Tourette syndrome and learning disabilities
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Tourette Syndrome (TS) is a neurodevelopmental disorder of childhood. Learning disabilities are frequently comorbid with TS. Using the largest sample of TS patients ever reported, we sought to identify differences between subjects with TS only and subjects with TS and a comorbid learning disability. METHODS: We used the Tourette Syndrome International Consortium database (TIC) to compare subjects with comorbid Tourette Syndrome and learning disabilities (TS + LD) to subjects who did not have a comorbid learning disability (TS-LD). The TIC database contained 5,500 subjects. We had usable data on 5,450 subjects. RESULTS: We found 1,235 subjects with TS + LD. Significant differences between the TS + LD group and the TS-LD group were found for gender (.001), age onset (.030), age first seen (.001), age at diagnosis (.001), prenatal problems (.001), sibling or other family member with tics (.024), two or more affected family members (.009), and severe tics (.046). We used logistic modeling to identify the optimal prediction model of group membership. This resulted in a five variable model with the epidemiologic performance characteristics of accuracy 65.2% (model correctly classified 4,406 of 5,450 subjects), sensitivity 66.1%, and specificity 62.2%. CONCLUSION: Subjects with TS have high prevalence rates of comorbid learning disabilities. We identified phenotype differences between the TS-LD group compared to TS + LD group. In the evaluation of subjects with TS, the presence of a learning disability should always be a consideration. ADHD may be an important comorbid condition in the diagnosis of LD or may also be a potential confounder. Further research on etiology, course and response to intervention for subjects with TS only and TS with learning disabilities is needed.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,003 | 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 ».