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J-GLOBAL ID：202202233171118210   整理番号：22A0704351

自閉症スクリーニングにおいて我々は何を最適化するか?M-CHATにおけるアルゴリズム変化の検討【JST・京大機械翻訳】

What are we optimizing for in autism screening? Examination of algorithmic changes in the M-CHAT

著者 (14件)： Schjolberg Synnve (Mental Health, Norwegian Institute of Public Health, Oslo, Norway) ,  Shic Frederick (Seattle Children’s Research Institute, University of Washington School of Medicine, Seattle, Washington, USA) ,  Volkmar Fred R. (Yale University, New Haven, Connecticut, USA) ,  Volkmar Fred R. (Southern Connecticut University, New Haven, Connecticut, USA) ,  Nordahl-Hansen Anders (Education, Ostfold University College, Halden, Norway) ,  Stenberg Nina (Oslo University Hospital, Oslo, Norway) ,  Torske Tonje (Vestre Viken Hospital, Drammen, Norway) ,  Larsen Kenneth (Education, UiT-The Arctic University of Norway, Tromso, Norway) ,  Riley Katherine (Seattle Children’s Research Institute, University of Washington School of Medicine, Seattle, Washington, USA) ,  Sukhodolsky Denis G. (Yale University, New Haven, Connecticut, USA) ,  Leckman James F. (Yale University, New Haven, Connecticut, USA) ,  Chawarska Katarzyna (Yale University, New Haven, Connecticut, USA) ,  Oien Roald A. (Yale University, New Haven, Connecticut, USA) ,  Oien Roald A. (Education, UiT-The Arctic University of Norway, Tromso, Norway)
資料名： Autism Research  (Autism Research)
巻： 15  号： 2  ページ： 296-304  発行年： 2022年 
JST資料番号： W2510A  ISSN： 1939-3792  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本研究の目的は,元のM-CHATアルゴリズムに対する新しいM-CHAT-Rアルゴリズムの性能を調べることである。主な目的は,アルゴリズム変化がASDと診断された後の子供の同定を増加して,アルゴリズムを変化させるときにトレードオフがあるかどうかを調べることであった。ノルウェーの母親とChild Cohort Studyから54,463のスクリーニング症例を含めた。子供は18か月にM-CHATの23項目を用いてスクリーニングした。さらに,M-CHAT-Rアルゴリズムの性能を23項目のM-CHATアルゴリズムと比較した。全体で,337名の個人がASDと診断された。M-CHAT-Rアルゴリズムの使用はM-CHATと比較して12年までに正確に同定されたASD小児の数を減少させたが,M-CHAT基準に陰性のASDスクリーニングの子供はM-CHAT-Rアルゴリズムを用いて陽性にスクリーニングしなかった。ノンパラメトリックMcNemar検定は,M-CHAT-Rアルゴリズムを利用したASDの同定において統計的に有意な差を決定した。本研究では,20項目MCHAT-Rスコアリング基準を23項目MCHATに適用した。これは,ASDの子供を同定するための,感度の低下と特異性の増加をもたらし,これは,費用対効果に関して更なる調査を必要とするトレードオフである。しかし,偽陰性の同定を増加するために,初期発生期間におけるASDのスクリーニングを最適化するには更なる研究が必要である。Copyright 2022 Wiley Publishing Japan K.K. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *アルゴリズム ,  *最適化 ,  研究 ,  ノルウェー王国 ,  ノンパラメトリック法 ,  子供 ,  *自閉症 ,  *心理テスト ,  性質 ,  *スクリーニング
準シソーラス用語： 費用対効果 ,  スコア化 ,  特異性 ,  偽陰性 ,  *M-CHAT , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (3件)： 小児 ,  早期検出 ,  心理測定学

分類 (1件)： 精神障害の診断  (GR02000T)

タイトルに関連する用語 (5件)： 自閉症 ,  スクリーニング ,  最適化 ,  M-CHAT ,  アルゴリズム