Practice patterns and determinants of wait time for autism spectrum disorder diagnosis in Canada
Notice bibliographique
Résumé
Inefficient diagnostic practices for autism spectrum disorder (ASD) may contribute to longer wait times, delaying access to intervention. The objectives were to describe the diagnostic practices of Canadian pediatricians and to identify determinants of longer wait time for ASD diagnosis. An online survey was conducted through the Canadian Paediatric Society’s developmental pediatrics, community pediatrics, and mental health sections. Participants were asked for demographic information, whether they diagnosed ASD, and elements of their diagnostic assessment. A multiple linear regression of total wait time (time from referral to communication of the diagnosis to the family) as a function of practice characteristics was conducted. A total of 90 participants completed the survey, of whom 57 diagnosed ASD in their practices (63.3%). Respondents reported varied use of multi-disciplinary teams, with 53% reporting participation in a team. No two identically composed teams were reported. Respondents also had varied use of diagnostic tools, with 21% reporting no use of tools. The median reported total wait for ASD diagnosis time was 7 months (interquartile range 4–12 months). Longer time spent on assessment was the only variable that remained significantly associated with longer wait time in multiple regression ( p = 0.002). Use of diagnostic tools did not significantly affect wait time. Canadian ASD diagnostic practices vary widely and wait times for these assessments are substantial—7 months from referral to receipt of diagnosis. Time spent on the assessment is a significant determinant of wait time, highlighting the need for efficient assessment practices.
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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 | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
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.
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 ».