Visualizing the Comorbidity Burden in Children with Autism Spectrum Disorder Receiving Dental Treatment Under General Anesthesia.
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,000 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
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 ».