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Enregistrement W3093482883 · doi:10.17816/nb26313

Awareness of russian doctors about autism spectrum disorders (results of sociological research)

2020· article· en· W3093482883 sur OpenAlexaboutno aff
Laisan M. Мukharyamova, Janna V. Saveljeva, Владимир D. Mendelevich

Notice bibliographique

RevueNeurology Bulletin · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueAutism Spectrum Disorder Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSpecialtyQuarter (Canadian coin)Family medicineMedicineDiversity (politics)ChosePsychiatryEtiologyPsychologyPediatrics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Aim.Identification of awareness in doctors of different specialties (pediatricians, child psychiatrists, neurologists) on a wide range of issues of diagnosis, etiology, therapy of children with ASD. Methods.There was a survey conducted on the authors questionnaire. It was answered by 400doctors working in the large, medium, and small cities and towns in 35subjects of the Russian Federation, representing all Federal districts. In the sample there were pediatricians (53%), psychiatrists (24.2%), neurologists (14.7%), 8.2% did not specify a specialty. 89.2% of respondents are women and 10.2% are men. Results.70% of doctors believe that the number of children with ASD has increased dramatically in recent years. A fifth of respondents found it difficult to answer, 10% said that the number remained the same. The distribution of responses to the question by the profile of specialists indicates the relationship of variables. Neuropathologists and psychiatrists more often chose the answer option increased sharply (2=32.528, p0.01). The distribution of different specialists opinions on the factors that cause changes in the number of children with ASD in society did not have statistically significant differences. About 40% of pediatricians, neurologists, psychiatrists, and other doctors chose the factors improvement of quality in diagnostic procedures and increasing availability of medical care; about a third noted reducing child mortality and, as a result, increasing diversity, about a quarter chose an environmental impact, changing the rules of medical statistics. It is alarming that when asked about the impact of vaccinations on the occurrence of autism, only 46.9% indicated that this is a myth, about 2.8% indicated that autism is a reaction to vaccination, the majority of respondents (50.3%) chose the option that there is not enough data in medicine to confirm or disprove this position. Conclusions.The results of the study allow us to conclude that it is necessary to increase the awareness of doctors about the current state of research on the problem of ASD. Educational programs are needed taking into account not only medical data but also approaches developed in the social Sciences.

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 enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,017

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 savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,079
Tête enseignante GPT0,343
Écart entre enseignants0,264 · 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

Citations2
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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