Exploring the use of the verbal intelligence quotient as a proxy for language ability in autism spectrum disorder
Notice bibliographique
Résumé
There is growing interest in understanding the brain and language associations in Autism Spectrum Disorder (ASD). A considerable number of studies investigating these associations have used the verbal intelligence quotient (VIQ) as their primary measure of language form and content. Given this current trend, we aimed to establish whether the VIQ could reliably be used as a measure of receptive and expressive language form and content in individuals with ASD and in typical development (TD). We examined the VIQ standard scores derived from a Wechsler cognitive battery as well as receptive and expressive language standard scores from the Oral Written Language Scales – Second Edition (OWLS-II) of 714 participants aged 3–21 years: 488 with ASD and 226 with TD. Regression analyses revealed that VIQ scores predicted greater variance in receptive and expressive language scores in males with ASD relative to males with TD, and predicted less variance in receptive and expressive language scores in females with ASD relative to females with TD. Overall, VIQ accounted for a small proportion of variance in receptive and expressive language scores. Our findings indicate that the VIQ does not accurately capture language form and content evaluated by language measures like the OWLS-II, but may perhaps be used as a proxy for language content only.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| 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 ».