Infants at risk for autism: a European perspective on current status, challenges and opportunities
Notice bibliographique
Résumé
Currently, autism cannot be reliably diagnosed before the age of 2 years, which is why longitudinal studies of high-risk populations provide the potential to generate unique knowledge about the development of autism during infancy and toddlerhood prior to symptom onset. Early autism research is an evolving field in child psychiatric science. Key objectives are fine mapping of neurodevelopmental trajectories and identifying biomarkers to improve risk assessment, diagnosis and treatment. ESSEA (Enhancing the Scientific Study of Early Autism) is a COST (European Cooperation in Science and Technology) Action striving to create a European collaboration to enhance the progress of the discovery and treatment of the earliest signs of autism, and to establish European practice guidelines on early identification and intervention by bringing together European expertise from cognitive neuroscience and clinical sciences. The objective of this article is to clarify the state of current European research on at-risk autism research, and to support the understanding of different contexts in which the research is being conducted. We present ESSEA survey data on ongoing European high-risk ASD studies, as well as perceived challenges and opportunities in this field of research. We conclude that although high-risk autism research in Europe faces several challenges, the existence of several key factors (e.g., new and/or large-scale autism grants, availability of new technologies, and involvement of experienced research groups) lead us to expect substantial scientific and clinical developments in Europe in this field during the next few years.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,001 |
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 tête enseignante, 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 ».