MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4291149082 · doi:10.1177/13623613221114280

Mobile and online consumer tools to screen for autism do not promote equity

2022· article· en· W4291149082 sur OpenAlexaboutno aff
Benjamin Sanders, Steven Bedrick, Sarabeth Broder‐Fingert, Shannon A Brown, Jill K. Dolata, Éric Fombonne, Julie A. Reeder, Luis Andres Rivas Vazquez, Plyce Fuchu, Yesenia Morales, Katharine E. Zuckerman

Notice bibliographique

RevueAutism · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueAutism Spectrum Disorder Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesU.S. National Library of MedicineNational Institute of General Medical SciencesNational Institute of Mental Health
Mots-clésAutismAutism spectrum disorderPsychologyThe InternetToddlerLiteracyReading (process)Equity (law)Developmental psychologyWorld Wide WebComputer sciencePolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Limited access to screening and evaluation for autism spectrum disorder in children is a major barrier to improving outcomes for marginalized families. To identify and evaluate available digital autism spectrum disorder screening resources, we simulated web and mobile app searches by a parent concerned about their child’s likelihood of autism spectrum disorder. Included digital autism spectrum disorder screening tools (a) were on Internet or mobile app; (b) were in English; (c) had a parent user inputting data; (d) assigned likelihood category to child <9 years; and (e) screened for autism spectrum disorder. Ten search terms, developed using Google Search and parent panel recommendations, were used to search web and app tools in the United States, the United Kingdom, India, Australia, and Canada using Virtual Private Networks. Results were examined for attributes likely to benefit parents in marginalized communities, such as ease of searching, language versions, and reading level. The four terms most likely to identify any tools were “autism quiz,” “autism screening tool,” “does my child have autism,” and “autism toddler.” Three out of five searches contained autism spectrum disorder screening tools, as did one of 10 links or apps. Searches identified a total of 1475 websites and 919 apps, which yielded 23 unique tools. Most tools required continuous Internet access or offered only English, and many had high reading levels. In conclusion, screening tools are available, but they are not easily found. Barriers include inaccessibility to parents with limited literacy or limited English proficiency, and frequent encounters with games, advertisements, and user fees. Lay Abstract Many parents wonder if their child might have autism. Many parents use their smartphones to answer health questions. We asked, “How easy or hard is it for parents to use their smartphones to find ‘tools’ to test their child for signs of autism?” After doing pretend parent searches, we found that only one in 10 search results were tools to test children for autism. These tools were not designed for parents who have low income or other challenges such as low literacy skills, low English proficiency, or not being tech-savvy.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,756
Score d'incertitude au seuil0,936

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,088
Tête enseignante GPT0,373
Écart entre enseignants0,285 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
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

Citations5
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueAutismMême sujetAutism Spectrum Disorder ResearchTravaux en français237 207