The diagnostic boundary between autism spectrum disorder, intellectual developmental disorder and schizophrenia spectrum disorders
Notice bibliographique
Résumé
Purpose – During the last few years the prevalence of autism and Autism Spectrum Disorder (ASD) has increased greatly. A recurring issue is the overlap and boundaries between Intellectual Developmental Disorder (IDD), ASD and Schizophrenia Spectrum Disorders (SSD). In clinical practice with people with IDD, the alternative or adjunctive diagnosis of ASD or SSD is particularly challenging. The purpose of this paper is to define the boundaries and overlapping clinical characteristics of IDD, ASD and SSD; highlight the most relevant differences in clinical presentation; and provide a clinical framework within which to recognize the impact of IDD and ASD in the diagnosis of SSD. Design/methodology/approach – A systematic mapping of the international literature was conducted on the basis of the following questions: first, what are considered to be core and overlapping aspects of IDD, ASD and SSD; second, what are the main issues in clinical practice; and third, can key diagnostic flags be identified to assist in differentiating between the three diagnostic categories? Findings – Crucial clinical aspects for the differentiation resulted to be age of onset, interest towards others, main positive symptoms, and anatomical anomalies of the central nervous system. More robust diagnostic criteria and semeiological references are desirable. Originality/value – The present literature mapping provides a comprehensive description of the most relevant differences in the clinical presentation of ASD and SSD in persons with IDD.
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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 | 0,001 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,004 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».