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Enregistrement W4307055156 · doi:10.1093/pch/pxac100.039

40 Disparities in Diagnosis of Neurodevelopmental Disabilities in Canadian Indigenous and Racialized Children

2022· article· en· W4307055156 sur OpenAlexaffabout
Iris Hyunkyoung Lee, Gurpreet Salh

Notice bibliographique

RevuePaediatrics & Child Health · 2022
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueFamily and Disability Support Research
Établissements canadiensSunny Hill Health Centre for ChildrenUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIndigenousImmigrationRefugeeCINAHLAutism spectrum disorderHealth equityFetal Alcohol Spectrum DisorderHealth careMedicinePolitical sciencePsychiatryAutismPsychological intervention

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background A core racial injustice faced by Indigenous and racialized people in North America lies in access to healthcare services. It is especially important for those with neurodevelopmental disabilities (NDDs) to access appropriate diagnostic services so that they can receive appropriate and timely healthcare resources. While there is a significant amount of literature from the U.S. documenting later diagnoses of NDDs in certain racialized groups, it is unclear whether such trends have been documented in Canada. Objectives Our objective was to review the research on the diagnosis of NDDs in Indigenous and racialized children in Canada. Design/Methods We reviewed OVID, CINAHL, and Web of Sciences with a thorough two-step screening process for English papers from 1991 to 2021. We used the following search term categories: 1) diagnosis, 2) NDDs including autism spectrum disorder (ASD), fetal alcohol spectrum disorder (FASD), cerebral palsy (CP), and intellectual disabilities (ID), 3) Indigenous and racialized populations. Racialized populations included those such as immigrants, Black, Hispanic, Asian, and refugees living in Canada. Results In total, we found twelve papers. Nine were on ASD, one on CP, and two on NDDs in general. As well, out of the twelve papers, six were on immigrants, five on Indigenous children, and one on both Indigenous and immigrant children. Some of the studies on immigrant children distinguished the world regions they were from, one distinguished refugees from immigrants, while others did not specify. Studies discussed disparities in rates of diagnosis, explored possible explanations for these disparities, as well as potential solutions for Indigenous and racialized children to receive their NDD diagnosis in a timely manner. Conclusion There was a disproportionately large number of studies on FASD in Indigenous children, which may reflect a lack of appropriate representation of neurodiverse racialized and Indigenous children in Canadian NDD literature. Ultimately, these were excluded during screening, as they were not focused on FASD diagnosis but rather on other aspects such as prevention. The remaining studies do not fully reflect the wide variety of NDDs of Indigenous and racialized children. It is our hope that more research be done to represent all children in an equitable fashion and in doing so, shape policies and interventions to improve access to healthcare.

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)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,048
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: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,071
Score d'incertitude au seuil0,373

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,048
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0290,042
Études des sciences et des technologies0,0030,002
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,000

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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,316
Écart entre enseignants0,294 · 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

Citations0
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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