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Enregistrement W2589359879 · doi:10.1007/s10803-017-3057-9

Potential Risk Factors for the Development of Self-Injurious Behavior among Infants at Risk for Autism Spectrum Disorder

2017· article· en· W2589359879 sur OpenAlexaff
Adele F. Dimian, Kelly N. Botteron, Stephen R. Dager, Jed T. Elison, Annette Estes, John R. Pruett, Robert T. Schultz, Lonnie Zwaigenbaum, Joseph Piven, Jason J. Wolff

Notice bibliographique

RevueJournal of Autism and Developmental Disorders · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueAutism Spectrum Disorder Research
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesNational Institute of Mental HealthNational Institutes of HealthSimons FoundationNational Institute of Child Health and Human DevelopmentNational Institute of Environmental Health SciencesEunice Kennedy Shriver National Institute of Child Health and Human DevelopmentAutism Speaks
Mots-clésAutism spectrum disorderAutismPsychologyLogistic regressionIntervention (counseling)Adaptive behaviorDevelopmental disorderClinical psychologyDevelopmental psychologyPsychiatryMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Prevalence of self-injurious behavior (SIB) is as high as 50% among children with autism spectrum disorder (ASD). Identification of risk factors for the development of SIB is critical to early intervention and prevention. However, there is little empirical research utilizing a prospective design to identify early risk factors for SIB. The purpose of this study was to evaluate behavioral characteristics predicting SIB at age 2 years among 235 infants at high familial risk for ASD. Logistic regression results indicated that presence of SIB or proto-SIB and lower developmental functioning at age 12 months significantly predicted SIB at 24 months. A pattern of persistent SIB over this period was associated with a diagnosis of autism and poorer cognitive and adaptive outcomes.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies
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 enseignants0,035
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0040,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,284
Écart entre enseignants0,267 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations31
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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