Québec (ELDEQ) ont été analysées par des modèles de survie avec variables dépendantes du temps. L’échantillon (n = 1920) a été évalué de l’âge de 5 mois à 10 ans. Des mesures des symptômes psychiatriques de l’enfant et des variables de l’environnement social étaient disponibles pendant tout le suivi de la cohorte et ont permis d’étudier les facteurs comportementaux et sociaux associés à la prescription de médicaments ciblant le TDA/H. Résultats De l’âge de 3,5 ans à 10 ans, 0,2 à 8,6 % des enfants de l’échantillon ont été exposés à des médicaments ciblant le TDA/H. L’hyperactivité-inattention était le facteur le plus fortement associé à cette exposition (hazard ratio [HR] = 2,75, IC95 % 2,35–3,22). Parmi les variables sociales étudiées, un bas niveau éducatif maternel augmentait le risque d’usage de médicament (HR = 2,09, IC95 % 1,38–3,18) alors que le statut d’immigrant diminuait ce risque (HR = 0,40, IC95 % 0,17–0,92). Conclusions Au-delà des symptômes du TDA/H, la probabilité de recevoir un traitement pour le TDA/H était influencée par des variables sociales et non par d’autres variables cliniques ou par les pratiques parentales. Ces résultats soulignent la nécessité d’améliorer les interventions globales du TDA/H, notamment les interventions psychoéducatives.
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 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.001 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.003 | 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".