Categorical and Dimensional Definitions and Evaluations of Symptoms of ADHD: History of the SNAP and the SWAN Rating Scales.
Notice bibliographique
Résumé
An earlier version of this article was originally submitted for publication in early 2000 to introduce a new dimensional of concept of Attention Deficit Hyperactivity Disorder (ADHD) provided by the Strengths and Weaknesses of ADHD-symptoms and Normal-behavior (SWAN) rating scale. The SWAN was developed to correct some obvious deficiencies of the Swanson, Nolan and Pelham (SNAP) rating scale that was based on the categorical concept of ADHD. The first submission was not accepted for publication, so a draft of the article was posted on a website (www.ADHD.net). The SWAN scale was published as a table in a review article (Swanson et al, 2001) to make it available to those interested in this dimensional approach to assessment of ADHD. Despite its relative inaccessibility, the SWAN has been used in several genetic studies of ADHD (e.g., Hay, Bennett, Levy, Sergeant, & Swanson, 2005; Cornish et al, 2005) and has been translated into several languages for European studies of ADHD (e.g., Lubke et al, 2006; Polderman et al, 2010) and into Spanish for studies in the United States (e.g., Lakes, Swanson, & Riggs, 2011; Kudo et al., this issue). Recently, invitations to include the SWAN in the PhenX Toolkit (www.phenx.org) for genomic studies (Hamilton et al, 2011) and to describe thedimensional approach of the SWAN for discussion of diagnostic (Swanson, Wigal, & Lakes, 2009) and ethical (Swanson, Wigal, Lakes, &Volkow, 2011) issues has convinced us that the unpublished article is still relevant after more than a decade, so it is presented here with some minor updates. We use examples (a) to document some consequences (e.g., over-identification of extreme cases) of using statistical cutoffs based on the assumption for a distribution of SNAP ratings that is highly skewed and (b) to show how the SWAN corrects the skewness of the SNAP by rewording the items on the scale and using a wider range of rating alternatives, which corrects the tendency to over-identify extreme cases.
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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 | 0,040 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,002 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».