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Enregistrement W3161090231 · doi:10.31234/osf.io/vhtfk

Distinguishing Sensory Sensitivity and Reactivity, and How They Relate to Autistic Traits

2020· preprint· en· W3161090231 sur OpenAlexaff
Samantha Schulz, Ryan A. Stevenson

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueAutism Spectrum Disorder Research
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAutistic traitsSensory processingSensory systemPsychologyAutismAutism spectrum disorderPopulationAnxietyAudiologyDevelopmental psychologyCognitive psychologyPsychiatryMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Sensory processing issues are common across neurodevelopmental disorders, including attention-deficit/hyperactivity disorder, obsessive compulsive disorder and intellectual disabilities, as well as other mental health disorders such as schizophrenia, anxiety, and depression. This study uses a novel behavioural paradigm and a questionnaire to assess sensory issues and these two methods are directly compared to distinguish sensory sensitivity and sensory reactivity. We also used autistic traits as an empirical testbed to shed light on the relationships between sensory processing issues and traits associated with neurodevelopmental disorders. Sensory processing issues are highly prevalent in the autistic population, and previous findings have strongly supported a relationship between parent or self-reported sensory sensitivity and autistic traits, whereas studies that have examined this relationship through behavioural assessments of sensitivity are less consistent. The current study explores these differences and suggests that sensory sensitivity and sensory reactivity are distinct constructs, with questionnaires assessing reactivity whereas behavioural measures assess sensitivity. One hundred and eighteen typically-developed adults completed a visual detection task, an auditory detection task, and questionnaires on sensory processing and autistic traits. Visual thresholds, derived from the behavioural paradigm and self-report visual sensitivity were not correlated, but both were related to and predictive of autistic traits. Auditory thresholds and self-report auditory sensitivity were also unrelated. Overall, sensitivity is highly associated with autistic traits, however, behavioural and questionnaire assessments of sensitivity lack convergent validity and, therefore, likely assess distinct constructs. In conclusion, sensory sensitivity and sensory reactivity are unique concepts that fall under the umbrella of sensory processing differences and need to be researched as such in relation to behavioural traits across clinical populations.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,072
Tête enseignante GPT0,314
Écart entre enseignants0,242 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations1
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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