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Enregistrement W2748825602 · doi:10.1080/87565641.2017.1353093

Prevalence and Predictors of Learning and Psychological Diagnoses Following Pediatric Arterial Ischemic Stroke

2017· article· en· W2748825602 sur OpenAlexafffund
Tricia S. Williams, Kyla P. McDonald, Samantha D. Roberts, Nomazulu Dlamini, Gabrielle deVeber, Robyn Westmacott

Notice bibliographique

RevueDevelopmental Neuropsychology · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAttention Deficit Hyperactivity Disorder
Établissements canadiensHospital for Sick Children
Organismes subventionnairesHospital for Sick ChildrenMedical Psychiatry AllianceCentre for Addiction and Mental Health
Mots-clésMedical diagnosisPsychologyAttention deficit hyperactivity disorderIntellectual disabilityStroke (engine)Family historyPsychiatryLearning disabilityClinical psychologyRisk factorMedicineInternal medicinePathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study examined the prevalence of learning and psychological diagnoses and associated neurological and personal-environmental risk factors following perinatal and childhood arterial ischemic stroke. In our sample of 126 children and youth, 52.4% received a diagnosis following their assessment. Specifically, 32% had a single diagnosis and 21% had two or more diagnoses. Learning disability, attention deficit-hyperactivity disorder, and intellectual disability were the most prevalent diagnoses. Associated risk factors varied by diagnosis with lower intellectual functioning being the common risk factor across categories. Seizure status was associated with intellectual disability whereas family history was related to ADHD and comorbid diagnoses.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,019

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,036
Tête enseignante GPT0,336
Écart entre enseignants0,300 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations41
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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