Functional neuroimaging of high-risk 6-month-old infants predicts a diagnosis of autism at 24 months of age
Notice bibliographique
Résumé
Autism spectrum disorder (ASD) is a neurodevelopmental disorder characterized by social deficits and repetitive behaviors that typically emerge by 24 months of age. To develop effective early interventions that can potentially ameliorate the defining deficits of ASD and improve long-term outcomes, early detection is essential. Using prospective neuroimaging of 59 6-month-old infants with a high familial risk for ASD, we show that functional connectivity magnetic resonance imaging correctly identified which individual children would receive a research clinical best-estimate diagnosis of ASD at 24 months of age. Functional brain connections were defined in 6-month-old infants that correlated with 24-month scores on measures of social behavior, language, motor development, and repetitive behavior, which are all features common to the diagnosis of ASD. A fully cross-validated machine learning algorithm applied at age 6 months had a positive predictive value of 100% [95% confidence interval (CI), 62.9 to 100], correctly predicting 9 of 11 infants who received a diagnosis of ASD at 24 months (sensitivity, 81.8%; 95% CI, 47.8 to 96.8). All 48 6-month-old infants who were not diagnosed with ASD were correctly classified [specificity, 100% (95% CI, 90.8 to 100); negative predictive value, 96.0% (95% CI, 85.1 to 99.3)]. These findings have clinical implications for early risk assessment and the feasibility of developing early preventative interventions for 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 | 0,005 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».