Developing behavioural indicators for intellectual functioning and adaptive behaviour for <scp>ICD</scp>‐11 disorders of intellectual development
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: We present the work conducted to arrive at deriving behavioural indicators that could be used to guide clinical judgement in determining the presence and severity of deficits in intellectual functioning and adaptive behaviour for the purpose of making a diagnosis of disorders of intellectual development. METHODS: An interdisciplinary expert panel provided guidance in developing behavioural indicators for intellectual functioning. A national dataset of adaptive behaviour on a sample of individuals with a diagnosis of intellectual disability was used to develop the behavioural indicators for the adaptive behaviour. The adaptive behaviour data were analysed using a cluster analysis procedure to define the different severity groupings by chronological age groups. RESULTS: We present a series of tables containing behavioural indicators across the lifespan for intellectual functioning and adaptive behaviour, including conceptual, social and practical skills. These tables of behavioural indicators have been proposed for use in the clinical version of the 11th revision of the International Classification of Diseases and Related Health Problems (ICD-11) to be published by the World Health Organization. CONCLUSIONS: The proposed behavioural indicators for disorders of ID described in the present article and to be included in the ICD-11 Clinical Descriptions and Diagnostic Guidelines are put forth to assist professionals in making an informed clinical decision regarding an individual's level of intellectual functioning and adaptive behaviour for the purpose of making a determination about the presence and severity of disorders of ID.
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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 | 0,012 | 0,034 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».