Exploring Another Piece of the Puzzle: Comorbid Mental Health Challenges in Children with Autism Spectrum Disorder
Notice bibliographique
Résumé
Autism spectrum disorder (ASD) is characterized by impairments in social communication and restricted, repetitive behavioural patterns.1 In the United States, the prevalence of ASD is estimated to be 1 in 68 children.2 As children with ASD enter adolescence, they face difficulties brought on not only by the core functional impairments of their primary disorder but also by common psychiatric comorbidities, such as depression and anxiety. The prevalence estimates of these comorbidities vary widely, which may be explained by differences in assessment tools used between epidemiological studies. In this review, the most commonly used assessment tools for comorbidities among youth with ASD are presented. Out of the five tools identified, no tools had been specifically evaluated to measure anxiety among ASD youth, while only two tools had been evaluated to measure depression in this population. Across tools, there were numerous issues regarding psychometric properties, as well as differences in informants, leading to limitations when using these tools to measure comorbid psychiatric concerns in youth with ASD. Future research should aim to design better assessment tools to strengthen the quality of research in this field and better inform resource allocation and clinical practice.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».