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Enregistrement W3091664347 · doi:10.24095/hpcdp.32.2.05f

Corrélats de l’âge au moment du diagnostic de troubles du spectre autistique dans six régions canadiennes

2012· article· fr· W3091664347 sur OpenAlexafffundvenueabout
Helen Coo, Hélène Ouellette‐Kuntz, Miu Lam, C. T. Yu, D. Dewey, Frédéric Bernier, Albert E. Chudley, P.E. Hennessey, M. Breitenbach, Alice Noonan, M.E. Lewis, Jeanette J. A. Holden

Notice bibliographique

RevueMaladies chroniques et blessures au Canada · 2012
Typearticle
Languefr
DomaineNeuroscience
ThématiqueAutism Spectrum Disorder Research
Établissements canadiensUniversity of British ColumbiaMinistry of Children, Community and Social ServicesCommunity Sector Council Newfoundland and LabradorAlberta Children's HospitalUniversity of CalgaryUniversity of ManitobaEducation and Early Childhood DevelopmentResearch ManitobaSt.AmantQueen's University
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésHumanitiesPolitical scienceArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction 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. Méthodologie 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. Résultats 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. Conclusion 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.

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)0,006
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 enseignants0,020
Score d'incertitude au seuil0,120

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0030,005
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,257
Écart entre enseignants0,243 · 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

Citations3
Publié2012
Routes d'admission4
Résumé présentoui

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