Le dépistage précoce du trouble du spectre de l’autisme chez les jeunes enfants
Bibliographic record
Abstract
Résumé Le trouble du spectre de l’autisme (TSA) est un trouble neurodéveloppemental permanent qui se caractérise par des déficits de la communication sociale, un mode répétitif et restreint des comportements et des sensibilités ou des intérêts sensoriels inhabituels. Le TSA a des répercussions importantes sur la vie des enfants et de leur famille. À l’heure actuelle, sa prévalence estimative est de un cas sur 66 enfants et adolescents canadiens dans le groupe d’âge des cinq à 17 ans. Les pédiatres généraux, les médecins de famille et les autres professionnels de la santé rencontrent donc plus d’enfants ayant un TSA qu’auparavant dans leur pratique. Le diagnostic rapide de ce trouble et l’orientation des cas vers des interventions comportementales et éducationnelles intensives dès le plus jeune âge peuvent favoriser un meilleur pronostic clinique à long terme grâce à la neuroplasticité du cerveau à un plus jeune âge. Le présent docu-ment de principes contient des recommandations et des outils clairs, détaillés et fondés sur des données probantes pour aider les pédiatres communautaires et les autres dispensateurs de soins de première ligne à surveiller les tout premiers signes de TSA, ce qui constitue une étape importante vers un diagnostic précis et une évaluation détaillée des besoins pour planifier les interventions.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.002 | 0.009 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.003 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".