Autistic children at risk of being underestimated: school-based pilot study of a strength-informed assessment
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: An important minority of school-aged autistic children, often characterized as 'nonverbal' or 'minimally verbal,' displays little or no spoken language. These children are at risk of being judged 'low-functioning' or 'untestable' via conventional cognitive testing practices. One neglected avenue for assessing autistic children so situated is to engage current knowledge of autistic cognitive strengths. Our aim was thus to pilot a strength-informed assessment of autistic children whose poor performance on conventional instruments suggests their cognitive potential is very limited. METHODS: Thirty autistic children (6 to 12 years) with little or no spoken language, attending specialized schools for autistic children with the highest levels of impairment, were assessed using Wechsler Intelligence Scale for Children (WISC-IV), Raven's Colored Progressive Matrices board form (RCPM), Children's Embedded Figures Test (CEFT), and a visual search task. An age-matched control group of 27 typical children was also assessed. RESULTS: None of the autistic children could complete WISC-IV; only six completed any subtest. In contrast, 26 autistic children could complete RCPM, with 17 scoring between the 5th and 90th percentile. Twenty-seven autistic children completed the visual search task, while 26 completed CEFT, on which autistic children were faster than RCPM-matched typical children. Autistic performance on RCPM, CEFT, and visual search were correlated. CONCLUSION: These results indicate that 'minimally verbal' or 'nonverbal' school-aged autistic children may be at risk of being underestimated: they may be wrongly regarded as having little cognitive potential. Our findings support the usefulness of strength-informed approaches to autism and have important implications for the assessment and education of autistic children.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».