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Enregistrement W3039570733 · doi:10.1177/1362361320933048

Temperament influences the relationship between symptom severity and adaptive functioning in children with autism spectrum disorder

2020· article· en· W3039570733 sur OpenAlexafffund
Vivian Lee, Eric Duku, Lonnie Zwaigenbaum, Teresa Bennett, Péter Szatmári, Mayada Elsabbagh, Connor M. Kerns, Pat Mirenda, Isabel M. Smith, Wendy J. Ungar, Tracy Vaillancourt, Joanne Volden, Charlotte Waddell, Anat Zaidman‐Zait, Ann Thompson, Stelios Georgiades

Notice bibliographique

RevueAutism · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueAutism Spectrum Disorder Research
Établissements canadiensSimon Fraser UniversityUniversity of OttawaUniversity of British ColumbiaMcGill UniversityDalhousie UniversityUniversity of TorontoSickKids FoundationUniversity of AlbertaMcMaster University
Organismes subventionnairesKids Brain Health NetworkCanadian Institutes of Health ResearchAlberta Innovates - Health SolutionsSinneave Family FoundationAutism Speaks
Mots-clésTemperamentAutism spectrum disorderAutismPsychologyAdaptive functioningTraitDevelopmental psychologyAdaptive behaviorClinical psychologyHigh-functioning autismPersonality

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Temperament is a construct that is relatively stable over time but varies between individuals. Research suggests that children with autism spectrum disorder have a ‘reactive’ temperament profile when compared to peers with or without disabilities. However, our understanding of how temperament varies within children with autism and how it relates to child symptoms and outcomes is limited. This study aimed to (a) explore the variation of individual temperament traits within a sample of school-aged children with autism to determine whether subgroups of children with similar trait profiles emerge and (b) examine whether temperament influences the relationship between autism symptoms and adaptive functioning outcomes. Results revealed that children with autism can be classified empirically into two distinct profiles – ‘Even’ and ‘Reactive’ temperaments. Correlational and hierarchical regression analyses indicated that both temperament profiles and baseline symptom severity predicted adaptive functioning outcomes 1 year later. There was a significant interaction between temperament and symptom severity, suggesting temperament can influence the impact of increasing symptom severity on adaptive functioning skills in children with autism. Study findings highlight the importance of considering temperament in understanding the individual differences that influence the development of daily functioning and developmental outcomes in children with autism. Lay Abstract Temperament is often thought of as behavioural traits that are relatively stable over time but can vary between individuals. Children diagnosed with autism spectrum disorder are often characterized as having ‘reactive’ and ‘negative’ temperaments when compared to same-aged peers with or without disabilities, which can negatively impact the development of adaptive functioning skills but little is known about variations of temperament between individual children diagnosed with autism spectrum disorder. This study aimed to (a) explore the variation of individual temperament traits within a sample of school-aged children with autism spectrum disorder to determine whether subgroups with similar trait profiles emerge and (b) examine whether temperament influences the relationship between autism symptoms and adaptive functioning outcomes. Results from our dataset suggest that children diagnosed with autism spectrum disorder fit under two profiles: ‘even’ and ‘reactive’. Furthermore, our analysis shows that temperament can influence the impact of increasing symptom severity on adaptive functioning skills in children with autism spectrum disorder. Study findings highlight the importance of considering temperament when trying to understand the individual differences that influence the development of functioning and developmental outcomes in children with autism spectrum disorder.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,068
Score d'incertitude au seuil0,659

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,043
Tête enseignante GPT0,277
Écart entre enseignants0,234 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations14
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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