Similar developmental trajectories in autism and Asperger syndrome: from early childhood to adolescence
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The objective of this study was to chart the developmental trajectories of high-functioning children with autism spectrum disorders (ASD) from early childhood to adolescence using the presence and absence of structural language impairment (StrLI) as a way of differentiating autism from Asperger syndrome (AS). METHOD: Sixty-four high-functioning children with ASD were ascertained at 4-6 years of age from several different regional diagnostic and treatment centers. At 6-8 years of age, the ADI-R and the Test of Oral Language Development were used to define an autism group (those with StrLI at 6-8 years of age) and an AS group (those without StrLI). Growth curve analysis was then used to chart the developmental trajectories of these children on measures of autistic symptoms, and adaptive skills in communication, daily living and socialization. RESULTS: Differentiating the ASD group in terms of the presence/absence of StrLI provided a better explanation of the variation in growth curves than not differentiating high-functioning ASD children. The two groups had similar developmental trajectories but the group without StrLI (the AS group) was functioning better and had fewer autistic symptoms than the group with StrLI (the autism group) on all measures across time. The differences in outcome could not be explained by non-verbal IQ or change in early language skills. CONCLUSION: Distinguishing between autism and Asperger syndrome based on the presence or absence of StrLI appears to be a clinically useful way of classifying ASD sub-types.
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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».