Child functional characteristics explain child and family outcomes better than diagnosis: Population-based study of children with autism or other neurodevelopmental disorders/disabilities.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Allocation of resources for services and supports for children with neurodevelopmental disorders/disabilities (NDD/D) is often based on the presence of specific health conditions. This study investigated the relative roles of a child's diagnosed health condition and neurodevelopmental and related functional characteristics in explaining child and family health and well-being. DATA AND METHODS: The data on children with NDD/D (ages 5 to 14; weighted n = 120,700) are from the 2006 Participation and Activity Limitation Survey (PALS), a population-based Canadian survey of parents of children with functional limitations/disabilities. Direct and indirect effects of child diagnosis status-autism spectrum disorder (ASD)/not ASD-and functional characteristics (particularly, ASD-related impairments in speech, cognition, and emotion and behaviour) on child participation and family health and well-being were investigated in a series of structural equation models, while controlling for covariates. RESULTS: All models adequately fitted the data. Child ASD diagnosis was significantly associated with child participation and family health and well-being. When ASD-related child functional characteristics were added to the model, all direct effects from child diagnosis on child and family outcomes disappeared; the effect of child diagnosis on child and family outcomes was fully mediated via ASD-related child functional characteristics. INTERPRETATION: Children's neurodevelopmental functional characteristics are integral to understanding the child and family health-related impact of neurodevelopmental disorders such as ASD. These findings have implications for the relative weighting given to functional versus diagnosis-specific factors in considering needs for services and supports.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».