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Enregistrement W2996726753 · doi:10.1542/peds.2019-1895q

Service Use Classes Among School-aged Children From the Autism Treatment Network Registry

2020· article· en· W2996726753 sur OpenAlexaboutno aff
Olivia J. Lindly

Notice bibliographique

RevuePEDIATRICS · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueAutism Spectrum Disorder Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesAgency for Healthcare Research and Quality
Mots-clésAutismService (business)PsychologyMedicineComputer scienceDevelopmental psychologyBusiness

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND AND OBJECTIVES: Use of specific services may help to optimize health for children with autism spectrum disorder (ASD); however, little is known about their service use patterns. We aimed to (1) define service use groups and (2) determine associations of sociodemographic, developmental, behavioral, and health characteristics with service use groups among school-aged children with ASD. METHODS: We analyzed cross-sectional data on 1378 children aged 6 to 18 years with an ASD diagnosis from the Autism Speaks Autism Treatment Network registry for 2008-2015, which included 16 US sites and 2 Canadian sites. Thirteen service use indicators spanning behavioral and medical treatments (eg, developmental therapy, psychotropic medications, and special diets) were examined. Latent class analysis was used to identify groups of children with similar service use patterns. RESULTS: By using latent class analysis, school-aged children with ASD were placed into 4 service use classes: limited services (12.0%), multimodal services (36.4%), predominantly educational and/or behavioral services (42.6%), or predominantly special diets and/or natural products (9.0%). Multivariable analysis results revealed that compared with children in the educational and/or behavioral services class, those in the multimodal services class had greater ASD severity and more externalizing behavior problems, those in the limited services class were older and had less ASD severity, and those in the special diets and/or natural products class had higher income and poorer quality of life. CONCLUSIONS: In this study, we identified 4 service use groups among school-aged children with ASD that may be related to certain sociodemographic, developmental, behavioral, and health characteristics. Study findings may be used to better support providers and families in decision-making about ASD services.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,371
Score d'incertitude au seuil0,737

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0030,005
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,048
Tête enseignante GPT0,270
Écart entre enseignants0,222 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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