Use of the autism spectrum screening questionnaire for identification of autism spectrum disorders in 8-10 years old georgian children*
Notice bibliographique
Résumé
Introduction Rising prevalence of autism spectrum disorders highlights importance of research priority of development of effective screening procedures for schoolage children. Objectives The study aimed to identify the prevalence of ASD among 8-10 y old schoolchildren in Republic of Georgia. Methods In 2019 a cross sectional survey in four main cities of Republic of Georgia was conducted, totally 3rd and 4th grade (8-10 y old) 16654 children from 211 public schools were included. The Autism Spectrum Screening Questionnaire (ASSQ), completed by parents and teachers, was used to determine children at risk for ASD. Results 16654 (response rate 74%) parents were agreed to participate in the study. Parents and teachers rated 770 (5.0%) and 669 children (4.9%), respectively, as screen positive (in top five percentile). Cut-off scores for 99-95 percentiles (top 1-5%) was defined. Boys were more likely to be rated screenpositive than girls. Share of boys rated in the top 5% by parents is 5.6% compared to 4.3% of girls. Teachers place boys in the top 5% even more frequently – 6.4% versus 3.4% girls. Pairwise correlation coefficients (0.53) revealed moderate correlations between scores and according to p-values (< 0.05) all correlations were statistically significant. Conclusions The study defined the cut-off scores of ASSQ for 8-10 y old Georgian children and gender difference in prevalence of risk for ASD. Using the ASSQ was an effective instrument and could be used in school settings to identify children with special needs. *This work was supported by Shota Rustaveli National Science Foundation of Georgia (SRNSFG), grant - FR-18-304. Disclosure No significant relationships.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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.
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 ».