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Enregistrement W3014588540 · doi:10.1542/peds.2019-1895m

Therapy and Psychotropic Medication Use in Young Children With Autism Spectrum Disorder

2020· article· en· W3014588540 sur OpenAlexaboutno aff
Daniela Ziskind, Amanda Bennett, Abbas F. Jawad, Nathan J. Blum

Notice bibliographique

RevuePEDIATRICS · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueAutism Spectrum Disorder Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineAutism spectrum disorderInterquartile rangeAutismPsychological interventionLogistic regressionIntervention (counseling)PediatricsUnivariate analysisPsychiatryYoung adultMultivariate analysisInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND AND OBJECTIVES: Guidelines suggest young children with autism spectrum disorder (ASD) receive intensive nonpharmacologic interventions. Additionally, associated symptoms may be treated with psychotropic medications. Actual intervention use by young children has not been well characterized. Our aim in this study was to describe interventions received by young children (3-6 years old) with ASD. The association with sociodemographic factors was also explored. METHODS: Data were analyzed from the Autism Speaks Autism Treatment Network (AS-ATN), a research registry of children with ASD from 17 sites in the United States and Canada. AS-ATN participants receive a diagnostic evaluation and treatment recommendations. Parents report intervention use at follow-up visits. At follow-up, 805 participants had data available about therapies received, and 613 had data available about medications received. RESULTS: The median total hours per week of therapy was 5.5 hours (interquartile range 2.0-15.0), and only 33.4% of participants were reported to be getting behaviorally based therapies. A univariate analysis and a multiple regression model predicting total therapy time showed that a diagnosis of ASD before enrollment in the AS-ATN was a significant predictor. Additionally, 16.3% of participants were on ≥1 psychotropic medication. A univariate analysis and a multiple logistic model predicting psychotropic medication use showed site region as a significant predictor. CONCLUSIONS: Relatively few young children with ASD are receiving behavioral therapies or total therapy hours at the recommended intensity. There is regional variability in psychotropic medication use. Further research is needed to improve access to evidence-based treatments for young children with ASD.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
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 enseignants0,039
Score d'incertitude au seuil0,078

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
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 Opus0,031
Tête enseignante GPT0,273
Écart entre enseignants0,242 · 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

Citations21
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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