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Enregistrement W2164909609 · doi:10.6000/2292-2598.2015.03.03.3

The Assessment of Psychiatric Disorders in Intellectual Disability: The State of the Art

2015· article· en· W2164909609 sur OpenAlexvenueno aff
Marco O. Bertelli, Michele Rossi, Daniela Scuticchio, Annamaria Bianco, Luana Salerno

Notice bibliographique

RevueJournal of Intellectual Disability - Diagnosis and Treatment · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueAutism Spectrum Disorder Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIntellectual disabilityPsychiatryStrengths and weaknessesPsychologyIdentification (biology)Medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Intellectual Disability (ID) represents a meta-syndromic group of several different conditions, each one with specific cognitive and communication features. This constitutes one the main reason for which the diagnosis of psychiatric disorders in adults with ID is challenging. The aim of this paper is to provide a comprehensive and updated state of art on the assessment of psychiatric disorders in people with ID. In order to accomplish this goal, authors performed a systematic literature mapping trying to answer to the following questions: what are the issues in the psychiatric diagnostic process for adults with ID? What methods and procedures have been used for psychiatric assessment in ID? To date, is it possible to identify the most effective diagnostic procedures? Results indicated that the main critical issues in the psychiatric diagnostic process were the following: the identification of psychiatric symptoms, the behavioural equivalents, the diagnostic criteria, the setting, the source of information, the screening and diagnostic instruments. An increasing interest in screening instruments for providing appropriate diagnosis for people with ID has been noted in the recent years. For this reason, available assessment tools have been briefly indicated, with their strengths and weaknesses. Although the recent advances, more research is needed in order to increase diagnostic accuracy in this heterogeneous group of patients.

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)0,013
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,033
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 enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,066

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0130,033
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0080,005
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0040,004
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,002
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 Opus0,052
Tête enseignante GPT0,342
Écart entre enseignants0,291 · 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

Citations2
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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