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Enregistrement W2754086730 · doi:10.1007/s10803-017-3292-0

Health Concerns and Health Service Utilization in a Population Cohort of Young Adults with Autism Spectrum Disorder

2017· article· en· W2754086730 sur OpenAlexafffund
Jonathan A. Weiss, Barry Isaacs, Heidi Diepstra, Andrew S. Wilton, Hilary K. Brown, Caitlin McGarry, Yona Lunsky

Notice bibliographique

RevueJournal of Autism and Developmental Disorders · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueAdolescent and Pediatric Healthcare
Établissements canadiensUniversity of TorontoCentre for Addiction and Mental HealthYork UniversityThe Scarborough HospitalCancer Care OntarioInstitute for Clinical Evaluative SciencesSurrey Place Centre
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchOntario Ministry of Health and Long-Term CareInstitute for Clinical Evaluative Sciences
Mots-clésAutismAutism spectrum disorderPsychiatryPublic healthMental healthPsychologyHealth careIntellectual disabilityCohortYoung adultPopulationDevelopmental disorderClinical psychologyGerontologyMedicineDevelopmental psychologyNursingEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Individuals with autism spectrum disorder (ASD) have many health needs that place demands on the health service sector. This study used administrative data to compare health profiles in young adults 18-24 years of age with ASD to peers with and without other developmental disability. Young adults with ASD were more likely to have almost all the examined clinical health issues and health service use indicators compared to peers without developmental disability. They were more likely to have at least one psychiatric diagnosis, and visit the family physician, pediatrician, psychiatrist, and emergency department for psychiatric reasons, compared to peers with other developmental disability. Planning for the mental health care of transition age adults with ASD is an important priority for health policy.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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 enseignants0,066
Score d'incertitude au seuil0,131

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,045
Tête enseignante GPT0,379
Écart entre enseignants0,334 · 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

Citations154
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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