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Enregistrement W4235707481 · doi:10.1037/cap0000245.supp

Supplemental Material for A Survey of Measures Used to Assess Brain Function at FASD Clinics in Canada

2020· article· en· W4235707481 sur OpenAlexaffabout
Kelly Coons-Harding, Katherine Flannigan, Colleen Burns, Audrey McFarlane

Notice bibliographique

RevueCanadian Psychology/Psychologie canadienne · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTreatment of Major Depression
Établissements canadiensLaurentian University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychologyBrain functionClinical psychologyFunction (biology)Applied psychologyPsychiatryNeuroscience

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

What is this project about?The purpose of this project is to collect information about the testing measures used by FASD clinicians across Canada to evaluate neurodevelopmental functioning in their clients.The overall goals of the project are to:-Provide an overview of the measuses used in Canada to assess for FASD across the lifespan -Determine which measures are most commonly used by Canadian FASD clinicians -Find any areas of FASD assessment where adequate assessment measures may be lacking -Identify additional measures that may be considered beyond those recommended in the current FASD diagnostic guideline What will we ask you to do?We are asking FASD assessment and diagnostic clinicians (i.e., physicians, psychologists, speech language therapists, and occupational therapists) to complete an online survey.The survey will take approximately 20 minutes to complete.Participation in this study is voluntary and you have the right not to participate.You can discontinue your participation and withdraw from the study at any time without penalty.You may choose to exit the survey by simply closing the browser page.If you choose to discontinue your participation, we will only use the data collected prior to participant withdrawal as it directly relates to the study purpose and procedures.Are there any risks if I agree to participate?There is an extremely minimal social risk associated with this survey.For example, although no individual-level data will be reported, readers may be able to identify which clinics have participated or which clinics are using particular measures, especially if you work at a small or specialized diagnostic clinic.However, this risk will be minimized by aggregating questionnaire data and no individual clinic information will be available.We believe that this risk is not beyond a risk that you may encounter in your daily practice.How can you benefit if you agree to participate?There are no direct personal benefits to participation in this study.However, information we gather will provide us with a better understanding of the measures used by clinicians to assess for FASD, and help us to increase consistency, best practices, and sharing of useful information that can benefit other clinics.Ultimately, identifying a comprehensive, reliable, and usable testing battery for FASD assessment will improve the clarity and accuracy of the diagnostic process and facilitate advancements in the field.How will your information be used?Once the surveys have been completed, we will aggregate the data collected with all identifiers removed.All information we collect will be private and kept confidential.No one will see the answers you give to questions except members of the research team.All information will be stored in a password-protected file.You personal information, such as your clinic name and clinical role, will be kept separate from your survey responses.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,013
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: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,209
Score d'incertitude au seuil0,699

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,013
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0050,008
Études des sciences et des technologies0,0040,000
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,2090,020

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 Opus0,184
Tête enseignante GPT0,371
Écart entre enseignants0,187 · 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
GenreMéthodes

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
Publié2020
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Résumé présentoui

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