Approach to autism spectrum disorder: Using the new DSM-V diagnostic criteria and the CanMEDS-FM framework.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To review the diagnostic criteria for autism spectrum disorder (ASD) from the Diagnostic and Statistical Manual of Mental Disorders, fifth edition (DSM-V), and to develop an approach to managing ASD using the CanMEDS- Family Medicine (CanMEDS-FM) framework. SOURCES OF INFORMATION: The DSM-V from the American Psychiatric Association, published in May 2013, provides new diagnostic criteria for ASD. The College of Family Physicians of Canada's CanMEDS-FM framework provides a blueprint that can guide the complex management of ASD. We used data from the Centers for Disease Control and Prevention to determine the prevalence of ASD, and we used the comprehensive systematic review and meta-analysis completed by the UK National Institute for Health and Care Excellence for their guidelines on ASD to assess the evidence for more than 100 interventions. MAIN MESSAGE: The prevalence of ASD was 1 in 88 in 2008 in the United States according to data from the Centers for Disease Control and Prevention. The ASD classification in the fourth edition of the DSM included autism, Asperger syndrome, pervasive developmental disorder, and childhood disintegrative disorder. The new DSM-V revision incorporates all these disorders into one ASD umbrella term with different severity levels. The management of ASD is complex and requires a multidisciplinary team effort and continuity of care. The CanMEDS-FM roles provide a framework for management. CONCLUSION: Family physicians are the key leaders of the multidisciplinary care team for ASD, and the CanMEDS-FM framework provides a comprehensive guide to help manage a child with ASD and to help the child's family.
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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 | 0,037 | 0,081 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,016 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».