Corrélats de l’âge au moment du diagnostic de troubles du spectre autistique dans six régions canadiennes
Notice bibliographique
Résumé
<sec> <title>Introduction</title> La détection précoce des troubles du spectre autistique (TSA) est importante, étant donné qu’une exposition rapide à des programmes d’intervention comportementale peut améliorer les résultats pour l’enfant. De plus, elle permet aux familles d’accéder rapidement à d’autres traitements et services de soutien. </sec> <sec> <title>Méthodologie</title> À l’aide d’une modélisation linéaire généralisée, nous avons examiné l’association entre les caractéristiques de l’enfant et de la famille et l’âge auquel 2 180 enfants ont reçu un diagnostic de TSA entre 1997 et 2005 dans six régions du Canada. </sec> <sec> <title>Résultats</title> Un diagnostic de trouble envahissant du développement non spécifié (TED-NS) ou de syndrome d’Asperger, le fait d’habiter en milieu rural, un diagnostic posé récemment et le fait d’être né à l’étranger étaient associés à un âge avancé au moment du diagnostic. Les enfants appartenant à une minorité visible ou ayant une sœur ou un frère atteint de TSA étaient plus nombreux à recevoir un diagnostic précoce. Toutefois, considérés dans leur ensemble, ces facteurs ne suffisent pas à expliquer la variation de l’âge au moment du diagnostic. </sec> <sec> <title>Conclusion</title> S’il est encourageant de constater que l’identité ethnoculturelle, le revenu du quartier, le fait d’habiter en milieu urbain ou rural et le sexe de l’enfant ne constituaient pas des facteurs majeurs contribuant aux disparités liées à l’âge auquel les enfants reçoivent un diagnostic de TSA, il y a tout de même lieu de poursuivre les recherches afin de déterminer les facteurs qui expliquent vraiment les différences observées. Les variations régionales des effets de plusieurs facteurs laissent croire que l’agrégation des données ne constitue peut-être pas une stratégie optimale si les conclusions visent à orienter les politiques et la pratique clinique à l’échelle locale. </sec>
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».