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Enregistrement W2405476291

Visualizing the Comorbidity Burden in Children with Autism Spectrum Disorder Receiving Dental Treatment Under General Anesthesia.

2017· article· en· W2405476291 sur OpenAlexaff
Kavita R. Mathu‐Muju, Hsin-Fang Li, Lisa H Nam, Heather Bush

Notice bibliographique

RevuePubMed · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineDentistry
ThématiqueDental Health and Care Utilization
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComorbidityMedicineAutism spectrum disorderBetweenness centralityAutismPsychiatrySocial connectednessMedical diagnosisPediatricsCentralityPsychologyPathology
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: The purposes of this study were to: (1) describe the comorbidity burden in children with autism spectrum disorder (ASD) receiving dental treatment under general anesthesia (GA); and (2) characterize the complexity of these concurrent comorbidities. METHODS: A retrospective chart review was completed of 303 children with ASD who received dental treatment under GA. All comorbidities, in addition to the primary diagnosis of ASD, were categorized using the International Classification of Diseases-10 codes. The interconnectedness of the comorbidities was graphically displayed using a network plot. Network indices (degree centrality, betweenness centrality, closeness centrality) were used to characterize the comorbidities that exhibited the highest connectedness to ASD. RESULTS: The network plot of medical diagnoses for children with ASD was highly complex, with multiple connected comorbidities. Developmental delay, speech delay, intellectual disability, and seizure disorders exhibited the highest connectedness to ASD. CONCLUSIONS: Children with autism spectrum disorder may have a significant comorbidity burden of closely related neurodevelopmental disorders. The medical history review should assess the severity of these concurrent disorders to evaluate a patient's potential ability to cooperate for dental treatment and to determine appropriate behavior guidance techniques to facilitate the delivery of dental care.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
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 enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,022

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,289
Écart entre enseignants0,264 · 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

Citations8
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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