Additive effects of social and non‐social attention during infancy relate to later autism spectrum disorder
Notice bibliographique
Résumé
Emerging findings from studies with infants at familial high risk for autism spectrum disorder (ASD), owing to an older sibling with a diagnosis, suggest that those who go on to develop ASD show early impairments in the processing of stimuli with both social and non-social content. Although ASD is defined by social-communication impairments and restricted and repetitive behaviours, the majority of cognitive theories of ASD posit a single underlying factor, which over development has secondary effects across domains. This is the first high-risk study to statistically differentiate theoretical models of the development of ASD in high-risk siblings using multiple risk factors. We examined the prediction of ASD outcome by attention to social and non-social stimuli: gaze following and attentional disengagement assessed at 13 months in low-risk controls and high-risk ASD infants (who were subsequently diagnosed with ASD at 3 years). When included in the same regression model, these 13-month measures independently predicted ASD outcome at 3 years of age. The data were best described by an additive model, suggesting that non-social attention, disengagement, and social attention as evidenced by gaze following, have a cumulative impact on ASD risk. These data argue against cognitive theories of ASD which propose that a single underlying factor has cascading effects across early development leading to an ASD outcome, and support multiple impairment models of ASD that are more consistent with recent genetic and neurobiological evidence.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».