Ethical dimensions of translational developmental neuroscience research in autism
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Since the 1990s, increasing research has been devoted to the identification of biomarkers for autism to help attain more objective diagnosis; enable early prediction of prognosis; and guide individualized intervention options. Early studies focused on the identification of genetic variants associated with autism, but more recently, research has expanded to investigate neurodevelopmental markers. While ethicists have extensively discussed issues around advances in autism genomics, much less ethical scrutiny has focused on research on early neurodevelopment and on the interventions being developed as a result. OBJECTIVES: We summarize the current state of the science on the identification of early markers for autism and its potential clinical applications, before providing an overview of the ethical issues arising from increasing understanding of children's neurodevelopment in very early life. RESULTS: Advances in the understanding of brain and behavioral trajectories preceding later autism diagnosis raise ethical concerns around three themes: (a) New models for understanding autism; (b) Risks and benefits of early identification and intervention; and (c) Communication of early concerns to families. These ethical issues should be further investigated in research conducted in partnership with autistic people and their families. CONCLUSIONS: This paper highlights the need for ethical scrutiny of early neurodevelopmental research in autism. