Verbal Memory and IQ Predict Adaptive Behavior in Children and Adolescents with High-Functioning Autism Spectrum Disorders
Notice bibliographique
Résumé
Adaptive deficits are commonly found in high functioning autism spectrum disorders (HF-ASD) despite of cognitive potential. Most studies have focused on the relationships between adaptive behavior and intellectual quotient (IQ) and have used correlations to study relationships between them. Few studies have analyzed cognitive variables other than IQ as potential predictors of adaptive behavior in HF-ASD using regression methods. This study aimed to analyze the impact of several cognitive variables on adaptive behavior in a sample of children and adolescents with HF-ASD. METHODS: Sample included 16 child and adolescent boys with HF-ASD (age between 7-17 years). Cognitive assessment included measures of general intelligence, visual memory, verbal memory, working memory and problem solving/flexibility tests. Vineland Adaptive Behavior Scales (VABS) was used to evaluate adaptive behavior. To establish the predictive capacity of the cognitive variables for adaptive functioning, linear regression models were fitted for each adaptive domain using a stepwise method. RESULTS: Verbal memory and IQ emerged as the main independent predictors for VABS adaptive scores. The 41% of the variance in Communication was predicted by IQ. The 35% of the variance in Daily Living Skills was predicted by verbal memory. Almost half of the variance in Socialization was predicted by both, verbal memory and IQ (49%). No other cognitive functions were associated with adaptive scores. CONCLUSIONS: The results highlight the strong impact of IQ and verbal memory on adaptive behavior in HF-ASD patients. These findings could contribute to identify potential targets of intervention.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».