Building Consensus Around Adult Autism Diagnostic Assessment: A Mixed-Methods Approach
Notice bibliographique
Résumé
Background: Diagnosing autism in adulthood presents several challenges, including scant validated measures, overlapping characteristics with other conditions, and limited information regarding client preferences and experiences. We sought to generate consensus best practice (CBP, i.e., high endorsement or agreement by ≥75%) between expert clinicians and autistic adults around existing clinical practice guidelines (CPGs) and co-develop statements for enhancing practice. Methods: Thirty-five autistic adults and 30 expert clinicians participated in a three-round Delphi survey. Participants rated abbreviated versions of National Institute for Health and Care Excellence CPGs for adult autism diagnosis on importance, feasibility, and acceptability. In Round 1, participants also answered open-ended questions regarding what is currently working well, missing, and in need of improvement in adult autism assessment. We conducted thematic analysis on these open-ended responses to generate co-developed statements. In subsequent rounds, participants reviewed prior round ratings and comments and then re-rated CPGs (on all three metrics) and co-developed statements to generate CBP. They also selected their top five co-developed statements in Round 3. Results: By Round 3, both groups reached CBP on the importance of over 50% of CPGs, covering topics such as having trained professionals and assessing core autism features, mental health, and early development. However, they reached CBP less often on feasibility and acceptability. Clinicians reached CBP more often than autistic adults. Participants also reached CBP on most (24/31) co-developed statements, highlighting priorities like clear communication, neurodiversity-affirming care, and better access to diagnostic assessments. Participants did not reach CBP for informant involvement within the autistic adult group or for multidisciplinary evaluations across groups. Conclusions: While participants supported the importance of many CPGs, further research should address feasibility and acceptability challenges. CBP and co-developed statements may enhance adult autism assessments for both clinicians and autistic adults; however, empirical evaluation in clinical settings will be key.
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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 | 0,439 | 0,378 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,017 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,005 |
| Communication savante | 0,009 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,010 | 0,019 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 0,002 |
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 ».