Early expressive and receptive language trajectories in high-risk infant siblings of children with autism spectrum disorder
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Background & aims In response to limited research on early language development in infants at high risk for Autism Spectrum Disorder (ASD), the current prospective study examined early expressive and receptive language trajectories in familial high-risk (HR) infants who were and were not later diagnosed with ASD (HR-ASD and HR-N, respectively), and low-risk (LR) controls with no family history of ASD. Methods Participants were 523 children (371 HR siblings, 56% boys; 152 LR controls, 52% boys) followed from age 6 or 12 months to 36 months. Based on independent, best-estimate clinical diagnoses at 36 months, HR participants were classified as HR-ASD (n = 94; 69% boys), or HR-N (n = 277; 52% boys); the sample also included 152 LR controls (52% boys). Expressive and receptive language trajectories were examined based on corresponding domain standard scores on the Mullen Scales of Early Learning ( MSEL) at 6, 12, 24, and 36 months. In the combined sample of HR and LR infants, semi-parametric group-based modeling was used to identify distinct trajectories in MSEL standard scores. Results A 3-group solution provided optimal fit to variation in both expressive and receptive language, with the following patterns of scores: (1) inclining from average to above average, (2) stable-average, and (3) declining from average to well below average. For both expressive and receptive language, membership in these trajectories was related to 3-year diagnostic outcomes. Conclusions Although HR-ASD, HR-N, and LR control infants were in each trajectory group, membership in the declining trajectory (expressive and/or receptive) was associated with an ASD diagnosis. Implications Evidence of declining trajectories in either expressive or receptive language may be a risk marker for ASD in a high-risk sample.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
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 découle