Certifying Intellectual Disability Efficiently and Accurately in a Low-Health-Resource Setting: A Case Study
Notice bibliographique
Résumé
[This article was written and submitted for peer review in 2020.]Certifying intellectual disability (ID) in low-health-resource countries with a high burden of ID is a challenge because the process must be both efficient and accurate. As a case study of this challenge, this article examines the certification guidelines that have been used in India since 2018, which define whether an individual qualifies for government benefits including a monthly pension. The section of the guidelines discussing the certification of ID has yet to be comprehensively assessed in the literature. To address this need, the present study establishes trends in expert opinion on the topic using informant interviews conducted with researchers and representatives of Organisations for Persons with Disabilities (n = 10). Three overall topics emerged from the interviews: the administrative process, the usage of psychometric instruments, and the relative importance of medical and social criteria. Despite disagreements in the first and third of these areas, there were overall trends in all three areas. The views of the participants were analysed using Cornia and Stewart’s framework of “E-mistakes” (excess coverage) and “F-mistakes” (failure to cover). This led to tentative recommendations for changes to the guidelines spanning all three areas from the results. The administrative process could be simplified by reducing the frequency with which a four-member medical board is consulted, by allowing community-based rehabilitation workers to conduct the certification, or by establishing co-operation with Organisations for Persons with Disabilities who keep records on disability. The psychometric criteria could be improved through the addition of the Indian Disability Evaluation and Assessment Scale and, where appropriate, developmental quotient in place of intelligence quotient. Social criteria like socioeconomic status could be included alongside medical criteria, in line with the biopsychosocial model of disability. This case study has implications for future revisions of the guidelines and for the certification of ID in other developing countries.
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,009 | 0,022 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,015 | 0,007 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».