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Enregistrement W2129863661 · doi:10.3109/17549507.2013.862858

Cost of speech-language interventions for children and youth with foetal alcohol spectrum disorder in Canada

2013· review· en· W2129863661 sur OpenAlexafffundabout
Svetlana Popova, Shannon Lange, Larry Burd, Kevin D. Shield, Jürgen Rehm

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Speech-Language Pathology · 2013
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePrenatal Substance Exposure Effects
Établissements canadiensPublic Health OntarioUniversity of TorontoCentre for Addiction and Mental Health
Organismes subventionnairesPublic Health AgencyPublic Health Agency of CanadaUniversity of Washington
Mots-clésPsychological interventionFetal Alcohol Spectrum DisorderIntervention (counseling)MedicinePsychologyPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study, which is part of a large economic project on the overall burden and cost associated with Foetal Alcohol Spectrum Disorder (FASD) in Canada, estimated the cost of 1:1 speech-language interventions among children and youth with FASD for Canada in 2011. The number of children and youth with FASD and speech-language disorder(s) (SLD), the distribution of the level of severity, and the number of hours needed to treat were estimated using data from the available literature. 1:1 speech-language interventions were computed using the average cost per hour for speech-language pathologists. It was estimated that ˜ 37,928 children and youth with FASD had SLD in Canada in 2011. Using the most conservative approach, the annual cost of 1:1 speech-language interventions among children and youth with FASD is substantial, ranging from $72.5 million to $144.1 million Canadian dollars. Speech-language pathologists should be aware of the disproportionate number of children and youth with FASD who have SLD and the need for early identification to improve access to early intervention. Early identification and access to high quality services may have a role in decreasing the risk of developing the secondary disabilities and in reducing the economic burden of FASD on society.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,213
Score d'incertitude au seuil0,430

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0040,006
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,027
Tête enseignante GPT0,337
Écart entre enseignants0,310 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations21
Publié2013
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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