Notice bibliographique
Résumé
Introduction The hallmark social deficits of ASD are: 1. Poor eye contact 2. Limited emotional, facial and voice expression 3. Deficits in joint attention including deficits in showing and seeking recognition 4. Deficits in mutual enjoyment 5. Deficits in reading body language These social deficits can be difficult to identify and to define even by trained clinicians, especially when there are multiple diagnoses, and other psychiatric disorders may have/mimic these social deficits. Some of the social deficits characteristic of an ASD are found in conditions that are not ASD. The social deficits found in some children with ADHD are amplfied when the ADHD is co-morbid with Social Anxiety disorders, Language disorders, OCD and/or Global Developmental Delay, making these children look “almost autistic”. Objective To demonstrate the difficulty in trying to differentiate the “almost autistic” child from a child with ASD. Aim To stimulate discussion over the difficulty of diagnosing ASD and differentiating ASD from other childhood psychiatric disorders. Method A Poster presentation with a video has been developed demonstrating “difficult to diagnose” children, and raising the alternative diagnoses. Results The distinction between ADHD, ASD, and other disorders and not clear Conclusions The prevalence of ASD has mushroomed in the last 20 years, partly because of greater awareness, but also because of criteria have been diffused to include other diagnostic groups. Until better diagnostic approaches occur, the clinician is dependent on observational strategies to make the diagnosis of ASD. Given the importance of the diagnosis, better techniques for diagnosis is required.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,752 | 0,460 |
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 ».