Examining overlap and homogeneity in ASD, ADHD, and OCD: a data-driven, diagnosis-agnostic approach
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The validity of diagnostic labels of autism spectrum disorder (ASD), attention-deficit/hyperactivity disorder (ADHD), and obsessive compulsive disorder (OCD) is an open question given the mounting evidence that these categories may not correspond to conditions with distinct etiologies, biologies, or phenotypes. The objective of this study was to determine the agreement between existing diagnostic labels and groups discovered based on a data-driven, diagnosis-agnostic approach integrating cortical neuroanatomy and core-domain phenotype features. A machine learning pipeline, called bagged-multiview clustering, was designed to discover homogeneous subgroups by integrating cortical thickness data and measures of core-domain phenotypic features of ASD, ADHD, and OCD. This study was conducted using data from the Province of Ontario Neurodevelopmental Disorders (POND) Network, a multi-center study in Ontario, Canada. Participants ( n = 226) included children between the ages of 6 and 18 with a diagnosis of ASD ( n = 112, median [IQR] age = 11.7[4.8], 21% female), ADHD ( n = 58, median [IQR] age = 10.2[3.3], 14% female), or OCD ( n = 34, median [IQR] age = 12.1[4.2], 38% female), as well as typically developing controls ( n = 22, median [IQR] age = 11.0[3.8], 55% female). The diagnosis-agnostic groups were significantly different than each other in phenotypic characteristics (SCQ: χ 2 (9) = 111.21, p < 0.0001; SWAN: χ 2 (9) = 142.44, p < 0.0001) as well as cortical thickness in 75 regions of the brain. The analyses revealed disagreement between existing diagnostic labels and the diagnosis-agnostic homogeneous groups (normalized mutual information < 0.20). Our results did not support the validity of existing diagnostic labels of ASD, ADHD, and OCD as distinct entities with respect to phenotype and cortical morphology.
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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 | 0,016 | 0,049 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 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 ».