Issues in Identification and Assessment of Children with Autism and a Proposed Resource Toolkit for Speech-Language Pathologists
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The prevalence of autism spectrum disorder (ASD) has increased significantly in the last decade as have treatment choices. Nonetheless, the vastly diverse autism topic includes issues related to naming, description, iden-tification, assessment, and differentiation from other neu-rodevelopmental conditions. ASD issues directly impact speech-language pathologists (SLPs) who often see these children as the second contact, after pediatric medical practitioners. Because of shared symptomology, differentiation among neurodevelopmental disorders is crucial as it impacts treatment, educational choices, and the performance trajectory of affected children. OBJECTIVES: To highlight issues in: identification and differentiation of ASD from other communication and language challenges, the prevalence differences between ASD gender phenotypes, and the insufficient consideration of cultural factors in evaluating ASD in children. A second objective was to propose a tool to assist SLPs in the management of autism in children. SUMMARY: A universal resource toolkit development project for SLP communities at large is proposed. The resource is comprised of research-based observation and screening tools for caregivers and educators, as well as parent questionnaires for portraying the children's function in the family, cultural com-munity, and educational setting.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,043 | 0,070 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,004 |
| Communication savante | 0,004 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,020 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,003 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».