MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3164845480 · doi:10.1002/aur.2494

A radical change in our autism research strategy is needed: Back to prototypes

2021· article· en· W3164845480 sur OpenAlexaff
Laurent Mottron

Notice bibliographique

RevueAutism Research · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueAutism Spectrum Disorder Research
Établissements canadiensHôpital Rivière-des-PrairiesUniversité de MontréalCentre Intégré Universitaire de Santé et de Services Sociaux du Centre-Sud-de-l'Île-de-Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAutismPsychologyPopulationCognitive psychologyCategorical variableReliability (semiconductor)DSM-5Developmental psychologyAutism spectrum disorderClinical psychologyMedicineComputer scienceMachine learning

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The evolution of autism diagnosis, from its discovery to its current delineation using standardized instruments, has been paralleled by a steady increase in its prevalence and heterogeneity. In clinical settings, the diagnosis of autism is now too vague to specify the type of support required by the concerned individuals. In research, the inclusion of individuals categorically defined by over-inclusive, polythetic criteria in autism cohorts results in a population whose heterogeneity runs contrary to the advancement of scientific progress. Investigating individuals sharing only a trivial resemblance produces a large-scale type-2 error (not finding differences between autistic and dominant population) rather than detecting mechanistic differences to explain their phenotypic divergences. The dimensional approach of autism proposed to cure the disease of its categorical diagnosis is plagued by the arbitrariness of the dimensions under study. Here, we argue that an emphasis on the reliability rather than specificity of diagnostic criteria and the misuse of diagnostic instruments, which ignore the recognition of a prototype, leads to confound autism with the entire range of neurodevelopmental conditions and personality variants. We propose centering research on cohorts in which individuals are selected based on their expert judged prototypicality to advance the theoretical and practical pervasive issues pertaining to autism diagnostic thresholds. Reversing the current research strategy by giving more weight to specificity than reliability should increase our ability to discover the mechanisms of autism. LAY SUMMARY: Scientific research into the causes of autism and its mechanisms is carried out on large cohorts of people who are less and less different from the general population. This historical trend may explain the poor harvest of results obtained. Services and intervention are provided according to a diagnosis that now encompasses extremely different individuals. Last, we accept as a biological reality the constant increase over the years in the proportion of autistic people among the general population. These drifts are made possible by the attribution of a diagnosis of autism to people who meet vague criteria, rather than to people who experienced clinicians recognize as autistic. We propose to change our research strategy by focusing on the study of the latter, fewer in number, but more representative of the "prototype" of autism. To do this, it is necessary to clearly distinguish the population on which the research is carried out from that to which we provide support. People must receive services according to their needs, and not according to the clarity of their diagnosis.

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)0,172
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,129
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: Commentaire
Score de désaccord entre enseignants0,828
Score d'incertitude au seuil0,909

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1720,129
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0060,003
Bibliométrie0,0100,005
Études des sciences et des technologies0,0070,079
Communication savante0,0220,069
Science ouverte0,0090,015
Intégrité de la recherche0,0110,052
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,006

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 Opus0,317
Tête enseignante GPT0,485
Écart entre enseignants0,168 · 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.

Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
DomaineMéthodes
GenreCommentaire

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

En bref

Citations141
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueAutism ResearchMême sujetAutism Spectrum Disorder ResearchTravaux en français237 207