Recurrence Risk for Autism Spectrum Disorders: A Baby Siblings Research Consortium Study
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The recurrence risk of autism spectrum disorders (ASD) is estimated to be between 3% and 10%, but previous research was limited by small sample sizes and biases related to ascertainment, reporting, and stoppage factors. This study used prospective methods to obtain an updated estimate of sibling recurrence risk for ASD. METHODS: A prospective longitudinal study of infants at risk for ASD was conducted by a multisite international network, the Baby Siblings Research Consortium. Infants (n = 664) with an older biological sibling with ASD were followed from early in life to 36 months, when they were classified as having or not having ASD. An ASD classification required surpassing the cutoff of the Autism Diagnostic Observation Schedule and receiving a clinical diagnosis from an expert clinician. RESULTS: A total of 18.7% of the infants developed ASD. Infant gender and the presence of >1 older affected sibling were significant predictors of ASD outcome, and there was an almost threefold increase in risk for male subjects and an additional twofold increase in risk if there was >1 older affected sibling. The age of the infant at study enrollment, the gender and functioning level of the infant's older sibling, and other demographic factors did not predict ASD outcome. CONCLUSIONS: The sibling recurrence rate of ASD is higher than suggested by previous estimates. The size of the current sample and prospective nature of data collection minimized many limitations of previous studies of sibling recurrence. Clinical implications, including genetic counseling, are discussed.
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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 | 0,003 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».