Cortical Thickness Abnormalities in Autism Spectrum Disorders Through Late Childhood, Adolescence, and Adulthood: A Large-Scale MRI Study
Notice bibliographique
Résumé
Neuroimaging studies in autism spectrum disorders (ASDs) have provided inconsistent evidence of cortical abnormality. This is probably due to the small sample sizes used in most studies, and important differences in sample characteristics, particularly age, as well as to the heterogeneity of the disorder. To address these issues, we assessed abnormalities in ASD within the Autism Brain Imaging Data Exchange data set, which comprises data from approximately 1100 individuals (~6-55 years). A subset of these data that met stringent quality control and inclusion criteria (560 male subjects; 266 ASD; age = 6-35 years) were used to compute age-specific differences in cortical thickness in ASD and the relationship of any such differences to symptom severity of ASD. Our results show widespread increased cortical thickness in ASD, primarily left lateralized, from 6 years onwards, with differences diminishing during adulthood. The severity of symptoms related to social affect and communication correlated with these cortical abnormalities. These results are consistent with the conjecture that developmental patterns of cortical thickness abnormalities reflect delayed cortical maturation and highlight the dynamic nature of morphological abnormalities in ASD.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».