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Enregistrement W4366816473 · doi:10.1080/20473869.2023.2202010

Assessment of home environment for autistic individuals: a literature review of the existing tools

2023· review· en· W4366816473 sur OpenAlexafffund
Alicia Ruiz-Rodrigo, Miranda Lemay, Ariane Savaria, Cindy Louis-Delsoin, Ernesto Morales

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Developmental Disabilities · 2023
Typereview
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueAutism Spectrum Disorder Research
Établissements canadiensInstitut Universitaire de Gériatrie de MontréalUniversité LavalUniversité de MontréalCentre for Interdisciplinary Research in Rehabilitation
Organismes subventionnairesUniversité de Montréal
Mots-clésPsychologyAutismDevelopmental psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Autism Spectrum Disorder is a neurodevelopmental disorder, and its prevalence is estimated at 1% worldwide. The home environment can influence activities and roles for autistic individuals, however there are limited assessments that focus on the home environment for this population. Purpose: To identify existing assessment tools of home environment for autistic individuals in the literature. Methods: We explored five databases. Initial search on databases was made in 2019 and updated in 2022. Documents selection was made in two phases: 1) title and abstract screening, 2) full-text reading of selected publications. The included studies were analyzed. Results: We identified seven home environment-related assessment tools that can be used with the autistic population. Most of the tools included few items related to the non-human environment and do not include specific elements of the environment (e.g.: details about sensory stimuli or assessment of the layout). Six of them are design for children or youths and only one out seven is specific to autistic people. Conclusions: The identified tools do not allow for a detailed assessment of the non-human environment of autistic individuals only the identification of environment-related difficulties. More research and the development of new tools are needed to improve it.

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)0,005
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,549
Score d'incertitude au seuil0,844

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0020,001
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 Opus0,165
Tête enseignante GPT0,430
Écart entre enseignants0,265 · 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'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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