Symptom trajectories in the first 18 months and autism risk in a prospective high‐risk cohort
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Although early autism spectrum disorder (ASD) detection strategies tend to focus on differences at a point in time, behavioral symptom trajectories may also be informative. METHODS: Developmental trajectories of early signs of ASD were examined in younger siblings of children diagnosed with ASD (n = 499) and infants with no family history of ASD (n = 177). Participants were assessed using the Autism Observation Scale for Infants (AOSI) from 6 to 18 months. Diagnostic outcomes were determined at age 3 years blind to previous assessments. RESULTS: Semiparametric group-based modeling using AOSI scores identified three distinct trajectories: Group 1 ('Low', n = 435, 64.3%) was characterized by a low level and stable evolution of ASD signs, group 2 ('Intermediate', n = 180, 26.6%) had intermediate and stable levels, and group 3 ('Inclining', n = 61, 9.3%) had higher and progressively elevated levels of ASD signs. Among younger siblings, ASD rates at age 3 varied by trajectory of early signs and were highest in the Inclining group, membership in which was highly specific (94.5%) but poorly sensitive (28.5%) to ASD. Children with ASD assigned to the inclining trajectory had more severe symptoms at age 3, but developmental and adaptive functioning did not differ by trajectory membership. CONCLUSIONS: These prospective data emphasize variable early-onset patterns and the importance of a multipronged approach to early surveillance and screening for ASD.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».