Assessing the accuracy of the Modified Checklist for Autism in Toddlers: a systematic review and meta‐analysis
Notice bibliographique
Résumé
AIM: The Modified Checklist for Autism in Toddlers (M-CHAT) could be appropriate for universal screening for autism spectrum disorder (ASD) at 18 months and 24 months. Validation studies, however, reported differences in psychometric properties across sample populations. This meta-analysis summarized its accuracy measures and quantified their change in relation to patient and study characteristics. METHOD: Four electronic databases (MEDLINE, PsycINFO, CINAHL, and Embase) were searched to identify articles published between January 2001 and May 2016. Bayesian regression models pooled study-specific measures. Meta-regressions covariates were age at screening, study design, and proportion of males. RESULTS: On the basis of the 13 studies included, the pooled sensitivity was 0.83 (95% credible interval [CI] 0.75-0.90), specificity was 0.51 (95% CI 0.41-0.61), and positive predictive value was 0.53 (95% CI 0.43-0.63) in high-risk children and 0.06 (95% CI <0.01-0.14) in low-risk children. Sensitivity was higher for screening at 30 months compared with 24 months. INTERPRETATION: Findings indicate that the M-CHAT performs with low to moderate accuracy in identifying ASD among children with developmental concerns, but there was a lack of evidence on its performance in low-risk children or at age 18 months. Clinicians should account for a child's age and presence of developmental concern when interpreting their M-CHAT score. WHAT THIS PAPER ADDS: The Modified Checklist for Autism in Toddlers (M-CHAT) performs with low-to-moderate accuracy in children with developmental concerns. There is limited evidence supporting its use at 18 months or in low-risk children.
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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 | 0,040 | 0,094 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,021 | 0,049 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| 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 ».