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Record W4307475638 · doi:10.1352/1944-7558-127.6.511

Résumés en Français

2022· article· fr· W4307475638 on OpenAlexaboutno aff

Bibliographic record

VenueAmerican Journal on Intellectual and Developmental Disabilities · 2022
Typearticle
Languagefr
FieldMedicine
TopicAttention Deficit Hyperactivity Disorder
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsPsychologyHumanitiesArt

Abstract

fetched live from OpenAlex

Les auteurs ont examiné les différences phénotypiques potentielles dans l'évitement du regard manifesté par les garçons présentant un trouble du spectre autistique (TSA) et les garçons présentant un syndrome du X fragile (SXF). Dans l'étude 1, le Eye Contact Avoidance Scale (ECAS) a été administrée aux proches aidants de garçons âgés de 7 à 18 ans présentant un SXF (n = 148), un TSA (n = 168) et des troubles du développement mixtes (TDM ; n = 128). Dans l'étude 2, des sous-ensembles de garçons présentant un SXF (n = 31) et de garçons présentant des TSA (n = 25) ont reçu un bref traitement comportemental visant à améliorer le contact visuel. Les résultats ont montré que les garçons présentant un SXF ont obtenu des scores significativement plus élevés sur l'ECAS par rapport aux garçons présentant un TSA et des TDM. L'exposition à la brève session de traitement comportemental a entraîné des diminutions significatives des scores pour les garçons atteints du SXF, mais pas pour les garçons présentant un TSA.La Grille d'évaluation comportementale pour enfants Nisonger (GÉCEN) a été développée pour dépister spécifiquement les psychopathologies et les problèmes de comportement chez les enfants et les adolescents présentant une déficience intellectuelle (DI). Cette étude visait à mettre à jour la GÉCEN en fonction du Manuel diagnostique et statistique des troubles mentaux, 5e édition (DSM-5), et à dépister les psychopathologies les plus répandues qui affectent les enfants et les adolescents présentant une DI. Les auteurs ont réaligné les items existants pour les adapter au cadre du DSM-5, puis ont utilisé la méthode Delphi avec un panel d'experts en DI pour évaluer les items de la GÉCEN. Le processus de révision comprenait la suppression et la révision d'items existants et la formulation de nouveaux items. Les auteurs ont obtenu un ensemble final d'items après trois itérations. Le processus Delphi et l'ensemble des items qui en résulte sont décrits dans cet article.La batterie cognitive de la boîte à outils NIH (NIH Toolbox Cognition Battery ; NIHTB-CB) a été développée pour les études épidémiologiques et longitudinales réalisées auprès de larges tranches d'âge. Un tel outil pourrait être utile dans le cadre d'études portant sur des interventions réalisées auprès de personnes présentant des pathologies caractérisées par une déficience intellectuelle (DI), comme le syndrome de Williams (SW). Trois tâches de la NIHTB-CB, dont deux tâches de fonctionnement exécutif (Flanker, Dimensional Change Card Sort) et une tâche de mémoire épisodique (Picture Sequence Memory), ont été administrées à 47 personnes présentant un SW, âgées de 4 à 50 ans, afin d'évaluer la faisabilité (c'est-à-dire la proportion d'administrations valides) dans cette population. Les résultats indiquent que les tests du NIHTB-CB ont montré une bonne faisabilité. Les scores corrigés en fonction de l'âge des tâches Flanker et Dimensional Change Card Sort étaient négativement corrélés avec l'âge et présentaient des effets de plancher, ce qui indique que ces scores ne sont peut-être pas utiles pour quantifier la performance à ces tests du NIHTB-CB chez les personnes présentant une DI.Cette étude visait à examiner le niveau de discrimination à l'égard des personnes présentant une déficience intellectuelle (DI) pendant la pandémie de la COVID-19 et à évaluer les stéréotypes, les niveaux de familiarité avec les personnes présentant une DI ainsi que les expériences personnelles avec la pandémie de la COVID-19 comme corrélats potentiels. Une étude transversale a été réalisée à partir d'un grand échantillon de la population néerlandaise (n = 1 797). Les facteurs de stéréotypes saillants des personnes présentant une DI étaient « amicales » et « ayant besoin d'aide », mais pas « nuisible ». Les répondants qui n'étaient pas familiers avec les personnes présentant une DI dans la vie quotidienne ont fait preuve de plus de discrimination, les percevant comme une nuisance et comme ayant moins besoin d'aide, comparativement à ceux qui étaient plus familiers. Pendant la pandémie de la COVID-19, les personnes présentant une DI ont été jugées par un ensemble ambivalent de stéréotypes qui correspondaient aux résultats obtenus avant la pandémie de la COVID-19 et qui semblaient donc assez persistants et solides. Il y a un besoin urgent de sensibiliser les gens aux stéréotypes et à la discrimination à l'égard des personnes présentant une DI par le biais de la sensibilisation et de l'éducation ainsi qu'en facilitant les rencontres positives.La présente étude a comparé le langage lié aux états mentaux (parler d'émotions, de pensées, d'intentions, etc.) utilisé par des enfants entre 6 et 11 ans présentant un syndrome de Down (SD) à celui utilisé par un groupe d'enfants plus jeunes au développement typique (DT) appariés sur le plan de la cognition non verbale. Les auteurs avaient comme objectif de déterminer (1) si l'utilisation du langage lié aux états mentaux était plus tardive chez le groupe SD par rapport aux standards développementaux, et (2) s'il existe des différences entre les deux groupes sur le plan de l'association du langage lié aux états mentaux et des facteurs développementaux (connaissance des émotions, langage expressif). Le taux d'utilisation de langage lié aux états mentaux était significativement moins élevé chez le groupe SD, mais le nombre de termes utilisés par rapport au langage lié aux états mentaux n'était pas significativement différent entre les deux groupes. Des patrons de similarités et de différences ont émergé entre les deux groupes par rapport à l'association entre le langage lié aux états mentaux et d'autres facteurs développementaux.La traduction des résumés en français a été coordonnée par « AAIDD Chapitre Québec » avec la collaboration de Roxanne Girard, Marpessa Gibus, Frédérika P. Bélec, Sarrah Thomas-Persechino, Lillian Giovanna Rivera Valerdi and Diane Morin.“AAIDD Quebec Chapter” has coordinated the French translation of the abstracts in collaboration with Roxanne Girard, Marpessa Gibus, Frédérika P. Bélec, Sarrah Thomas-Persechino, Lillian Giovanna Rivera Valerdi, and Diane Morin.

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.002
metaresearch head score (Gemma)0.005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesInsufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: Not applicable
GenreCandidate signal: Other · Consensus signal: Other
Teacher disagreement score0.535
Threshold uncertainty score0.664

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0020.005
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.000
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0020.003
Science and technology studies0.0030.001
Scholarly communication0.0050.003
Open science0.0010.003
Research integrity0.0020.002
Insufficient payload (model declined to judge)0.5350.295

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.

Opus teacher head0.032
GPT teacher head0.297
Teacher spread0.266 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

Study designNot applicable
Domainnot available
GenreOther

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".

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Citations0
Published2022
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