Consensus diagnostic criteria for fetal alcohol spectrum disorders in Australia: a modified Delphi study
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To evaluate health professionals' agreement with components of published diagnostic criteria for fetal alcohol spectrum disorders (FASD) in order to guide the development of standard diagnostic guidelines for Australia. DESIGN: A modified Delphi process was used to assess agreement among health professionals with expertise or experience in FASD screening or diagnosis. An online survey, which included 36 Likert statements on diagnostic methods, was administered over two survey rounds. For fetal alcohol syndrome (FAS), health professionals were presented with concepts from the Institute of Medicine (IOM), University of Washington (UW), Centers for Disease Control (CDC), revised IOM and Canadian diagnostic criteria. For partial FAS (PFAS), alcohol-related neurodevelopmental disorder (ARND), and alcohol-related birth defects (ARBD), concepts based on the IOM and the Canadian diagnostic criteria were compared. SETTING/PARTICIPANTS: 130 Australian and 9 international health professionals. RESULTS: Of 139 health professionals invited to complete the survey, 103 (74.1%) responded, and 74 (53.2%) completed one or more questions on diagnostic criteria. We found consensus agreement among participants on the diagnostic criteria for FAS, with the UW criteria most commonly endorsed when compared with all other published criteria for FAS. When health professionals were presented with concepts based on the Canadian and IOM diagnostic criteria, we found consensus agreement but no clear preference for either the Canadian or IOM criteria for the diagnosis of PFAS, and no consensus agreement on diagnostic criteria for ARND. We also found no consensus on the IOM diagnostic criteria for ARBD. CONCLUSIONS: Participants indicated clear support for use of the UW diagnostic criteria for FAS in Australia. These findings should be used to develop guidelines to facilitate improved awareness of, and address identified gaps in the infrastructure for, FASD diagnosis in Australia.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 ».