Validation of Differential Diagnosis of Autism Spectrum Disorder and Intellectual Disability Scale in Pakistan
Notice bibliographique
Résumé
Due to the recent clinical work's growing awareness of both autistic spectrum disorder (ASD) and intellectual disability (ID), differentiating between the two diagnoses is becoming more difficult, especially in developing countries like Pakistan. The co-occurrence of symptoms and characteristics contributed to the confusion. This tool attempts to address this challenge. From the parents of 20 people, 10 of whom were diagnosed with ASD and 10 of whom were diagnosed with ID, a total of 92 symptoms and traits were elicited, using the phenomenological method. Ten professional psychiatrists and clinical psychologists validated the explored signs diagnostically associated with ASD or ID. The resulting 66 symptoms fit firmly into one of the two categories. Two hundred sixty (260) mothers or teachers of children diagnosed with ASD (n=110) or ID (n=150) were interviewed, using base ratings. The statistical analyses indicated 36 features with high factor loading and statistical significance for ASD and 7 characteristics for ID. The tool named ‘Differential Diagnosis of Autism and Intellectual Disability (DDAID) Scale’ showed respectable sensitivity, specificity, positive predictive, and concurrent validity values (78%, 89%, 86%, & 89% respectively). The findings were reviewed for their cultural ramifications, enhancements in differential diagnosis, and their usefulness in creating training programs for certain people.
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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 | 0,003 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».