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Enregistrement W1603806859 · doi:10.1177/0883073815601500

Early Infant Development and Intervention for Autism Spectrum Disorder

2015· review· en· W1603806859 sur OpenAlexaff
Lori‐Ann R. Sacrey, Jeffrey Bennett, Lonnie Zwaigenbaum

Notice bibliographique

RevueJournal of Child Neurology · 2015
Typereview
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueAutism Spectrum Disorder Research
Établissements canadiensGlenrose Rehabilitation HospitalUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAutism spectrum disorderAutismIntervention (counseling)PsychologyPsychological interventionClinical psychologySpectrum disorderPsychiatryPediatricsMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: The objective is to overview recent findings on early detection/diagnosis of autism spectrum disorders, as well as clinical trials of early interventions for toddlers at risk for/diagnosed with autism spectrum disorder. FINDINGS: Prospective studies of infants at high risk of autism spectrum disorder have yielded significant advances in understanding early development in autism spectrum disorder. Findings from prospective studies indicate that abnormalities in social communication and repetitive behaviors emerge during the second year, whereas additional "prodromal features" (motor and sensory abnormalities) emerge in the first year. Subsequently, exciting progress has been made in establishing the efficacy of autism spectrum disorder-specific interventions for toddlers as young as 15 months. Finally, efforts occur to characterize autism spectrum disorder-specific characteristics in genetic syndromes with concurrent autism spectrum disorder symptomatology. CONCLUSION: Substantial progress in characterizing early developmental trajectories as well as the identification of specific behavioral markers has aided early detection. Work remains to ensure that research findings are translated into clinical practice for uptake in the health care system.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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.

Tête enseignante Opus0,051
Tête enseignante GPT0,351
Écart entre enseignants0,301 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations110
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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