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Enregistrement W3173033930 · doi:10.1186/s13229-021-00471-5

Exploring sensory phenotypes in autism spectrum disorder

2021· article· en· W3173033930 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueMolecular Autism · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueAutism Spectrum Disorder Research
Établissements canadiensMcMaster UniversityQueen's UniversityOntario Tech UniversityHolland Bloorview Kids Rehabilitation HospitalWestern University
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of CanadaMasonic Foundation of OntarioNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanadian Network for Research and Innovation in Machining Technology, Natural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanada First Research Excellence FundGovernment of OntarioWestern UniversityFederation for the Humanities and Social SciencesOntario Brain Institute
Mots-clésAutism spectrum disorderNeurologyNeuropsychologyAutismPhenotypeNeurosciencePsychologyMedicinePsychiatryGeneticsCognitionBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Atypical reactions to the sensory environment are often reported in autistic individuals, with a high degree of variability across the sensory modalities. These sensory differences have been shown to promote challenging behaviours and distress in autistic individuals and are predictive of other functions including motor, social, and cognitive abilities. Preliminary research suggests that specific sensory differences may cluster together within individuals creating discrete sensory phenotypes. However, the manner in which these sensory differences cluster, and whether the resulting phenotypes are associated with specific cognitive and social challenges is unclear. METHODS: Short sensory profile data from 599 autistic children and adults between the ages of 1 and 21 years were subjected to a K-means cluster analysis. Analysis of variances compared age, adaptive behaviour, and traits associated with autism, attention-deficit and hyperactivity disorder, and obsessive and compulsive disorder across the resultant clusters. RESULTS: A five-cluster model was found to minimize error variance and produce five sensory phenotypes: (1) sensory adaptive, (2) generalized sensory differences, (3) taste and smell sensitivity, (4) under-responsive and sensation seeking, and (5) movement difficulties with low energy. Age, adaptive behaviour, and traits associated with autism, attention-deficit and hyperactivity disorder, and obsessive and compulsive disorder were found to differ significantly across the five phenotypes. LIMITATIONS: The results were based on parent-report measures of sensory processing, adaptive behaviour, traits associated with autism, attention-deficit and hyperactivity disorder, and obsessive and compulsive disorder, which may limit the generalizability of the findings. Further, not all measures are standardized, or psychometrically validated with an autism population. Autistic individuals with an intellectual disability were underrepresented in this sample. Further, as these data were obtained from established records from a large provincial database, not all measures were completed for all individuals. CONCLUSIONS: These findings suggest that sensory difficulties in autistic individuals can be clustered into sensory phenotypes, and that these phenotypes are associated with behavioural differences. Given the large degree of heterogeneity in sensory difficulties seen in the autistic population, these sensory phenotypes represent an effective way to parse that heterogeneity and create phenotypes that may aid in the development of effective treatments and interventions for sensory difficulties.

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.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,268
Score d'incertitude au seuil1,000

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 technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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 Opus0,065
Tête enseignante GPT0,287
Écart entre enseignants0,222 · 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