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Enregistrement W4417259387 · doi:10.62694/efh.2025.508

Global autism guidelines for care and workforce education: progress, gaps, and the way forward

2025· article· W4417259387 sur OpenAlexaff
Sailaja Musunuri, Tine Hansen–Turton, Lisa Graves, Pankaj B. Shah, Andrew Kind-Rubin, Teresa Naseba Marsh, Susan Waller, Janet Somlyay, Mary Nandili, Minn N. Yoon, Nicholas D. Torres, Elizabeth P. Hayden, Scott Spreat

Notice bibliographique

RevueEducation for Health · 2025
Typearticle
Langue
DomaineNeuroscience
ThématiqueAutism Spectrum Disorder Research
Établissements canadiensUniversity of AlbertaNOSM University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAutismWorkforceSet (abstract data type)Health carePerspective (graphical)Mental healthDiversity (politics)Public health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Addressing the complex and evolving needs of individuals with autism requires more than incremental improvement; it demands a rethinkingof how care systems are designed, delivered, and evaluated, and how we educate the health workforce. While existing clinical guidelines and resources provide valuable foundations, they often remain fragmented and may not fully reflect the diversity of the populations they serve. This paper presents a critical analysis of existing global autism care frameworks, highlighting gaps that particularly impact underserved populations, especially in low-and middle-income settings. While many guidelines emphasize early diagnosis and evidence-based therapies, they frequently overlook essential areas such as trauma-informed care, sexual health, caregiver support, transitions across the lifespan, and more. This paper offers a fresh, equity-driven perspective and proposes actionable, context-sensitive strategies to reimagine autism care. For mental health and social care professionals and trainees, including primary care providers and other healthcare practitioners, as well as those supporting individuals with autism in public health and social care settings, this paper highlights key challenges and outlines practical solutions. A full set of detailed recommendations is presented in our comprehensive report.

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)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,897
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,049
Tête enseignante GPT0,453
Écart entre enseignants0,404 · 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.

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

Citations0
Publié2025
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