Correlates of age at diagnosis of autism spectrum disorders in six Canadian regions
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Early identification of autism spectrum disorders (ASD) is important, since earlier exposure to behavioural intervention programs may result in better outcomes for the child. Moreover, it allows families timely access to other treatments and supports. METHODS: Using generalized linear modeling, we examined the association between child and family characteristics and the age at which 2180 children were diagnosed with ASD between 1997 and 2005 in six Canadian regions. RESULTS: A diagnosis of pervasive developmental disorder-not otherwise specified (PDD-NOS) or Asperger syndrome, rural residence, diagnosis in more recent years, and foreign birthplace were associated with a later age at diagnosis. Children who are visible minorities or who have siblings with ASD were more likely to be diagnosed earlier. Collectively, these factors explained little of the variation in age at diagnosis, however. CONCLUSION: While it is encouraging that ethnocultural identity, neighbourhood income, urban or rural residence, and sex of the child were not major contributors to disparities in the age when children were identified with ASD, more work is needed to determine what does account for the differences observed. Regional variations in the impact of several factors suggest that aggregating data may not be an optimal strategy if the findings are meant to inform policy and clinical practice at the local level.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».