Diagnostic Value of a Multidisciplinary Clinic for Intellectual Disability
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Identification of the underlying cause of intellectual disability (ID) is important as it improves genetic counselling, management, adaptation; yet its etiologic heterogeneity is challenging and often leads to an expensive work-up. METHODS: To improve this diagnostic trajectory, the multidisciplinary Complex Diagnostic Clinic (CDC) was established for ID patients with unexplained complex systemic and/or neurologic features that were referred to the CDC and evaluated by three medical specialists followed by multi-disciplinary rounds. Analyses included surveys and interviews, (retrospective) chart review, costs calculations and comparison. RESULTS: 24 children (9 male) were evaluated during seven clinics held over 16 months. The average patient age was 7 years 11 months (range 9 months-18 years). All the children had previously been seen by 2-10 specialist services. The diagnostic yield of the CDC was higher than expected with confirmed and working diagnoses in 11 (46%) and 9 (38%) children respectively. Cost-savings included fewer trips to hospital and fewer tests via more streamlined evaluations. Positive feedback was received from both families and medical professionals. CONCLUSIONS: The CDC represents an innovative model of personalized care. Specialist collaboration in the interpretation of relevant clinical, biochemical and genomic data resulted in diagnoses, where none had previously been possible.
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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 | 0,003 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,006 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».