Identifying Children and Youth With Autism Spectrum Disorder in Electronic Medical Records: Examining Health System Utilization and Comorbidities
Notice bibliographique
Résumé
Autism spectrum disorder (ASD) is a neurodevelopmental disorder requiring significant health and educational resources for affected individuals. A reference standard for ASD was generated from an existing population-based cohort of 10,000 children and youth aged 1-24 years who were randomly selected for chart abstraction from 29,256 patients from 119 family physicians. We developed and validated an algorithm to identify children and youth with ASD within an electronic medical record system (N = 80,237, aged 1-24 years) in order to examine the prevalence of comorbidities and quantify health system utilization within the cohort. We identified 1,062 children and youth with ASD representing a prevalence of 1.32%. Compared to individuals without ASD, those with ASD had a higher prevalence of asthma, were more likely to visit a specialist, undergo surgery, and be hospitalized for psychiatric reasons. Children and youth with ASD in Ontario have complex health system needs, illustrated through a significant burden of comorbidities and increased health system utilization. LAY SUMMARY: Our paper generates population-based estimates of health system use by children and youth with ASD, who have a higher burden of comorbidities than the general population. We developed a case-finding algorithm and applied it in electronic medical records to create a cohort of children and youth with ASD, thereby generating an important resource to further study the health care needs of individuals with ASD.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».