Les normes de l’évaluation diagnostique du trouble du spectre de l’autisme
Bibliographic record
Abstract
Résumé En raison de la prévalence croissante du trouble du spectre de l’autisme (TSA), il est devenu nécessaire d’accroître la capacité diagnostique des pédiatres communautaires et des autres dispensateurs de soins de première ligne à l’égard de cette affection. Même si les données probantes indiquent que certains enfants peuvent obtenir un diagnostic définitif avant l’âge de deux ans, nombreux sont ceux qui ne sont pas diagnostiqués avant l’âge de quatre ou cinq ans. La plupart des directives cliniques recommandent de faire participer une équipe multidisciplinaire au processus diagnostique de TSA. Même si trois directives récentes sur le TSA recommandent une période d’attente maximale de trois à six mois, dans bien des lieux au Canada, il faut souvent attendre plus d’un an entre la demande de consultation et la tenue de l’évaluation diagnostique du TSA par une équipe. Il faudrait former plus de dispensateurs de soins pédiatriques pour diagnostiquer les cas de TSA moins complexes. Le présent document de principes fournit aux cliniciens pédiatriques communautaires des recommandations, des outils et des ressources pour effectuer l’évaluation diagnostique du TSA ou y contribuer. Il contient également des conseils sur les consultations en vue d’une évaluation complète des besoins pour la planification des traitements et des interventions, selon une approche flexible et multiniveau.
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 | 0.090 | 0.247 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.005 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.010 |
| Scholarly communication | 0.009 | 0.004 |
| Open science | 0.003 | 0.004 |
| Research integrity | 0.003 | 0.005 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.003 | 0.001 |
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".