Service Use Classes Among School-aged Children From the Autism Treatment Network Registry
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».