Measurement equivalence of the autism symptom phenotype in children and youth
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The Autism Diagnostic Interview-Revised (ADI-R) is a gold standard assessment of Autism Spectrum Disorder (ASD) symptoms and behaviours. A key underlying assumption of studies using the ADI-R is that it measures the same phenotypic constructs across different populations (i.e., males/females, younger/older, verbal/nonverbal). The objectives of this study were to evaluate alternative measurement models for the autism symptom phenotype based on the ADI-R algorithm items and to examine the measurement equivalence of the most parsimonious and best fitting model across subgroups of interest. METHODS: Data came from the Autism Genome Project consortium and consisted of 3,628 children aged 4-18 years (84.2% boys and 75% verbal). Twenty-eight algorithm items applicable to both verbal and nonverbal participants were used in the analysis. Measurement equivalence of the autism phenotype was examined using categorical confirmatory factor analysis. RESULTS: A second-order model resembling the proposed DSM-5 two-factor structure of the phenotype showed good overall fit, but not for all the subgroups. The autism symptom phenotype was best indexed by the first-order, six-factor measurement model proposed by Liu et al. (2011). This model was well fitting and measurement equivalent across subgroups of participants (age, verbal ability and sex). CONCLUSIONS: The autism symptom phenotype is adequately characterized by a six-factor measurement model; this model appears to be measurement equivalent across subgroups of children and youth with ASD that differ in age, sex and verbal ability. The two-factor model provides equally good fit for the sample as a whole, but comparison of these two dimensions between subgroups that might differ in terms of age, sex or verbal ability is challenged by lack of measurement equivalence.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,013 | 0,055 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».