Latent classes of neurodevelopmental profiles and needs in children and adolescents with prenatal alcohol exposure
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Fetal alcohol spectrum disorder (FASD) resulting from prenatal alcohol exposure (PAE) is a common neurodevelopmental disorder, but substantial interindividual heterogeneity complicates timely and accurate assessment, diagnosis, and intervention. The current study aimed to identify classes of children and adolescents with PAE assessed for FASD according to their pattern of significant neurodevelopmental functioning across 10 domains using latent class analysis (LCA), and to characterize these subgroups across clinical features. METHODS: Data from the Canadian National FASD Database, a large ongoing repository of anonymized clinical data received from diagnostic clinics across Canada, was analyzed using a retrospective cross-sectional cohort design. The sample included 1440 children and adolescents ages 6 to 17 years (M = 11.0, SD = 3.5, 41.7% female) with confirmed PAE assessed for FASD between 2016 and 2020. RESULTS: Results revealed an optimal four-class solution. The Global needs group was characterized by high overall neurodevelopmental impairment considered severe in nature. The Regulation and Cognitive needs groups presented with moderate but substantively distinguishable patterns of significant neurodevelopmental impairment. The Attention needs group was characterized by relatively low probabilities of significant neurodevelopmental impairment. Both the Global and Regulation needs groups also presented with the highest probabilities of clinical needs, further signifying potential substantive differences in assessment and intervention needs across classes. CONCLUSIONS: Four relatively distinct subgroups were present in a large heterogeneous sample of children and adolescents with PAE assessed for FASD in Canada. These findings may inform clinical services by guiding clinicians to identify distinct service pathways for these subgroups, potentially increasing access to a more personalized treatment approach and improving outcomes.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».