La démarche et les outils d’évaluation clinique du trouble du spectre de l’autisme à l’ère du DSM-5
Notice bibliographique
Résumé
Le trouble du spectre de l’autisme (TSA) est un trouble complexe caractérisé par des difficultés sociales et communicationnelles et par des comportements ou intérêts restreints ou répétitifs (American Psychiatric Association [APA], 2013). Le profil clinique des enfants touchés par le TSA varie tout au long de leur développement en fonction de la présentation des symptômes, de même que par la manifestation de troubles associés, complexifiant ainsi la démarche d’évaluation diagnostique. Pour émettre un diagnostic en santé mentale, les spécialistes s’appuient majoritairement sur le Manuel Statistique et Diagnostique des Troubles Mentaux, dont la plus récente version comporte d’importants changements quant à la définition et nomenclature du TSA ([DSM-5]; APA, 2013). En dépit du DSM-5, plusieurs outils d’évaluation s’offrent aux cliniciens pour appuyer leur démarche évaluative et améliorer la précision de leur diagnostic clinique. Parmi la grande variété disponible, il peut s’avérer difficile de choisir des outils d’évaluation adaptés à la situation du jeune évalué (p.ex., âge, intensité des symptômes, langue parlée, etc.), possédant des qualités psychométriques satisfaisantes et s’arrimant avec les critères diagnostiques de la dernière version du DSM. L’objectif de cet article est de présenter la démarche d’évaluation du TSA, ainsi que de décrire et d’analyser les outils d’évaluation du TSA recommandés par les meilleures pratiques et couramment employés par les cliniciens exerçant auprès d’une population à risque de présenter ce trouble. Spécifiquement, il vise à faire une revue critique s’articulant autour des caractéristiques (objectif poursuivi, population ciblée, validations et langues offertes), des propriétés psychométriques et de la pertinence de ces outils d’évaluation en regard aux critères du TSA conformément au DSM-5. Enfin, la démarche, les outils d’évaluation à privilégier et certaines considérations cliniques sont proposés en conclusion.
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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 | 0,005 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».