The association between social emotional development and symptom presentation in autism spectrum disorder
Notice bibliographique
Résumé
Understanding differences in social-emotional behavior can help identify atypical development. This study examined the differences in social-emotional development in children at increased risk of an autism spectrum disorder (ASD) diagnosis (infant siblings of children diagnosed with the disorder). Parents completed the Brief Infant-Toddler Social-Emotional Assessment (BITSEA) to determine its ability to flag children with later-diagnosed ASD in a high-risk (HR) sibling population. Parents of HR (n = 311) and low-risk (LR; no family history of ASD; n = 127) children completed the BITSEA when their children were 18 months old and all children underwent a diagnostic assessment for ASD at age 3 years. All six subscales of the BITSEA (Problems, Competence, ASD Problems, ASD Competence, Total ASD Score, and Red Flags) distinguished between those in the HR group who were diagnosed with ASD (n = 84) compared to non-ASD-diagnosed children (both HR-N and LR). One subscale (BITSEA Competence) differentiated between the HR children not diagnosed with ASD and the LR group. The results suggest that tracking early social-emotional development may have implications for all HR children, as they are at increased risk of ASD but also other developmental or mental health conditions.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 ».