DOI: https://doi.org/10.1007/s40747-024-01432-0
تاريخ النشر: 2024-06-04
المؤلف: A. S. Albahri وآخرون
الموضوع الرئيسي: اتخاذ القرار متعدد المعايير
نظرة عامة
تبحث هذه الدراسة في عملية تحديد الأولويات للمرضى الذين يعانون من اضطراب طيف التوحد (ASD) من خلال استخدام نهج اتخاذ القرار متعدد المعايير الضبابي (MCDM). تصنف الدراسة المرضى إلى ثلاث مستويات من الطوارئ وتستخدم مجموعة بيانات مصنفة تشمل 19 معيارًا طبيًا وسوسيو ديموغرافيًا حرجًا. تتكشف المنهجية عبر أربع مراحل: تحديد مجموعة البيانات، تطوير مصفوفة القرار (DM) لتحديد الأولويات بشكل فعال، توسيع طريقة الوزن الصفري الضبابي (FWZIC) لاشتقاق أوزان المعايير باستخدام اللغة الثنائية القيم المحايدة (SVN2TL)، وتنفيذ طريقة مقارنة منطقة التقريب الحدودي متعددة المعايير (MABAC) لترتيب المرضى. ومن الجدير بالذكر أن المعايير “C12 الضحك بدون سبب” و”C16 ملاحظة صوت الجرس” ظهرت كمؤشرات هامة لأعراض ASD، مع أوزان تبلغ 0.097358 و0.083832، على التوالي.
تظهر المنهجية المقترحة قوتها من خلال تحليل الحساسية، مما يؤكد اتساق نتائج تحديد الأولويات ويحقق توافقًا بنسبة 100% مع ثلاث دراسات مرجعية. من خلال تصنيف مرضى ASD بشكل منهجي إلى فئات طفيفة ومتوسطة وعاجلة بناءً على المعايير الموزونة، تساعد هذه الطريقة المتخصصين في الرعاية الصحية على اتخاذ قرارات مستنيرة. تؤكد النتائج على أهمية النظر بعناية في أوزان المعايير، حيث يمكن أن تؤثر التغيرات بشكل كبير على نتائج الترتيب. تمتد آثار الدراسة إلى تحسين الرعاية لمرضى ASD وعائلاتهم، بينما يمكن أن تستكشف الأبحاث المستقبلية دمج العوامل الوراثية في عملية تحديد الأولويات، مما يعزز اتخاذ القرار في البيئات السريرية.
مقدمة
تسلط مقدمة ورقة البحث الضوء على الزيادة المتزايدة في تشخيص اضطراب طيف التوحد (ASD)، كما لاحظت منظمة الصحة العالمية (WHO). تتطور طرق التشخيص التقليدية، التي تشمل التصوير بالرنين المغناطيسي (MRI) وتخطيط كهربائية الدماغ (EEG)، نحو نهج متكامل يجمع بين العوامل الطبية والسوسيو ديموغرافية، مما يعزز كفاءة عمليات تصنيف ASD. يصنف هذا النظام المرضى إلى مستويات عاجلة ومتوسطة وصغيرة، مما يضمن الوصول في الوقت المناسب إلى الخدمات الأساسية ويسهل التشخيص المبكر والتدخل. على الرغم من التقدم، تكشف الأدبيات عن نقص في الإرشادات الموحدة لتحديد أولويات مرضى ASD، مما يؤدي إلى تحديات في اتخاذ القرار بسبب المعايير المتضاربة والطبيعة الديناميكية لاحتياجات المرضى.
تقترح الورقة منهجية جديدة تستخدم طريقة مقارنة منطقة التقريب الحدودي متعددة المعايير (MABAC) مع طريقة وزن جديدة، الوزن الصفري الضبابي (FWZIC)، لمعالجة هذه التحديات. تهدف هذه الطريقة إلى توفير إطار عمل قوي لتقييم وتحديد أولويات مرضى ASD بناءً على 19 معيارًا طبيًا وسوسيو ديموغرافيًا. يعزز دمج اللغة الثنائية القيم المحايدة (SVN2TL) قدرة الطريقة على التعامل مع عدم اليقين وعدم الدقة في اتخاذ القرار. تشمل مساهمات الدراسة إنشاء منهجية توجيهية لتحديد الأولويات، وتصميم مصفوفة قرار لتقييم متعدد الأبعاد، وإجراء تحليلات حساسية لتقييم فعالية النهج المقترح. ستفصل الأقسام التالية من الورقة المنهجية والنتائج وآثار هذه الدراسة.
