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Enregistrement W2131108275 · doi:10.1111/jcpp.12356

Do reciprocal associations exist between social and language pathways in preschoolers with autism spectrum disorders?

2014· article· en· W2131108275 sur OpenAlexafffund
Teresa Bennett, Péter Szatmári, Katholiki Georgiades, Steven Hanna, M. Janus, Stelios Georgiades, Eric Duku, Susan E. Bryson, Éric Fombonne, Isabel M. Smith, Pat Mirenda, Joanne Volden, Charlotte Waddell, Wendy Roberts, Tracy Vaillancourt, Lonnie Zwaigenbaum, Mayada Elsabbagh, Ann Thompson

Notice bibliographique

RevueJournal of Child Psychology and Psychiatry · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueAutism Spectrum Disorder Research
Établissements canadiensMcGill UniversityUniversity of OttawaSimon Fraser UniversityUniversity of AlbertaUniversity of British ColumbiaHospital for Sick ChildrenUniversity of TorontoSickKids FoundationCentre for Addiction and Mental HealthMcMaster University
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchAlberta Innovates - Health SolutionsSinneave Family FoundationChildren Neurodevelopmental Disorders Network
Mots-clésPsychologyDevelopmental psychologyAutismAutism spectrum disorderReciprocalLongitudinal studySocializationStructural equation modeling

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Differences in how developmental pathways interact dynamically in children with autism spectrum disorder (ASD) likely contribute in important ways to phenotypic heterogeneity. This study aimed to model longitudinal reciprocal associations between social competence (SOC) and language (LANG) pathways in young children with ASD. METHODS: Data were obtained from 365 participants aged 2-4 years who had recently been diagnosed with an ASD and who were followed over three time points: baseline (time of diagnosis), 6- and 12 months later. Using structural equation modeling, a cross-lagged reciprocal effects model was developed that incorporated auto-regressive (stability) paths for SOC (using the Socialization subscale of the Vineland Adaptive Behavior Scales-2) and LANG (using the Preschool Language Scale-4 Auditory Comprehension subscale). Cross-domain associations included within-time correlations and lagged associations. RESULTS: SOC and LANG were highly stable over 12 months. Small reciprocal cross-lagged associations were found across most time points and within-time correlations decreased over time. There were no differences in strength of cross-lagged associations between SOC-LANG and LANG-SOC across time points. Few differences were found between subgroups of children with ASD with and without cognitive impairment. CONCLUSIONS: Longitudinal reciprocal cross-domain associations between social competence and language were small in this sample of young children with ASD. Instead, a pattern emerged to suggest that the two domains were strongly associated around time of diagnosis in preschoolers with ASD, and then appeared to become more independent over the ensuing 12 months.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,026
Score d'incertitude au seuil0,052

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,021
Tête enseignante GPT0,318
Écart entre enseignants0,297 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations18
Publié2014
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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