MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4320856189 · doi:10.1186/s13229-022-00536-z

CRISIS AFAR: an international collaborative study of the impact of the COVID-19 pandemic on mental health and service access in youth with autism and neurodevelopmental conditions

2023· article· en· W4320856189 sur OpenAlexafffund
Bethany Vibert, Patricia Segura, Louise Gallagher, Stelios Georgiades, Panagiota Pervanidou, Audrey Thurm, Lindsay Alexander, Evdokia Anagnostou, Yuta Aoki, Catherine S. Birken, Somer Bishop, Jessica Boi, Carmela Bravaccio, Helena Brentani, Paola Canevini, Alessandra Carta, Alice Charach, Maria Antonella Costantino, Katherine Tombeau Cost, Elaine Andrade Cravo, Jennifer Crosbie, Chiara Davico, Federica Donno, Alessandra Gabellone, Cristiane Tezzari Geyer, Tomoya Hirota, Stephen M. Kanne, Makiko Kawashima, Elizabeth Kelley, Hosanna Kim, Young S. Kim, So Hyun Kim, Daphne J. Korczak, Meng‐Chuan Lai, Lucia Margari, Lucia Marzulli, Gabriele Masi, Luigi Mazzone, Jane McGrath, Suneeta Monga, Paola Morosini, Shinichiro Nakajima, Antonio Narzisi, Rob Nicolson, Aki Nikolaidis, Yoshihiro Noda, Kerri P. Nowell, Miriam Polizzi, Joana Portolese, Maria Pia Riccio, Manabu Saito, Ida Vanessa Döederlein Schwartz, Anish K. Simhal, Martina Siracusano, Stefano Sotgiu, Jacob Stroud, Fernando Sumiya, Yoshiyuki Tachibana, Nicole Takahashi, Riina Takahashi, Hiroki Tamon, Raffaella Tancredi, Benedetto Vitiello, Alessandro Zuddas, Bennett Leventhal, Kathleen Merikangas, Michael P. Milham, Adriana Di Martino

Notice bibliographique

RevueMolecular Autism · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueAutism Spectrum Disorder Research
Établissements canadiensWestern UniversityCentre for Addiction and Mental HealthMcMaster UniversityQueen's UniversityHospital for Sick ChildrenHolland Bloorview Kids Rehabilitation HospitalUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNational Cancer InstituteCanadian Institutes of Health ResearchChild Mind InstituteUniversity of TorontoMinistero della SaluteHospital for Sick ChildrenNational Institute of Mental HealthOntario Brain Institute
Mots-clésMental healthPandemicAutismMedicineAutism spectrum disorderPsychiatryPopulationClinical psychologyEnvironmental healthCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Disease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Heterogeneous mental health outcomes during the COVID-19 pandemic are documented in the general population. Such heterogeneity has not been systematically assessed in youth with autism spectrum disorder (ASD) and related neurodevelopmental disorders (NDD). To identify distinct patterns of the pandemic impact and their predictors in ASD/NDD youth, we focused on pandemic-related changes in symptoms and access to services. METHODS: Using a naturalistic observational design, we assessed parent responses on the Coronavirus Health and Impact Survey Initiative (CRISIS) Adapted For Autism and Related neurodevelopmental conditions (AFAR). Cross-sectional AFAR data were aggregated across 14 European and North American sites yielding a clinically well-characterized sample of N = 1275 individuals with ASD/NDD (age = 11.0 ± 3.6 years; n females = 277). To identify subgroups with differential outcomes, we applied hierarchical clustering across eleven variables measuring changes in symptoms and access to services. Then, random forest classification assessed the importance of socio-demographics, pre-pandemic service rates, clinical severity of ASD-associated symptoms, and COVID-19 pandemic experiences/environments in predicting the outcome subgroups. RESULTS: Clustering revealed four subgroups. One subgroup-broad symptom worsening only (20%)-included youth with worsening across a range of symptoms but with service disruptions similar to the average of the aggregate sample. The other three subgroups were, relatively, clinically stable but differed in service access: primarily modified services (23%), primarily lost services (6%), and average services/symptom changes (53%). Distinct combinations of a set of pre-pandemic services, pandemic environment (e.g., COVID-19 new cases, restrictions), experiences (e.g., COVID-19 Worries), and age predicted each outcome subgroup. LIMITATIONS: Notable limitations of the study are its cross-sectional nature and focus on the first six months of the pandemic. CONCLUSIONS: Concomitantly assessing variation in changes of symptoms and service access during the first phase of the pandemic revealed differential outcome profiles in ASD/NDD youth. Subgroups were characterized by distinct prediction patterns across a set of pre- and pandemic-related experiences/contexts. Results may inform recovery efforts and preparedness in future crises; they also underscore the critical value of international data-sharing and collaborations to address the needs of those most vulnerable in times of crisis.

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)0,007
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 enseignants0,104
Score d'incertitude au seuil0,207

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0010,002
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 Opus0,064
Tête enseignante GPT0,401
Écart entre enseignants0,337 · 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

Citations22
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueMolecular AutismMême sujetAutism Spectrum Disorder ResearchTravaux en français237 207