طرق
تتكون منهجية الدراسة من أربع مراحل متميزة تهدف إلى تحقيق أهداف البحث. في المرحلة الأولى، يتم تحديد مجموعة بيانات اضطراب طيف التوحد (ASD) ووصفها بدقة، بما في ذلك سياقها التاريخي، مما يبرز أهميتها للدراسة الحالية حول مرضى ASD ومعايير التشخيص. تقدم المرحلة الثانية إطار عمل لاتخاذ القرار (DM)، وهو أمر حاسم لإدارة عملية تحديد أولويات مرضى ASD. يتم تطوير هذا الإطار من خلال تحديد المعايير الطبية والسوسيو ديموغرافية ذات الصلة، بالإضافة إلى بدائل التوحد المختلفة، وهو مصمم للعمل عبر ثلاثة مستويات تصنيف: طفيفة ومتوسطة وعاجلة.
تتضمن المرحلة الثالثة صياغة طريقة SVN2TL-FWZIC، التي تستخدم لتقييم المعايير الطبية والسوسيو ديموغرافية المحددة وتحديد الأوزان اللازمة لهذه المعايير. أخيرًا، تستخدم المرحلة الرابعة طريقة MABAC لتحديد أولويات مرضى ASD بناءً على الأوزان المستمدة من طريقة SVN2TL-FWZIC. يتم توضيح كل من هذه المراحل في الأقسام الفرعية التالية، مما يوفر نظرة شاملة على النهج المنهجي المتبع في الدراسة.
نتائج
يقدم قسم النتائج في ورقة البحث نتائج عملية تحديد الأولويات للمرضى الذين يعانون من اضطراب طيف التوحد (ASD)، باستخدام طريقة SVN2TL-FWZIC لتحديد أوزان 19 معيارًا طبيًا وسوسيو ديموغرافيًا. قدمت لجنة خبراء مكونة من أربعة علماء نفس تقييمات لهذه المعايير باستخدام مقياس ليكرت من خمس نقاط، مما أدى إلى نظام وزن قوي يعكس الأهمية النسبية لكل معيار في سياق تقييم ASD. تشير النتائج، الملخصة في الجدول 5، إلى أن معايير مثل “C12 الضحك بدون سبب” و”C16 ملاحظة صوت الجرس” حصلت على أوزان أعلى (0.097358 و0.083832، على التوالي)، مما يبرز أهميتها في تحديد أعراض ASD، بينما تم تعيين أوزان أقل لمعايير أخرى مثل “C13 البكاء بدون سبب” و”C6 مضاعفات الولادة” (0.031853 و0.031438).
بعد تحديد الأوزان، تم استخدام طريقة MABAC لترتيب مرضى ASD عبر ثلاثة مستويات طوارئ—طفيفة ومتوسطة وعاجلة—استنادًا إلى الأوزان المحددة. تكشف نتائج تحديد الأولويات، المفصلة في الجداول 6 و7 و8، أن المرضى تم ترتيبهم وفقًا لأدائهم عبر المعايير المحددة، مع الإشارة إلى أن المجموعات الأعلى تشير إلى أداء أفضل بشكل عام. من الجدير بالذكر أن التحليل أظهر أن العوامل السوسيو ديموغرافية، وخاصة الجنس، أثرت على نتائج تحديد الأولويات، حيث كانت جميع المرضى الأعلى تصنيفًا في المستوى الطفيف إناثًا، بينما هيمنت المرضى الذكور على المستويات المتوسطة والعاجلة. تؤكد النتائج على فعالية المنهجية المطورة في التعرف على المرضى وتحديد أولوياتهم بناءً على ملفاتهم الطبية والسلوكية الفريدة، مما يسهل استراتيجيات الرعاية والدعم المخصصة لمرضى ASD.
