Psychometric properties of the Mandarin version of the autism diagnostic observation Schedule-Generic
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND/PURPOSE: The diagnosis of autism spectrum disorder (ASD), involving multiple components of clinical assessments, is challenging. The Autism Diagnostic Observation Schedule-Generic (ADOS-G), one of the standardized and validated instruments for ASD diagnostic evaluation, has been widely used in many countries. With the preparation of the Mandarin version of the ADOS-G (Mandarin-ADOS-G), this study aims to examine its psychometric properties, including reliability and validity. METHODS: The sample included 554 individuals clinically diagnosed with ASD (477 males, 86.1%) and 50 typically developing (TD) individuals (29 males, 58.0%) who were assessed with different modules of the Mandarin-ADOS-G between 4.1 and 34.0 years old with a mean age of 13.0 years (Module 1, n = 40; Module 2, n = 46; Module 3, n = 275; Module 4, n = 243). We evaluated the inter-rater reliability, test-retest reliability, internal consistency, and concurrent validity with the Chinese Autism Diagnostic Interview-Revised (ADI-R) and Social Responsiveness Scale (SRS) caregiver-report and self-report forms. The discriminative validity of Mandarin-ADOS-G was also examined. RESULTS: The Mandarin-ADOS-G demonstrated good inter-rater reliability (agreement of ADOS classification 0.91), good test-retest reliability (intraclass correlations 0.55-0.73), and low to high good internal consistency (Cronbach's alpha 0.27-0.86). The concurrent validity showed significant correlations with ADI-R (Pearson correlations 0.22-0.37) and the SRS caregiver-report form (Pearson correlations 0.15-0.23). Moreover, all Mandarin-ADOS-G domains successfully differentiated autistic individuals from TD individuals (all p-values <0.001). CONCLUSION: The Mandarin-ADOS-G is a reliable and valid instrument for assisting the diagnosis of ASD in the Mandarin-speaking population.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,028 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».