General paediatric practice in autism spectrum disorder screening in Ontario, Canada: Opportunities for improvement
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Screening is important for early identification of children with autism spectrum disorder (ASD), potentially leading to earlier intervention. Research has identified some barriers to early identification of ASD, however, information about ASD screening in Canadian general paediatric practice is lacking. OBJECTIVES: The aim of the study is to better understand ASD screening practice patterns by examining the use of ASD and general developmental screening tools by general paediatricians. METHODS: The research team conducted a cross-sectional survey of general paediatricians. RESULTS: Two-hundred and sixty-seven paediatricians responded and 132 were eligible for the study. Ninety-three per cent of the responders used a developmental screening tool. Eighty-five per cent of the responders used an ASD screening tool when there were concerns for ASD, and 15% never used one. The most commonly used ASD screening tool was the M-CHAT. Children suspected of having ASD were referred to specialists not only to confirm the diagnosis but also to facilitate access to resources. General paediatricians were keen to incorporate formal ASD screening tools in their practice but identified the need for clearer guidelines. CONCLUSION: Previous studies have shown that children at risk of ASD continue to be missed through developmental surveillance and targeted screening. Paediatricians are interested in implementing an ASD screening tool and cite brevity and forms that can be completed by parents as factors that would support the use of a screening tool. Clearer guidelines and tools to support ASD screening and access to resources are needed.
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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 | 0,005 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».