Autism Spectrum Disorders: Early Detection, Intervention, Education, and Psychopharmacological Management
Notice bibliographique
Résumé
Our understanding and treatment of children with autism have changed dramatically since Leo Kanner first formally documented the disorder in 1943. With reference to the historical context, this paper reviews recent research addressing 4 major issues: early detection, intervention, education, and psychopharmacological management of children with autism and related (autistic) spectrum disorders (hereafter, "autism"). We conclude from our review of the evidence that, in the absence of additional, more compelling data, the clinical usefulness of existing screening instruments remains questionable. However, the potential importance of such research is underscored by the clear benefits of early behavioural intervention: despite differences in orientation, outcomes for children with autism can be significantly enhanced with early intensive intervention. Although many questions remain (notably, What are the critical therapeutic components? For whom? For what domains of development? For what level of intensity and duration?), interventions shown to be effective are all carefully planned, engineered, monitored, and designed to target specific skill domains. Including children with autism in regular classes within the public school system poses several challenges, the most pressing of which is the large number of school personnel who need to be trained in evidence-based teaching and behavioural management practices. Finally, psychotropic drugs may help to reduce some symptoms, but they are neither curative nor a substitute for other forms of support and intervention.
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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) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».