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Enregistrement W4411100123 · doi:10.2196/71145

A Dual In-Person and Remote Assessment Approach to Developing Digital End Points Relevant to Autism and Co-Occurring Conditions: Protocol for a Multisite Observational Study

2025· article· en· W4411100123 sur OpenAlexvenueno aff
Isabel Yorke, Charlotte Boatman, Akash Roy Choudhury, Bethany Oakley, Pauline Conde, Heet Sankesara, Yatharth Ranjan, Zulqarnain Rashid, Judith Dineley, Johnny Downs, Chris Chatham, Nicholas Cummins, Amos Folarin, Eva Loth, Jan K. Buitelaar, Declan Murphy, Richard Dobson, Emily Simonoff

Notice bibliographique

RevueJMIR Research Protocols · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueAutism Spectrum Disorder Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNIHR Maudsley Biomedical Research CentreEuropean CommissionKing's College LondonDepartment of Health and Social CareNational Institute for Health and Care ResearchAutism SpeaksSimons Foundation Autism Research InitiativeMedical Research CouncilEuropean Federation of Pharmaceutical Industries and Associations
Mots-clésPreprintObservational studyProtocol (science)AutismAutism spectrum disorderComputer scienceMedicinePsychologyWorld Wide WebAlternative medicinePsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Research priorities for autistic people include developing effective interventions for the numerous challenges affecting their daily living, for example, mental health problems, sleep difficulties, and social well-being. However, clinical research progress is limited by a lack of validated objective measures that represent target outcomes for improvement. Digital technologies, including wearable devices and smartphone apps, provide opportunities to develop novel measures that may reflect everyday experience and complement key clinical assessments. However, little is known about the acceptability and feasibility of implementing digital data collection in this population. OBJECTIVE: The primary objective of this study is to evaluate the usability, acceptability, adherence, and feasibility of a dual in-person and remote (ie, at-home) protocol. Secondarily, we aim to explore the properties of certain resulting data with a view to developing novel digital end points for key target outcomes, including social communication, sleep, and mental health. METHODS: Eligible autistic and nonautistic in the AIMS Longitudinal European Autism Project were invited to participate in a digitally augmented in-person Autism Diagnostic Observation Schedule-2 (ADOS-2) and a 28-day remote measurement (RM) protocol involving wearing a Fitbit device, downloading a passive smartphone data collection app, and using 2 active reporting apps. RESULTS: The first AIMS Longitudinal European Autism Project study participants were enrolled in September 2021 (in-person component) and March 2022 (RM component). To date, 190 participants have taken part in the digitally augmented ADOS-2 component, and 86 participants have been enrolled for the RM protocol. Recruitment is now complete with some RM data collection ongoing until August 2025. Data analysis has commenced, including qualitative framework analysis of feedback interview data coproduced with autism community members, exploration of acceptability and feasibility metrics, pipeline development for ADOS-2 speech analysis, and RM sleep measures. CONCLUSIONS: This study lays important groundwork in understanding the acceptability and feasibility of in-person and remotely implemented digital measurement procedures to capture meaningful outcomes in domains important to improving everyday life for autistic people. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): DERR1-10.2196/71145.

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)0,056
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,043
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Protocole · Signal consensuel: Protocole
Score de désaccord entre enseignants0,056
Score d'incertitude au seuil0,297

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0560,043
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,003
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,004
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0060,003
Communication savante0,0030,003
Science ouverte0,0030,003
Intégrité de la recherche0,0050,006
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0340,011

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 Opus0,453
Tête enseignante GPT0,594
Écart entre enseignants0,141 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreProtocole

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

En bref

Citations1
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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