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Enregistrement W4212896307 · doi:10.1111/jir.12924

An international field study of the ICD‐11 behavioural indicators for disorders of intellectual development

2022· article· en· W4212896307 sur OpenAlexaff
Kyle R. Lemay, C. S. Kogan, T. J. Rebello, Jared W. Keeley, Rachna Bhargava, Pratap Sharan, Manoj Sharma, John Vijay Sagar Kommu, M. Thomas Kishore, Jair de Jesus Mari, P. Ginige, Serafino Buono, Marilena Recupero, Marinella Zingale, Tommasa Zagaria, S. Cooray, Ashok Roy, Geoffrey M. Reed

Notice bibliographique

RevueJournal of Intellectual Disability Research · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDown syndrome and intellectual disability research
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIntellectual disabilityPsychologyAdaptive behaviourVineland Adaptive Behavior ScalePsychiatryMini-international neuropsychiatric interviewAdaptive functioningMental healthClinical psychologyReliability (semiconductor)Borderline intellectual functioningBehavioural disordersPediatricsMedicineAdaptive behaviorDevelopmental psychologyCognition

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The World Health Organization (WHO) has approved the 11th Revision of the International Classification of Diseases (ICD-11). A version of the ICD-11 for Mental, Behavioural and Neurodevelopmental Disorders for use in clinical settings, called the Clinical Descriptions and Diagnostic Requirements (CDDR), has also been developed. The CDDR includes behavioural indicators (BIs) for assessing the severity of disorders of intellectual development (DID) as part of the section on neurodevelopmental disorders. Reliable and valid diagnostic assessment measures are needed to improve identification and treatment of individuals with DID. Although appropriately normed, standardised intellectual and adaptive behaviour assessments are considered the optimal assessment approach in this area, they are unavailable in many parts of the world. This field study tested the BIs internationally to assess the inter-rater reliability, concurrent validity, and clinical utility of the BIs for the assessment of DID. METHODS: This international study recruited a total of 206 children and adolescents (5-18 years old) with a suspected or established diagnosis of DID from four sites across three countries [Sri-Lanka (n = 57), Italy (n = 60) and two sites in India (n = 89)]. Two clinicians assessed each participant using the BIs with one conducting the clinical interview and the other observing. Diagnostic formulations using the BIs and clinical utility ratings were collected and entered independently after each assessment. At a follow-up appointment, standardised measures (Leiter-3, Vineland Adaptive Behaviour Scales-II) were used to assess intellectual and adaptive abilities. RESULTS: The BIs had excellent inter-rater reliability (intra-class correlations ranging from 0.91 to 0.97) and good to excellent concurrent validity (intra-class correlations ranging from 0.66 to 0.82) across sites. Compared to standardised measures, the BIs had more diagnostic overlap between intellectual and adaptive functioning. The BIs were rated as quick and easy to use and applicable across severities; clear and understandable with adequate to too much level of detail and specificity to describe DID; and useful for treatment selection, prognosis assessments, communication with other health care professionals, and education efforts. CONCLUSION: The inclusion of newly developed BIs within the CDDR for ICD-11 Neurodevelopmental Disorders must be supported by information on their reliability, validity, and clinical utility prior to their widespread adoption for international use. BIs were found to have excellent inter-rater reliability, good to excellent concurrent validity, and good clinical utility. This supports use of the BIs within the ICD-11 CDDR to assist with the accurate identification of individuals with DID, particularly in settings where specialised services are unavailable.

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)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,025
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,392
Score d'incertitude au seuil0,992

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,025
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0000,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,000

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 Opus0,121
Tête enseignante GPT0,433
Écart entre enseignants0,312 · 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

Citations12
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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