Alterations in Local Connectivity and Their Developmental Trajectories in Autism Spectrum Disorder: Does Being Female Matter?
Notice bibliographique
Résumé
Autism spectrum disorder (ASD) is diagnosed more often in males with a ratio of 1:4 females/males. This bias is even stronger in neuroimaging studies. There is a growing evidence suggesting that local connectivity and its developmental trajectory is altered in ASD. Here, we aim to investigate how local connectivity and its age-related trajectories vary with ASD in both males and females. We used resting-state fMRI data from the ABIDE I and II repository: males (n = 102) and females (n = 92) with ASD, and typically developing males (n = 104) and females (n = 92) aged between 6 and 26. Local connectivity was quantified as regional homogeneity. We found increases in local connectivity in participants with ASD in the somatomotor and limbic networks and decreased local connectivity within the default mode network. These alterations were more pronounced in females with ASD. In addition, the association between local connectivity and ASD symptoms was more robust in females. Females with ASD had the most distinct developmental trajectories of local connectivity compared with other groups. Overall, our findings of more pronounced local connectivity alterations in females with ASD could indicate a greater etiological load for an ASD diagnosis in this group congruent with the female protective effect hypothesis.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».