Sensitivity and specificity of early screening for autism
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Early identification and diagnosis is beneficial for children with autism spectrum disorder (ASD). Universal early screening is recommended by many experts, but disputed because evidence is limited, and sensitivity and specificity in general populations are largely unknown. AIMS: To estimate the sensitivity and specificity of early population-based screening for ASDs. METHOD: The study was based on the Norwegian Mother and Child Cohort Study. The 36-month cohort questionnaire included the Social Communication Questionnaire (SCQ), a 40-item screening instrument for ASD. RESULTS: A total of 58 520 mothers (58%) responded to the questionnaire. By the end of follow-up on 31 December 2015, 385 (0.7%) individuals with ASD had been identified among the responders' children. The distributions of SCQ scores in those with ASD and other children had large degrees of overlap. With the cut-off of 15 recommended in the SCQ manual, screening sensitivity was 20% (95% CI 16-24) for ASD overall. For children with ASD who had not developed phrase speech at 36 months, sensitivity was 46% (95% CI 35-57%), whereas it was 13% (95% CI 9-17) for children with ASD with phrase speech. Screening specificity was 99% (95% CI 99-99). With the currently recommended cut-off of 11, sensitivity increased to 42% for ASD overall (95% CI 37-47), 69% (95% CI 58-79) for ASD without phrase speech and 34% (95% CI 29-40) for ASD with phrase speech. Specificity was then reduced to 89% (95% CI 89-90). CONCLUSIONS: Early ASD screening with a parent checklist had low sensitivity. It identified mainly individuals with ASD with significant developmental delay and captured very few children with ASD with cognitive skills in the normal range. Increasing sensitivity was not possible without severely compromising specificity. DECLARATION OF INTEREST: C.L. receives royalty for the Social Communication Questionnaire, which she has co-authored.
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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 | 0,044 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».