Specificity of autonomic arousal to anxiety in children with autism spectrum disorder
Notice bibliographique
Résumé
Anxiety is one of the most concerning comorbidities in autism spectrum disorder (ASD) due to its high prevalence, negative impact on physical and psychological well-being, and interaction with core deficits of ASD. Current assessment and treatment of anxiety, which rely on the observation of behavior and self-reports, are often ineffective as ASD is associated with deficits in communication and diminished introspective ability. In this light, autonomic nervous system (ANS) activity has been suggested as a marker of physiological arousal associated with anxiety. However, physiological arousal measured by ANS indices also occurs with other cognitive and emotional processes, and it is unclear whether anxiety-related arousal can be differentiated from that related to other cognitive processes. To address this gap, we investigated the use of linear and nonlinear classification techniques for differentiating anxiety-related arousal from arousal due to three cognitive processes (attention, inhibitory control, and social cognition) and physical activity based on electrocardiography signal features. Our results indicate that over 80% classification accuracy can be achieved, suggesting that ANS response can be used as a specific marker of anxiety-related arousal in a subgroup of children with ASD who demonstrate an increase in heart rate in response to anxiogenic stimuli.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,001 |
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 ».