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Enregistrement W2144473193 · doi:10.1002/da.10125

Characterizing selective mutism: Is it more than social anxiety?

2003· article· en· W2144473193 sur OpenAlexaff
Katharina Manassis, Daniel Fung, Rosemary Tannock, Leon Sloman, Lisa Fıksenbaum, Alison McInnes

Notice bibliographique

RevueDepression and Anxiety · 2003
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueChild and Adolescent Psychosocial and Emotional Development
Établissements canadiensHospital for Sick ChildrenUniversity of TorontoCentre for Addiction and Mental HealthSickKids Foundation
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychologyAnxietySocial anxietyClinical psychologyCognitionDevelopmental psychologySpecific phobiaAnxiety disorderPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Selective mutism (SM) occurs when a child persistently lacks speech in some social situations but not in others, despite the ability to use and comprehend language. While considered to be related to anxiety, SM is poorly understood and studies of SM children are often based on parent reports. This study developed a unique, non-verbally based assessment protocol for SM children in order to better characterize their clinical profile, language abilities, and learning abilities. A comparison was done with a group of children of similar age, with social phobia (SP) but no SM, to search for characteristics that might distinguish SM from other anxiety disorders. Twenty-three children participated in the study (14 SM and 9 SP). The assessment protocol included standardized anxiety rating scales, cognitive and academic tests, and a speech and language assessment. SM and SP groups showed similar levels of anxiety and academic ability, but the SM group showed some language impairments relative to the SP group. Though requiring replication with a larger sample and nonclinical comparison group, the results suggest that SM children can be assessed by non-verbal means and that their disorder is characterized by anxiety and subtle language impairments.

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)0,004
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,295
Écart entre enseignants0,274 · 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
GenreEmpirique

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

En bref

Citations107
Publié2003
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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