Developing behavioural indicators for intellectual functioning and adaptive behaviour for <scp>ICD</scp>‐11 disorders of intellectual development
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
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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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 | 0,008 | 0,077 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 découle