Clinical Situations in Which the Diagnosis of Autism is Debatable: An Analysis and Recommendations
Notice bibliographique
Résumé
The "autism spectrum disorder" (ASD) construct and its current diagnostic criteria have led to the inclusion of increasingly heterogeneous and decreasingly atypical individuals under its definition. This broad category, based on the polymorphic clinical expression of common genetic variants underpinning the risk of autism, is likely beneficial for certain individuals. However, determining the boundaries between ASD and typical individuals, as well as those with other neurodevelopmental conditions, remains an issue of which the importance is growing with the increase in ASD prevalence. We identified four clinical contexts associated with a questionable, poorly justified, or unhelpful ASD diagnosis: (1) those in which diagnostic instruments raise uncertainties, (2) in the context of a subclinical presentation, (3) when early autistic signs tend to fade away during development, and (4) when comorbidities are prominent. We argue that in certain cases, a diagnosis of ASD may not be the most suitable, timely, or helpful medical act and provide recommendations for clinical practice when facing such situations.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,022 | 0,134 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,012 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,005 |
| Communication savante | 0,006 | 0,014 |
| Science ouverte | 0,007 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,012 | 0,014 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,006 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».