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Enregistrement W4399626081 · doi:10.1001/jamanetworkopen.2024.16760

International Consensus on Standard Outcome Measures for Neurodevelopmental Disorders

2024· article· en· W4399626081 sur OpenAlexaff
Melissa Mulraney, Umanga de Silva, Andria Joseph, Maria da Luz Sousa Fialho, Iain Dutia, Natalie Munro, Jonathan M. Payne, Tobias Banaschewski, Cláudia Bandeira de Lima, Mark A. Bellgrove, Samuel R. Chamberlain, Phyllis Chan, Ivy Chong, Alison Clink, Samuele Cortese, Eileen Daly, Stephen V. Faraone, Melissa Gladstone, Adam J. Guastella, Juulia Järvdike, Sidra Kaleem, Mark G. Lovell, Tamasin Meller, Péter Nagy, Jeffrey H. Newcorn, Guilherme V. Polanczyk, Emily Simonoff, Peter Szatmari, Caroline Tehan, Karin S. Walsh, Susan Wamithi, David Coghill

Notice bibliographique

RevueJAMA Network Open · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAttention Deficit Hyperactivity Disorder
Établissements canadiensUniversity of TorontoCentre for Addiction and Mental Health
Organismes subventionnairesServierUniversity of OxfordUniversity of Cambridge
Mots-clésDelphi methodCLARITYSet (abstract data type)PsychologyRating scaleScale (ratio)Mental healthClinical psychologyService (business)MedicinePsychiatryApplied psychologyDevelopmental psychologyComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Importance: The use of evidence-based standardized outcome measures is increasingly recognized as key to guiding clinical decision-making in mental health. Implementation of these measures into clinical practice has been hampered by lack of clarity on what to measure and how to do this in a reliable and standardized way. Objective: To develop a core set of outcome measures for specific neurodevelopmental disorders (NDDs), such as attention-deficit/hyperactivity disorder (ADHD), communication disorders, specific learning disorders, and motor disorders, that may be used across a range of geographic and cultural settings. Evidence Review: An international working group composed of clinical and research experts and service users (n = 27) was convened to develop a standard core set of accessible, valid, and reliable outcome measures for children and adolescents with NDDs. The working group participated in 9 video conference calls and 8 surveys between March 1, 2021, and June 30, 2022. A modified Delphi approach defined the scope, outcomes, included measures, case-mix variables, and measurement time points. After development, the NDD set was distributed to professionals and service users for open review, feedback, and external validation. Findings: The final set recommends measuring 12 outcomes across 3 key domains: (1) core symptoms related to the diagnosis; (2) impact, functioning, and quality of life; and (3) common coexisting problems. The following 14 measures should be administered at least every 6 months to monitor these outcomes: ADHD Rating Scale 5, Vanderbilt ADHD Diagnostic Rating Scale, or Swanson, Nolan, and Pelham Rating Scale IV; Affective Reactivity Index; Children's Communication Checklist 2; Colorado Learning Disabilities Questionnaire; Children's Sleep Habits Questionnaire; Developmental-Disability Children's Global Assessment Scale; Developmental Coordination Disorder Questionnaire; Family Strain Index; Intelligibility in Context Scale; Vineland Adaptive Behavior Scale or Repetitive Behavior Scale-Revised and Social Responsiveness Scale; Revised Child Anxiety and Depression Scales; and Yale Global Tic Severity Scale. The external review survey was completed by 32 professionals and 40 service users. The NDD set items were endorsed by more than 70% of professionals and service users in the open review survey. Conclusions and Relevance: The NDD set covers outcomes of most concern to patients and caregivers. Use of the NDD set has the potential to improve clinical practice and research.

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: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,475
Score d'incertitude au seuil0,556

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 recherche0,0000,000
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 Opus0,075
Tête enseignante GPT0,380
Écart entre enseignants0,306 · 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'étudeSans objet
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

Citations16
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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