MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2782863799 · doi:10.6000/2292-2598.2017.05.04.1

Early Assessment of Mental Development in Children with Autism Spectrum Disorder (ASD) and other Neurodevelopmental Disorders – Sharing of Clinical Experience

2018· article· en· W2782863799 sur OpenAlexvenueno aff
Harieta Manolova, Svetla Nikolaeva Staykova, Mihaela Hristova, Dimitar Terziev, Galina Markova

Notice bibliographique

RevueJournal of Intellectual Disability - Diagnosis and Treatment · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueAutism Spectrum Disorder Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychologyAutismAutism spectrum disorderMultidisciplinary approachCognitionMental developmentNeurodevelopmental disorderDevelopmental psychologyDiagnostic Classification of Mental Health and Developmental Disorders of Infancy and Early ChildhoodPsychiatryClinical psychologyMental healthPrevalence of mental disorders

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The authors present a synthesised review of the methods for assessing mental development and autism, with an emphasis on the general tendency to reduce the age of diagnosis. Based on clinical experience, a number of particularities are described in terms of: testing, working with parents, observing and reflecting on the nature and meaning of autistic behaviours. On focus is a toolkit for detailed assessment of mental development that was elaborated within the inter-university cooperation between Sofia Medical University and Université catholique de Louvain (UCL) - Belgium. Illustrated and discussed are typical profiles of cognitive and socio-communicative functioning of children with ASD and other neurodevelopmental disorders, which help a differential diagnosis to be made by the multidisciplinary clinical team. Further described are the advantages of early assessment of mental development as a basis for future educational and therapeutic programs.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,013
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,034

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,013
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0030,001
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,058
Tête enseignante GPT0,369
Écart entre enseignants0,311 · 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

Citations1
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Intellectual Disability - Diagnosis and TreatmentMême sujetAutism Spectrum Disorder ResearchTravaux en français237 207