Loss of skills and onset patterns in neurodevelopmental disorders: Understanding the neurobiological mechanisms
Notice bibliographique
Résumé
Patterns of onset in Autism Spectrum Disorder, including a pattern that includes loss of previously acquired skills, have been identified since the first reports of the disorder. However, attempts to study such "regression" have been limited to clinical studies, that until recently mostly involved retrospective reports. The current report reflects discussion that occurred at an NIMH convened meeting in 2016 with the purpose of bridging clinical autism research with basic and translational work in this area. This summary describes the state of the field with respect to clinical studies, describing gaps in knowledge based on limited methods and prospective data collected. Biological mechanisms that have been shown to account for regression early in development in specific conditions are discussed, as well as potential mechanisms that have not yet been explored. Suggestions include use of model systems during the developmental period and cutting-edge methods, including non-invasive imaging that may afford opportunities for a better understanding of the neurobiological pathways that result in loss of previously-attained skills. Autism Res 2018, 11: 212-222. © 2017 International Society for Autism Research, Wiley Periodicals, Inc. LAY SUMMARY: Loss of previously acquired skills, or regression, has been reported in Autism Spectrum Disorder since Kanner's reports in the 1950's. The current report reflects discussion from an NIMH convened meeting in 2016 with the purpose of bridging clinical autism research with basic and translational work in this area. This summary describes the state of the field regarding clinical studies and suggests use of model systems during the developmental period and cutting-edge methods, for a better understanding of the neurobiological pathways that result in loss of previously-attained skills.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,003 |
| 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 tête enseignante, 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 ».