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Enregistrement W53394325

Navigating the autism diagnostic system: Implications for earlier identification.

2005· article· en· W53394325 sur OpenAlexaboutno aff
Alison Ann. Spadafora

Notice bibliographique

RevueScholarship at UWindsor (University of Windsor) · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueAutism Spectrum Disorder Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAutismIdentification (biology)PsychologyDevelopmental psychology
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Autism Spectrum Disorders are characterized by repetitive, stereotyped behaviours and impairments in communication and socialization. The present research examined parents' experiences during the course of obtaining an autism diagnosis for their children. Participants, who resided throughout Ontario, were recruited through the Autism Society of Ontario and the Summit Centre Preschool for Children with Autism. The questionnaire was designed for the present research and focused on parents' initial concerns about their children's development and attempts at seeking professional help. By parent report, the children were diagnosed with Autistic Disorder (N = 52), Asperger's Disorder (N = 7) and PDD-NOS (N = 21). Results indicate that in 75% of cases, symptoms of autism were first identified by children's mothers at 19.71 months of age on average. The average amount of time that had passed between the age at which parents initially became concerned about their children's development and the age at the first appointment with a professional to address their concerns was 10.38 months. For the entire sample, the average age at diagnosis was 4.29 years of age and results of the research suggest that children are being diagnosed at younger ages over time. Child demographic variables (i.e., gender, ethnicity, birth order and socioeconomic status) did not significantly impact age at initial concern, the help-seeking delay and age at diagnosis. Parents believed that increasing medical doctors' knowledge about autism, decreasing the amount of time on waiting lists and having more professionals available to assess and diagnose autism would make the autism diagnostic system more efficient. Implications of the results for facilitating earlier diagnosis are discussed.Dept. of Psychology. Paper copy at Leddy Library: Theses & Major Papers - Basement, West Bldg. / Call Number: Thesis2005 .S665. Source: Masters Abstracts International, Volume: 44-03, page: 1517. Thesis (M.A.)--University of Windsor (Canada), 2005.

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)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,065
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,314
Score d'incertitude au seuil0,624

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,065
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0030,002
Communication savante0,0030,007
Science ouverte0,0030,003
Intégrité de la recherche0,0030,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0100,001

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.

Tête enseignante Opus0,039
Tête enseignante GPT0,297
Écart entre enseignants0,258 · 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'étudeQualitatif
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

Citations1
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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