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Enregistrement W3209711503 · doi:10.1093/pch/pxab061.054

69 Acceptability of a Virtual Model for Diagnosis for Fetal Alcohol Spectrum Disorder (FASD)

2021· article· en· W3209711503 sur OpenAlexaffabout
Hasu Rajani, Colleen Burns, Brent Symes, ShawnaLee Jessiman, Amber Bell, Monty Nelson

Notice bibliographique

RevuePaediatrics & Child Health · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePrenatal Substance Exposure Effects
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFetal Alcohol Spectrum DisorderMedicineVirtual patientDebriefingMultidisciplinary approachMedical educationPsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Primary Subject area Community Paediatrics Background A multidisciplinary team is required for diagnosis and recommendations of fetal alcohol spectrum disorder (FASD). The process involves assessments of growth and facial features, a caregiver interview with the physician, assessment of the patient by a psychologist, speech language pathologist and occupational therapist, and a multidisciplinary meeting of the above clinicians, clinic coordinators, school personnel and other support workers. A final meeting is held with the caregiver to debrief on the team findings, diagnosis, and recommendations. A literature search supported the feasibility of a reliable and accurate assessment of patients that adhere to the recommended Canadian FASD diagnostic guideline. As a result, a “Virtual Model for FASD Diagnosis” was developed. Objectives 1. Pilot a project to assess a Virtual Model of FASD Diagnosis; 2. Promote the model, by webinars, to FASD diagnostic teams nationally and internationally; 3. Survey acceptability of the model among webinar attendees. Design/Methods A literature search revealed that teams used virtual platforms for some components of FASD diagnostic process, but a complete virtual process does not exist. Virtual assessment of motor skills domain was not completed because, in the project team’s experience, this domain is rarely impaired. The project leaders developed a model and partnered with two diagnostic teams to complete a small pilot project of 6 patients, using Telehealth and Gotomeetings as a virtual platform to accommodate patients. Patients were scheduled as per the waitlist for each team. Support workers were trained to be with the patient and the caregiver to support any technological aspects, present testing materials, complete growth measurements and photographs for the photographic software for facial measurements. The coordinator scheduled clinician assessments and caregiver interviews; a multidisciplinary team meeting to discuss findings, diagnoses, and recommendations, and a meeting with the caregiver to debrief. A project member analyzed the photographs to measure the sentinel facial features. A survey of the caregivers, clinicians, support workers, and diagnostic team members was conducted to assess the experience, reliability, and feasibility of the virtual model. Webinars of the model were held (one in Alberta, and one for all of Canada, New Zealand, and Australia). A survey of participants’ pre- and post-webinar use of virtual platforms for part or all of the FASD assessment was completed. Results The results of the pilot project survey (Table 1) confirmed the feasibility, acceptability, and reliability of the virtual model of assessment. The caregivers confirmed that the process was rigorous and acceptable. 40% of team members indicated they would not have been present for an in-person meeting, indicating that the virtual format enabled attendance. Webinar surveys indicated a significantly increased interest in completing at least some portions of the assessment virtually. Conclusion Results indicate that a Virtual Model for FASD diagnosis is feasible, reliable, and acceptable. Increased interest in parts of or the whole project was indicated by teams nationally and internationally. Endorsements increased member attendance for team deliberations when virtual.

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)0,023
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,059
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 enseignants0,023
Score d'incertitude au seuil0,120

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0230,059
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,001

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,303
Écart entre enseignants0,283 · 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

Citations0
Publié2021
Routes d'admission2
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