Detection of Children/Youth With Fetal Alcohol Spectrum Disorder Through Eye Movement, Psychometric, and Neuroimaging Data
Notice bibliographique
Résumé
Background: Fetal alcohol spectrum disorders (FASD) is one of the most common causes of developmental disabilities and neurobehavioral deficits. Despite the high-prevalence of FASD, the current diagnostic process is challenging and time- and money- consuming, with underreported profiles of the neurocognitive and neurobehavioral impairments because of limited clinical capacity. We assessed children/youth with FASD from a multimodal perspective and developed a high-performing, low-cost screening protocol using a machine learning framework. Methods and Findings: Participants with FASD and age-matched typically developing controls completed up to six assessments, including saccadic eye movement tasks (prosaccade, antisaccade and memory-guided saccade), free viewing of videos, psychometric tests, and neuroimaging of the corpus callosum. We comparatively investigated new machine learning methods applied to these data, towards the acquisition of a quantitative signature of the neurodevelopmental deficits, and the development of an objective, high-throughput screening tool to identify children/youth with FASD. Our method provides a comprehensive profile of distinct measures in domains including sensorimotor and visuospatial control, visual perception, attention, inhibition, working memory, academic functions, and brain structure. We also showed that a combination of four to six assessments yields the best FASD vs. control classification accuracy; however, this protocol is expensive and time consuming. We conducted a cost/benefit analysis of the six assessments and developed a high-performing, low-cost screening protocol based on a subset of eye movement and psychometric tests that approached the best result under a range of constraints (time, cost, participant age, required administration, and access to neuroimaging facility). Using insights from the theory of value of information, we proposed an optimal annual screening procedure for children at risk of FASD. Conclusions: We developed a high-capacity, low-cost screening procedure under constrains, with high expected monetary benefit, substantial impact of the referral and diagnostic process, and expected maximized long-term benefits to the tested individuals and to society. This annual screening procedure for children/youth at risk of FASD can be easily and widely deployed for early identification, potentially leading to earlier intervention and treatment. This is crucial for neurodevelopmental disorders, to mitigate the severity of the disorder and/or frequency of secondary comorbidities.
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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 ».