Measurement and Mismeasurement of Social Development in Infants Later Diagnosed with Autism Spectrum Disorder
Notice bibliographique
Résumé
Autism spectrum disorder (autism) is a common and heterogeneous neurodevelopmental disorder of genetic origins defined by challenges in social communication and clusters of restrictive and repetitive behaviors. An emerging hypothesis of autism pathogenesis describes symptoms as the results from deviations from normative developmental processes. In this account, symptoms represent the outcome of variable instantiation of genetic liabilities – in terms of dosage and timing – leading to disruptions in the developmental trajectories of foundational social adaptive skills. Given the fast pace of change in behavior and brain development in the first two years of life, we pose that the currently prevalent cross-sectional experimental designs are ill-suited to capture changes from normative benchmarks that might be small at any data point but which inexorably and cumulatively increase divergences in developmental trajectories that ultimately culminate in the unmistakable cluster of atypical behaviors we now call autism. We argue that only densely-sampled longitudinal experimental designs can capture the underlying dynamic processes moving the individual child’s development towards or away from normative benchmarks. We illustrate this phenomenon via a detailed example in which a cross-sectional comparison between a clinical and a control cohort failed to find differences, which could only be detected by ascertaining that the developmental trajectory of one cohort was moving upwards while the other was moving downwards, with the developmental lines intersecting at the cross-sectional data point. We conclude by magnifying Karmiloff-Smith’s assertion, oft-quoted but seldom followed, that “development itself is the key to understanding developmental disorders” [1].
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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 | 0,008 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».