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Enregistrement W4321639792 · doi:10.22374/jfasd.v4isp1.15

Toward Effective Identification of FASD

2022· article· en· W4321639792 sur OpenAlexaff
Kaitlyn McLachlan, Bianka Dunleavy, Melissa Grubb

Notice bibliographique

RevueJournal of Fetal Alcohol Spectrum Disorder · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePrenatal Substance Exposure Effects
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIdentification (biology)Psychological interventionIntervention (counseling)Fetal Alcohol Spectrum DisorderProcess managementKnowledge managementPsychologyMedicineRisk analysis (engineering)Management scienceBusinessComputer scienceNursingEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The need to improve identification and understanding of individuals who have fetal alcohol spectrum disorder (FASD), including their strengths and challenges, is being increasingly recognized. Identification of FASD via screening is an important system-level intervention that may serve to improve early and accurate recognition of individuals who may have FASD, facilitate the provision of appropriately tailored support and interventions, and in doing so, foster healthy and positive outcomes for individuals and families. Effective and ethical implementation of FASD screening practices requires consideration of several factors for success, ensuring that resulting benefits outweigh potential harms. Using an implementation science framework, this topical review aims to provide an overview of these key considerations in order to guide further research and support practice and decision-making for service providers, organizations, and policy makers in the implementation of FASD identification and screening practices. These include prioritizing partnerships with stakeholders; taking a person-centered and ethical approach to FASD identification and screening; applying rigorous methodological research approaches to screening tool development, validation, and evaluation; increasing broader FASD awareness and response capacity at the system level; and advocating for continued policy reform and resources to enhance effective community-based support andinterventions following identification.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,631
Score d'incertitude au seuil0,536

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 technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,265
Écart entre enseignants0,254 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations4
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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