نقاش
في قسم النقاش من ورقة البحث، يوضح المؤلفون منهجية شاملة لتحديد أولويات مستويات الطوارئ في مرضى اضطراب طيف التوحد (ASD) بناءً على المعايير الطبية والسوسيو ديموغرافية. تؤكد الدراسة على أهمية دمج كلا النوعين من المعايير لتعزيز دقة التشخيص وضمان تقييمات حساسة ثقافيًا. من خلال استخدام عملية تصنيف تتضمن نتائج الاختبارات الطبية جنبًا إلى جنب مع العوامل السوسيو ديموغرافية، يمكن للمتخصصين في الرعاية الصحية التعرف بشكل أكثر فعالية على القضايا الصحية الحرجة وتكييف التدخلات وفقًا للاحتياجات الفردية. تتضمن مجموعة البيانات المستخدمة في هذه الدراسة، المشتقة من مشروع بحث سابق في العراق، 988 فردًا و42 معيارًا، مع التركيز على 19 معيارًا مختارًا لتصنيف المرضى إلى فئات عاجلة ومتوسطة وصغيرة.
تشمل المنهجية عدة مراحل، بما في ذلك تطوير مصفوفة قرار (DM) تعمل كأساس لتحديد الأولويات. يتم تقديم طريقة SVN2TL-FWZIC لوزن المعايير الـ19، مما يسمح بتقييم منهجي لمرضى ASD. تتضمن هذه الطريقة أحكام الخبراء من خلال عمليات حكم الخبراء المنظمة (SEJ)، مما يضمن أن تعكس المعايير رؤى علماء النفس ذوي الخبرة. يتم حساب معاملات الوزن النهائية لتحديد الأهمية النسبية لكل معيار، مما يسهل ترتيب المرضى باستخدام طريقة MABAC. تهدف هذه الطريقة المنظمة إلى تحسين كفاءة وفعالية تقديم الرعاية الصحية للأفراد الذين يعانون من ASD، مما يعزز في النهاية بيئة أكثر شمولية ومركزية حول المريض.
DOI: https://doi.org/10.1007/s40747-024-01432-0
Publication Date: 2024-06-04
Author(s): A. S. Albahri et al.
Primary Topic: Multi-Criteria Decision Making
Overview
This research investigates the prioritization process for patients with Autism Spectrum Disorder (ASD) by employing a fuzzy multi-criteria decision-making (MCDM) approach. The study categorizes patients into three urgency levels and utilizes a triaged dataset encompassing 19 critical medical and sociodemographic criteria. The methodology unfolds across four phases: identifying the dataset, developing a Decision Matrix (DM) for effective prioritization, extending the Fuzzy-Weighted Zero-Inconsistency (FWZIC) method to derive criteria weights using Single-Valued Neutrosophic 2-tuple Linguistic (SVN2TL), and implementing the Multi-Attributive Border Approximation Area Comparison (MABAC) method for patient ranking. Notably, the criteria “C12 Laughing for no reason” and “C16 Notice the sound of the bell” emerged as significant indicators of ASD symptoms, with weights of 0.097358 and 0.083832, respectively.
The proposed methodology demonstrates its robustness through sensitivity analysis, confirming the consistency of prioritization results and achieving 100% congruence with three benchmark studies. By systematically ranking ASD patients into Minor, Moderate, and Urgent categories based on the weighted criteria, the approach aids healthcare professionals in making informed decisions. The findings underscore the importance of carefully considering criterion weights, as variations can significantly influence ranking outcomes. The study’s implications extend to improving care for ASD patients and their families, while future research could explore the integration of genetic factors into the prioritization process, thereby enhancing decision-making in clinical settings.
Introduction
The introduction of the research paper highlights the increasing prevalence of autism spectrum disorder (ASD) diagnoses, as noted by the World Health Organization (WHO). Traditional diagnostic methods, which include MRI and EEG, are evolving towards an integrated approach that combines medical and sociodemographic factors, enhancing the efficiency of ASD triage processes. This triage system categorizes patients into Urgent, Moderate, and Minor levels, ensuring timely access to essential services and facilitating early diagnosis and intervention. Despite advancements, the literature reveals a lack of standardized guidelines for prioritizing ASD patients, leading to challenges in decision-making due to conflicting criteria and the dynamic nature of patient needs.
