Discrepancy between WISC-III and WISC-IV Cognitive Profile in Autism Spectrum: What Does It Reveal about Autistic Cognition?
Notice bibliographique
Résumé
The cognitive profile and measured intellectual level vary according to assessment tools in children on the autism spectrum, much more so than in typically developing children. The recent inclusion of intellectual functioning in the diagnostic process for autism spectrum disorders leads to the crucial question on how to assess intelligence in autism, especially as some tests and subtests seem more sensitive to certain neurodevelopmental conditions. Our first aim was to examine the cognitive profile on the current version of the most widely used test, the Wechsler Intelligence Scales for Children (WISC-IV), for a homogenous subgroup of children on the autism spectrum, i.e. corresponding to DSM-IV diagnosis of "autism". The second aim was to compare cognitive profiles obtained on the third edition versus 4th edition of WISC, in order to verify whether the WISC-IV yields a more distinctive cognitive profile in autistic children. The third aim was to examine the impact of the WISC-IV on the cognitive profile of another subgroup, children with Asperger's Syndrome. 51 autistic, 15 Asperger and 42 typically developing children completed the WISC-IV and were individually matched to children who completed the WISC-III. Divergent WISC-IV profiles were observed despite no significant intelligence quotient difference between groups. Autistic children scored significantly higher on the Perceptual Reasoning Index than on the Verbal Comprehension Index, a discrepancy that nearly tripled in comparison to WISC-III results. Asperger children scored higher on the VCI than on other indexes, with the lowest score found on the Processing Speed Index. WISC-IV cognitive profiles were consistent with, but more pronounced than WISC-III profiles. Cognitive profiles are a valuable diagnostic tool for differential diagnosis, keeping in mind that children on the autism spectrum might be more sensitive to the choice of subtests used to assess intelligence.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».