Multisensory processing in children with autism: high‐density electrical mapping of auditory–somatosensory integration
Notice bibliographique
Résumé
Successful integration of signals from the various sensory systems is crucial for normal sensory-perceptual functioning, allowing for the perception of coherent objects rather than a disconnected cluster of fragmented features. Several prominent theories of autism suggest that automatic integration is impaired in this population, but there have been few empirical tests of this thesis. A standard electrophysiological metric of multisensory integration (MSI) was used to test the integrity of auditory-somatosensory integration in children with autism (N=17, aged 6-16 years), compared to age- and IQ-matched typically developing (TD) children. High-density electrophysiology was recorded while participants were presented with either auditory or somatosensory stimuli alone (unisensory conditions), or as a combined auditory-somatosensory stimulus (multisensory condition), in randomized order. Participants watched a silent movie during testing, ignoring concurrent stimulation. Significant differences between neural responses to the multisensory auditory-somatosensory stimulus and the unisensory stimuli (the sum of the responses to the auditory and somatosensory stimuli when presented alone) served as the dependent measure. The data revealed group differences in the integration of auditory and somatosensory information that appeared at around 175 ms, and were characterized by the presence of MSI for the TD but not the autism spectrum disorder (ASD) children. Overall, MSI was less extensive in the ASD group. These findings are discussed within the framework of current knowledge of MSI in typical development as well as in relation to theories of ASD.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| 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 | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».