The paper proposes a novel methodology that employs Multi-Attributive Border Approximation Area Comparison (MABAC) combined with a new weighting method, the Fuzzy-Weighted Zero-Inconsistency (FWZIC), to address these challenges. This approach aims to provide a robust framework for evaluating and prioritizing ASD patients based on 19 medical and sociodemographic criteria. The integration of Single-Valued Neutrosophic 2-Tuple Linguistic (SVN2TL) enhances the method’s ability to handle uncertainty and imprecision in decision-making. The study’s contributions include establishing a guiding methodology for prioritization, designing a Decision Matrix for multifaceted evaluation, and conducting sensitivity analyses to assess the effectiveness of the proposed approach. The subsequent sections of the paper will detail the methodology, results, and implications of this research.
Methods
The methodology of the study is structured into four distinct phases aimed at achieving the research objectives. In the first phase, the Autism Spectrum Disorder (ASD) dataset is thoroughly identified and described, including its historical context, which underscores its relevance for the current study on ASD patients and diagnostic criteria. The second phase introduces a Decision-Making (DM) framework, which is crucial for managing the prioritization process of ASD patients. This DM framework is developed by identifying relevant medical and sociodemographic criteria, as well as various autism alternatives, and is designed to operate across three triage levels: minor, moderate, and urgent.
The third phase involves the formulation of the SVN2TL-FWZIC method, which is utilized to evaluate the identified medical and sociodemographic criteria and to establish the necessary weights for these criteria. Finally, the fourth phase employs the MABAC method to prioritize ASD patients based on the weights derived from the SVN2TL-FWZIC method. Each of these phases is elaborated upon in subsequent subsections, providing a comprehensive overview of the methodological approach taken in the study.
Results
The results section of the research paper presents the outcomes of a prioritization process for patients with Autism Spectrum Disorder (ASD), utilizing the SVN2TL-FWZIC method to establish weights for 19 medical and sociodemographic criteria. An expert panel of four psychologists provided evaluations on these criteria using a five-point Likert scale, leading to a robust weighting system that reflects the relative importance of each criterion in the context of ASD assessment. The findings, summarized in Table 5, indicate that criteria such as “C12 Laughing for no reason” and “C16 Notice the sound of the bell” received higher weights (0.097358 and 0.083832, respectively), highlighting their significance in identifying ASD symptoms, while others like “C13 Crying for no reason” and “C6 Complications of childbirth” were assigned lower weights (0.031853 and 0.031438).
Following the weighting, the MABAC method was employed to rank ASD patients across three emergency levels—minor, moderate, and urgent—based on the established weights. The prioritization results, detailed in Tables 6, 7, and 8, reveal that patients are ranked according to their performance across the defined criteria, with higher sums indicating better overall performance. Notably, the analysis showed that sociodemographic factors, particularly gender, influenced prioritization outcomes, with all top-ranked patients in the minor level being female, while male patients dominated the moderate and urgent levels. The findings underscore the effectiveness of the developed methodology in recognizing and prioritizing patients based on their unique medical and behavioral profiles, thereby facilitating tailored care and support strategies for ASD patients.
Discussion
In the discussion section of the research paper, the authors outline a comprehensive methodology for prioritizing emergency levels in autism spectrum disorder (ASD) patients based on medical and sociodemographic criteria. The study emphasizes the importance of integrating both types of criteria to enhance diagnostic accuracy and ensure culturally sensitive assessments. By utilizing a triage process that incorporates medical test results alongside sociodemographic factors, healthcare professionals can more effectively identify critical health issues and tailor interventions to individual needs. The dataset utilized in this study, derived from a previous research project in Iraq, includes 988 individuals and 42 criteria, with a focus on 19 selected criteria for triaging patients into urgent, moderate, and minor categories.
The methodology involves several phases, including the development of a decision matrix (DM) that serves as the foundation for prioritization. The SVN2TL-FWZIC method is introduced to weigh the 19 criteria, allowing for a systematic evaluation of ASD patients. This method incorporates expert judgments through structured expert judgment (SEJ) processes, ensuring that the criteria reflect the insights of experienced psychologists. The final weight coefficients are calculated to quantify the relative importance of each criterion, facilitating the ranking of patients using the MABAC method. This structured approach aims to improve the efficiency and effectiveness of healthcare delivery for individuals with ASD, ultimately fostering a more inclusive and patient-centered environment.