Using Sibling Designs to Understand Neurodevelopmental Disorders: From Genes and Environments to Prevention Programming
Notice bibliographique
Résumé
Neurodevelopmental disorders represent a broad class of childhood neurological conditions that have a significant bearing on the wellbeing of children, families, and communities. In this review, we draw on evidence from two common and widely studied neurodevelopmental disorders-autism spectrum disorder (ASD) and attention-deficit hyperactivity disorder (ADHD)-to demonstrate the utility of genetically informed sibling designs in uncovering the nature and pathogenesis of these conditions. Specifically, we examine how twin, recurrence risk, and infant prospective tracking studies have contributed to our understanding of genetic and environmental liabilities towards neurodevelopmental morbidity through their impact on neurocognitive processes and structural/functional neuroanatomy. It is suggested that the siblings of children with ASD and ADHD are at risk not only of clinically elevated problems in these areas, but also of subthreshold symptoms and/or subtle impairments in various neurocognitive skills and other domains of psychosocial health. Finally, we close with a discussion on the practical relevance of sibling designs and how these might be used in the service of early screening, prevention, and intervention efforts that aim to alleviate the negative downstream consequences associated with disorders of neurodevelopment.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».