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Enregistrement W2155746365 · doi:10.1177/1362361314542955

Measuring social communication behaviors as a treatment endpoint in individuals with autism spectrum disorder

2014· review· en· W2155746365 sur OpenAlexaff
Evdokia Anagnostou, Nancy E. Jones, Marisela Huerta, Alycia Halladay, Paul P. Wang, Lawrence David Scahill, Joseph P. Horrigan, Connie Kasari, Cathy Lord, Dennis C. Choi, Katherine Sullivan, Géraldine Dawson

Notice bibliographique

RevueAutism · 2014
Typereview
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueAutism Spectrum Disorder Research
Établissements canadiensHolland Bloorview Kids Rehabilitation Hospital
Organismes subventionnairesAutism Speaks
Mots-clésPsychologyAutismAutism spectrum disorderSocial communicationReliability (semiconductor)Clinical psychologyDevelopmental psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Social communication impairments are a core deficit in autism spectrum disorder. Social communication deficit is also an early indicator of autism spectrum disorder and a factor in long-term outcomes. Thus, this symptom domain represents a critical treatment target. Identifying reliable and valid outcome measures for social communication across a range of treatment approaches is essential. Autism Speaks engaged a panel of experts to evaluate the readiness of available measures of social communication for use as outcome measures in clinical trials. The panel held monthly conference calls and two face-to-face meetings over 14 months. Key criteria used to evaluate measures included the relevance to the clinical target, coverage of the symptom domain, and psychometric properties (validity and reliability, as well as evidence of sensitivity to change). In all, 38 measures were evaluated and 6 measures were considered appropriate for use, with some limitations. This report discusses the relative strengths and weaknesses of existing social communication measures for use in clinical trials and identifies specific areas in need of further development.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,018

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,002
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,090
Tête enseignante GPT0,363
Écart entre enseignants0,272 · 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'étudeSans objet
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

Citations213
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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