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Enregistrement W3108906109 · doi:10.1002/aur.2449

Utility of the Autism Diagnostic Observation Schedule and the Brief Observation of Social and Communication Change for Measuring Outcomes for a <scp>Parent‐Mediated</scp> Early Autism Intervention

2020· article· en· W3108906109 sur OpenAlexfundno aff
Sophie Carruthers, Tony Charman, Nicole El Hawi, Young Ah Kim, Rachel Randle, Catherine Lord, Andrew Pickles

Notice bibliographique

RevueAutism Research · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueAutism Spectrum Disorder Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesMedical Research Council CanadaMedical Research CouncilEunice Kennedy Shriver National Institute of Child Health and Human DevelopmentDepartment of Health and Aged Care, Australian GovernmentNIHR Biomedical Research Centre, Royal Marsden NHS Foundation Trust/Institute of Cancer ResearchNational Institutes of HealthDepartment for Children, Schools and FamiliesKing's College LondonEfficacy and Mechanism Evaluation ProgrammeNational Institute for Health and Care ResearchDepartment of Health and Social CareSouth London and Maudsley NHS Foundation Trust
Mots-clésAutismAutism Diagnostic Observation ScheduleIntervention (counseling)Social communicationPsychologyDevelopmental psychologyScheduleAutism spectrum disorderClinical psychologyPsychiatryComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Measuring outcomes for autistic children following social communication interventions is an ongoing challenge given the heterogeneous changes, which can be subtle. We tested and compared the overall and item-level intervention effects of the Brief Observation of Social Communication Change (BOSCC), Autism Diagnostic Observation Schedule (ADOS-2) algorithm, and ADOS-2 Calibrated Severity Scores (CSS) with autistic children aged 2-5 years from the Preschool Autism Communication Trial (PACT). The BOSCC was applied to Module 1 ADOS assessments (ADOS-BOSCC). Among the 117 children using single or no words (Module 1), the ADOS-BOSCC, ADOS algorithm, and ADOS CSS each detected small non-significant intervention effects. However, on the ADOS algorithm, there was a medium significant intervention effect for children with "few to no words" at baseline, while children with "some words" showed little intervention effect. For the full PACT sample (including ADOS Module 2, total n=152), ADOS metrics evidenced significant small (CSS) and medium (algorithm) overall intervention effects. None of the Module 1 item-level intervention effects reached significance, with largest changes observed for Gesture (ADOS-BOSCC and ADOS), Facial Expressions (ADOS), and Intonation (ADOS). Significant ADOS Module 2 item-level effects were observed for Mannerisms and Repetitive Interests and Stereotyped Behaviors. Despite strong psychometric properties, the ADOS-BOSCC was not more sensitive to behavioral changes than the ADOS among Module 1 children. Our results suggest the ADOS can be a sensitive outcome measure. Item-level intervention effect plots have the potential to indicate intervention "signatures of change," a concept that may be useful in future trials and systematic reviews. LAY SUMMARY: This study compares two outcome measures in a parent-mediated therapy. Neither was clearly better or worse than the other; however, the Autism Diagnostic Observation Schedule produced somewhat clearer evidence than the Brief Observation of Social Communication Change of improvement among children who had use of "few to no" words at the start. We explore which particular behaviors are associated with greater improvement. These findings can inform researchers when they consider how best to explore the impact of their intervention.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,019
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,703
Score d'incertitude au seuil0,990

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,019
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,329
Tête enseignante GPT0,392
Écart entre enseignants0,062 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations31
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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