Early social communicative skills as predictors of symptom severity in autism spectrum disorder
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Notice bibliographique
Résumé
Background and aims Early diagnosis of autism spectrum disorder, while providing many benefits, also presents challenges. Accurately predicting symptom severity allows clinicians to confidently diagnose and assign the most appropriate intervention. Little available research predicts symptom severity in children with autism spectrum disorder who have not been exposed to significant levels of intervention. Methods The present file review study examined preverbal skills as predictors of symptom severity, approximately one year later, in a group of young children (18–64 months) with autism spectrum disorder ( n = 199). Results Of the two core diagnostic features (social communicative deficits and restricted repetitive behaviors), social communicative skills best predicted symptom severity. Furthermore, social communicative gestures predicted symptom severity after age, adaptive behavior, restricted repetitive behaviors, and functional gestures had been accounted for. Conclusions Social communicative gestures are excellent predictors of future symptom severity independent of intervention effects in very young children with autism spectrum disorder. Implications Previously, the social aspect of gestures has been missing in the literature on language and symptom prediction in children with autism spectrum disorder. Careful attention to social communicative gestures in the future may help with early diagnosis and more accurate predictions of symptom and developmental trajectories.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 découle