Linking risk factors and outcomes in autism spectrum disorder: is there evidence for resilience?
Notice bibliographique
Résumé
Autism spectrum disorder (referred to here as autism) is one of several overlapping neurodevelopmental conditions that have variable impacts on different individuals. This variability results from dynamic interactions between biological and non-biological risk factors, which result in increasing differentiation between individuals over time. Although this differentiation continues well into adulthood, the infancy period is when the brain and behavior develop rapidly, and when the first signs and symptoms of autism emerge. This review discusses advances in our understanding of the causal pathways leading to autism and overlapping neurodevelopmental conditions. Research is also mapping trajectories of brain and behavioral development for some risk groups, namely later born siblings of children with autism and/or infants referred because of developmental concerns. This knowledge has been useful in improving early identification and establishing the feasibility of targeted interventions for infant risk groups before symptoms arise. However, key knowledge gaps remain, such as the discovery of protective factors (biological or environmental) that may mitigate the impact of risk. Also, the dynamic mechanisms that underlie the associations between risk factors and outcomes need further research. These include the processes of resilience, which may explain why some individuals at risk for autism achieve better than expected outcomes. Bridging these knowledge gaps would help to provide tools for early identification and intervention that reflect dynamic developmental pathways from risk to outcomes.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| 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 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 ».