Early Identification of Autism Spectrum Disorder: Recommendations for Practice and Research
Notice bibliographique
Résumé
Early identification of autism spectrum disorder (ASD) is essential to ensure that children can access specialized evidence-based interventions that can help to optimize long-term outcomes. Early identification also helps shorten the stressful "diagnostic odyssey" that many families experience before diagnosis. There have been important advances in research into the early development of ASDs, incorporating prospective designs and new technologies aimed at more precisely delineating the early emergence of ASD. Thus, an updated review of the state of the science of early identification of ASD was needed to inform best practice. These issues were the focus of a multidisciplinary panel of clinical practitioners and researchers who completed a literature review and reached consensus on current evidence addressing the question "What are the earliest signs and symptoms of ASD in children aged ≤24 months that can be used for early identification?" Summary statements address current knowledge on early signs of ASD, potential contributions and limitations of prospective research with high-risk infants, and priorities for promoting the incorporation of this knowledge into clinical practice and future research.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,109 | 0,275 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,008 | 0,009 |
| Bibliométrie | 0,013 | 0,011 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,003 |
| Communication savante | 0,009 | 0,020 |
| Science ouverte | 0,013 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,020 | 0,015 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,020 | 0,009 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».