MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W4361278718 · doi:10.1093/pch/pxac131

Rethinking diagnosis-based service models for childhood neurodevelopmental disabilities in Canada: a question of equity

2023· article· en· W4361278718 sur OpenAlexafffundabout
Angie Ip, Brenda T. Poon, Tim F. Oberlander

Notice bibliographique

RevuePaediatrics & Child Health · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCerebral Palsy and Movement Disorders
Établissements canadiensBC Children's HospitalLearning PartnershipSunny Hill Health Centre for ChildrenUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchSunny Hill Foundation
Mots-clésEquity (law)Neurodevelopmental disorderFeelingPsychologyFunction (biology)MedicinePsychiatryDevelopmental psychologyAutismPolitical scienceSocial psychologyLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Neurodevelopmental disability in children covers a vast array of congenital and acquired long-term conditions associated with brain or neuromuscular impairments that impact function. While some presentations of neurodevelopmental disability align with diagnostic labels, many do not, leaving children whose conditions don't fit neatly under diagnostic labels struggling to access services or families and professionals feeling pressured to assign a diagnostic label in order to access services. In this paper, we (1) discuss the evidence showing that there is often a mismatch between a child's neurodevelopmental diagnosis, or lack of diagnosis, and function, (2) comment on the inequities exacerbated by diagnosis-based approaches for services, and (3) highlight the potential benefits of using a function and participation-based approach for providing services to children with neurodevelopmental disabilities. We close with three calls to action for function and participation-based approaches that could better support equitable services for children with neurodevelopmental disabilities.

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)0,045
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,090
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,785
Score d'incertitude au seuil0,910

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0450,090
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0040,005
Études des sciences et des technologies0,0180,016
Communication savante0,0150,011
Science ouverte0,0090,013
Intégrité de la recherche0,0070,016
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 Opus0,040
Tête enseignante GPT0,302
Écart entre enseignants0,263 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations6
Publié2023
Routes d'admission3
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revuePaediatrics & Child Health→Même sujetCerebral Palsy and Movement Disorders→Travaux en français237 207→