Identifying the neurobehavioral phenotype of fetal alcohol spectrum disorder in young children.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Most children with Fetal Alcohol Spectrum Disorder (FASD) do not display the typical facial changes, making the diagnosis much more challenging due to poor specificity of the brain dysfunction exhibited by these children. We have recently described and validated a behavioral phenotype of FASD using items from the Child Behavior Checklist (The Neurobehavioral Screening Test, NST). This tool has high sensitivity and specificity in separating children aged 6-13 yrs with FASD from those with ADHD and from healthy controls. OBJECTIVES: To test the validity of the NST for children aged 4-6 years in order to help facilitate diagnosis of FASD in young children. METHODS: Children referred to Motherisk for FASD diagnosis are all tested using the Child Behavior Checklist. We compared the scores of children 4-6 yrs diagnosed with FASD to those referred but not receiving a diagnosis, as well as to normal healthy control children of the same age range.ResultsOut of the 10 items of NST used at age 6-13 years, 3 are not scored in children 4-6 years of age. Using the 7 remaining items, children with FASD endorsed significantly more items (6.7+/-1.3) than healthy controls ( 2.3+/-1.2 ), or alcohol- exposed children who were not given an FASD diagnosis (4.7+/- 1.9). Using a cut-off of 5 out of7 items, the NST had a 94% sensitivity and 96% specificity in identifying children with FASD. Nine of 19 children exposed to alcohol with whom an FASD diagnosis could not be confirmed, scored 5 or more on the NST. CONCLUSIONS: In this pilot study, the NST has shown very high sensitivity and specificity and can be used to identify children who are very likely to be diagnosed with FASD.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».