APPROACHES OF CANADIAN PROVIDERS TO THE DIAGNOSIS OF FETAL ALCOHOL SPECTRUM DISORDERS
Notice bibliographique
Résumé
Background A better understanding of the attitudes and knowledge of providers towards diagnosis of fetal alcohol spectrum disorders (FASD) will assist in the development of appropriate supports and interventions. Objective To determine approaches of providers to the diagnosis of FASD. Methods Between October 2001and May 2002, a survey was mailed to a national random sample of paediatricians, psychiatrists, obstetricians and gynaecologists, family physicians, and midwives in Canada, who were current members of professional organisations (N=5361). Results The overall response rate was 41.3%. Over 90% of providers agreed that a diagnosis of fetal alcohol syndrome (FAS) can change things for affected children and 75% agreed making a diagnosis is within their scope of practice. The most noted barrier to diagnosis was lack of training (56.4%). The most common sources of FAS information were medical journals (76.4%), medical school (63.6%), and Continuing Medical Education (CME) seminars (50.9%). Approximately 60% of providers correctly identified the combination of growth, brain and facial abnormalities as providing the most accurate diagnosis of FAS. Over 60% of providers identified emotional disorders, disrupted school experience, addictions and legal problems as long term outcomes associated with FAS. There were significant differences (p≤0.001) across provider group with regard to scope of practice, barriers to diagnosis, source of knowledge, diagnostic knowledge, and understanding of long term outcomes.
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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 | 0,002 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 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 ».