Prevalence of School Bullying Among Youth with Autism Spectrum Disorders: A Systematic Review and Meta‐Analysis
Notice bibliographique
Résumé
The true extent of school bullying among youth with autism spectrum disorders (ASD) remains an underexplored area. The purpose of this meta-analysis is to: (a) assess the proportion of school-aged youth with ASD involved in school bullying as perpetrators, victims or both; (b) examine whether the observed prevalence estimates vary when different sources of heterogeneity related to the participants' characteristics and to the assessment methods are considered; and (c) compare the risk of school bullying between youth with ASD and their typically developing (TD) peers. A systematic literature search was performed and 17 studies met the inclusion criteria. The resulting pooled prevalence estimate for general school bullying perpetration, victimization and both was 10%, 44%, and 16%, respectively. Pooled prevalence was also estimated for physical, verbal, and relational school victimization and was 33%, 50%, and 31%, respectively. Moreover, subgroup analyses showed significant variations in the pooled prevalence by geographic location, school setting, information source, type of measures, assessment time frame, and bullying frequency criterion. Finally, school-aged youth with ASD were found to be at greater risk of school victimization in general, as well as verbal bullying, than their TD peers. Autism Res 2016, 9: 601-615. © 2015 International Society for Autism Research, Wiley Periodicals, Inc.
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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 | 0,009 | 0,025 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,012 | 0,022 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».