Early expressive and receptive language trajectories in high-risk infant siblings of children with autism spectrum disorder
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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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 | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».