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Enregistrement W4283076141 · doi:10.1093/pch/pxab097

Appraising the need for audiological assessment before autism spectrum disorder referral

2022· article· en· W4283076141 sur OpenAlexaff
Ram A. Mishaal, Whitney Weikum, Beth A. Brooks, Karen Derry, Nancy Lanphear

Notice bibliographique

RevuePaediatrics & Child Health · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueAutism Spectrum Disorder Research
Établissements canadiensBC Children's HospitalSunny Hill Health Centre for ChildrenUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésReferralAutism spectrum disorderMedicineAutismPopulationPediatricsAudiologyPsychiatryFamily medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objectives: Mandatory audiological testing before autism spectrum disorder (ASD) assessment is common practice. Hearing impairment (HI) in the general paediatric population is estimated at 3%; however, hearing impairment prevalence among children with ASD is poorly established. Our objective was to determine which children referred for ASD assessment require preliminary audiological assessment. Methods: Retrospective chart review of children (n=4,173; 0 to 19 years) referred to British Columbia's Autism Assessment Network (2010 to 2014). We analyzed HI rate, risk factors, and timing of HI diagnosis relative to ASD referral. Results: ASD was diagnosed in 53.4%. HI rates among ASD referrals was 3.3% and not significantly higher in children with ASD (ASD+; 3.5%) versus No-ASD (3.0%). No significant differences in HI severity or type were found, but more ASD+ females (5.5%) than ASD+ males (3.1%) had HI (P<0.05). Six HI risk factors were significant (problems with intellect, language, vision/eye, ear, genetic abnormalities, and prematurity) and HI was associated with more risk factors (P<0.01). Only 12 children (8.9%) were diagnosed with HI after ASD referral; all males 6 years or younger and only one had no risk factors. ASD+ children with HI were older at ASD referral than No-ASD (P<0.05). Conclusions: Children with ASD have similar hearing impairment rates to those without ASD. HI may delay referral for ASD assessment. As most children were diagnosed with HI before ASD referral or had at least one risk factor, we suggest that routine testing for HI among ASD referrals should only be required for children with risk factors.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,031
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 enseignants0,029
Score d'incertitude au seuil0,059

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,031
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,042
Tête enseignante GPT0,350
Écart entre enseignants0,308 · 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

Citations7
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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