Recommendations from a consensus development workshop on the diagnosis of fetal alcohol spectrum disorders in Australia
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Fetal alcohol spectrum disorders (FASD) are underdiagnosed in Australia, and health professionals have endorsed the need for national guidelines for diagnosis. The aim of this study was to develop consensus recommendations for the diagnosis of FASD in Australia. METHODS: A panel of 13 health professionals, researchers, and consumer and community representatives with relevant expertise attended a 2-day consensus development workshop to review evidence on the screening and diagnosis of FASD obtained from a systematic literature review, a national survey of health professionals and community group discussions. The nominal group technique and facilitated discussion were used to review the evidence on screening and diagnosis, and to develop consensus recommendations for the diagnosis of FASD in Australia. RESULTS: The use of population-based screening for FASD was not recommended. However, there was consensus support for the development of standard criteria for referral for specialist diagnostic assessment. Participants developed consensus recommendations for diagnostic categories, criteria and assessment methods, based on the adaption of elements from both the University of Washington 4-Digit Diagnostic Code and the Canadian guidelines for FASD diagnosis. Panel members also recommended the development of resources to: facilitate consistency in referral and diagnostic practices, including comprehensive clinical guidelines and assessment instruments; and to support individuals undergoing assessment and their parents or carers. CONCLUSIONS: These consensus recommendations provide a foundation for the development of guidelines and other resources to promote consistency in the diagnosis of FASD in Australia. Guidelines for diagnosis will require review and evaluation in the Australian context prior to national implementation as well as periodic review to incorporate new knowledge.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 | 0,001 |
| 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; 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 ».