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Enregistrement W4237644368 · doi:10.1352/1944-7558-121.6.564

Résumés en Français

2016· article· fr· W4237644368 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueAmerican Journal on Intellectual and Developmental Disabilities · 2016
Typearticle
Languefr
DomaineComputer Science
ThématiqueText Readability and Simplification
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIconCitationComputer scienceDownloadInformation retrievalWorld Wide WebProgramming language

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Peu d'études comparatives ont évalué l'hétérogénéité de la sociabilité à travers une gamme de troubles neurodéveloppementaux. Le Questionnaire de la sociabilité pour les personnes ayant une déficience intellectuelle (SQID) a été complété par des donneurs de soins d'individus ayant le syndrome de Cornelia de Lange (n = 98), d'Angelman (n = 66), du X fragile (n = 142), de Down (n = 117) et de Rubinstein Taybi (n = 88) et du trouble du spectre de l'autisme (TSA ; n = 107). Des comparaisons entre les groupes et les tranches d'âge (<12 ans ; 12–18 ans ; >18 ans) ont été menées pour comparer les scores obtenus au SQID. Les taux d'indices comportementaux du mutisme sélectif ont également été examinés. Le syndrome du X fragile a obtenu les scores les plus bas au SQID. Les groupes du syndrome de Cornelia de Lange, du TSA et du syndrome du X fragile ont obtenu des scores significativement plus bas que les groupes du syndrome d'Angelman, de Down et de Rubinstein Taybi. Les caractéristiques du mutisme sélectif étaient plus élevées dans le syndrome de Cornelia de Lange (40%) suivi du syndrome du X Fragile (17,8%) et du TSA (18,2%). Des différences entre les tranches d'âge ont été identifiées dans le syndrome de Cornelia de Lange et le syndrome de Down.Le trouble du spectre de l'autisme (TSA) est souvent accompagné d'une déficience intellectuelle (DI) et est associé à des résultats plus négatifs sur les plans psychosociaux et familiaux que la DI seule. La présente étude a examiné la prévalence, la stabilité et les caractéristiques des TSA estimées chez 2 208 enfants ayant un TSA et une DI identifiés par le South Carolina Autism and Developmental Disabilities Network. La prévalence des TSA chez les personnes ayant une DI était de 18,04%, par rapport aux taux de TSA de 0,60%–1,11% signalés dans la population générale en Caroline du Sud. Comparativement aux enfants ayant un TSA seulement, ceux qui ont une DI en comorbidité présentaient une augmentation de la sévérité des symptômes et des profils distincts au DSM-IV-TR. Des travaux supplémentaires sont nécessaires pour déterminer si le dépistage actuel, le diagnostic et les pratiques de traitement répondent adéquatement aux besoins particuliers des enfants et des familles touchées par les diagnostics de TSA et de DI en comorbidité.Cette étude a implanté une procédure d'enseignement d'interactions modifiée pour enseigner les compétences sociales à 4 enfants ayant un diagnostic de trouble du spectre de l'autisme et une déficience intellectuelle. Un devis à niveaux de base multiples à travers les compétences sociales et répliqué avec tous les participants a été utilisé pour évaluer les effets de la procédure d'enseignement d'interactions modifiée. Les résultats ont montré que la procédure d'enseignement d'interactions a permis à tous les participants d'acquérir les compétences sociales ciblées, de maintenir les compétences sociales ciblées, et de généraliser les compétences sociales ciblées.Les personnes ayant une déficience intellectuelle (DI) font face à des niveaux plus élevés de pauvreté que d'autres personnes, ce qui peut mener à des préoccupations concernant les domaines du bien-être, tels que la sécurité alimentaire. Les jeunes adultes avec une DI qui se retrouvent, dans plusieurs cas, en processus de transition à partir du système d'éducation, des soins de santé et de l'aide financière vers l'âge adulte, peuvent être particulièrement vulnérables. À partir des données rassemblées par le National Health Interview Survey de 2011 à 2014, les auteurs constatent que les jeunes adultes avec une DI ont des niveaux significativement plus élevés d'insécurité alimentaire que les jeunes adultes sans handicap, même lorsque la variable pauvreté est contrôlée. Les jeunes adultes avec une DI qui vivent dans des ménages à faibles revenus ne sont pas significativement plus susceptibles de participer au programme d'aide à l'alimentation supplémentaire (SNAP) que les jeunes adultes sans handicap qui vivent également dans des ménages à faibles revenus. Bien que les résultats suggèrent que le SNAP rejoint de façon efficace beaucoup de jeunes adultes avec une DI qui ont besoin d'aide alimentaire, des recherches supplémentaires sont nécessaires pour déterminer les effets spécifiques de l'insécurité alimentaire et l'effet de la participation au SNAP sur les résultats économiques et de la santé globale de cette population.Cette étude a examiné les facteurs de risque concernant les problèmes comportementaux et émotionnels chez 1 973 frères et soeurs d'enfants ayant un trouble du spectre de l'autisme (TSA). Les résultats révèlent six corrélats de problèmes internalisés et externalisés chez la fratrie : le sexe masculin, une famille moins nombreuse, l'âge plus élevé de l'enfant ayant un TSA, un revenu familial moindre, un enfant avec un TSA présentant des troubles du comportement et une fratrie avec un phénotype de l'autisme plus large. Les frères et soeurs avec moins de facteurs de risque étaient moins à risque de présenter des problèmes émotionnels et comportementaux. Toutefois, les frères et soeurs avec plusieurs facteurs de risque étaient plus à risque de présenter des problèmes internalisés et externalisés. Ces résultats mettent en lumière le besoin d'évaluer les risques pour chacun des membres de la fratrie afin de mieux identifier une sous-population de frères et soeurs qui pourraient avoir besoin d'un soutien supplémentaire.Cette étude a examiné la validité convergente de l'Échelle d'intensité de soutien – version adulte (Supports Intensity Scale – Adult Version ; SIS-A; Thompson et al, 2015a) et l'Échelle d'intensité de soutien – version enfant (SIS-C; Thompson et al, 2016a). Les données provenant du SISOnline pour le SIS-A (n = 129 864) et d'un échantillon standardisé pour le SIS-C (n = 4 015) ont été utilisées pour les analyses. En utilisant un pseudo-modèle multi-méthodes multi-traits, les auteurs ont estimé les scores de besoin de soutien observé comme des variances de traits partagés (concept du besoin de soutien) et de méthodes (type, fréquence et temps de soutien quotidien). Dans l'ensemble, les variances de traits influencent plus fortement les scores de besoin de soutien que les variances de méthodes, ce qui soutient la validité convergente des deux versions du SIS. Les résultats ont également suggéré que chacune des trois méthodes pour mesurer les besoins de soutien ont contribué de façon unique aux cotes du besoin de soutien observé bien que différents patrons existent entre le SIS-A et SIS-C.La traduction des résumés en français a été coordonnée par « AAIDD Chapitre Québec » avec la collaboration de Caroline Faust, Carole Légaré, Julie Beauchemin, Amélie Terroux, Marie-Josée Leclerc, Isabelle Assouline, Malena Argumedes et Diane Morin.“AAIDD Quebec Chapter” has coordinated the French translation of the abstracts in collaboration with Caroline Faust, Carole Légaré, Julie Beauchemin, Amélie Terroux, Marie-Josée Leclerc, Isabelle Assouline, Malena Argumedes, and Diane Morin.

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)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,460
Score d'incertitude au seuil0,656

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,004
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0050,003
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,5400,286

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 Opus0,032
Tête enseignante GPT0,263
Écart entre enseignants0,230 · 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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

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Publié2016
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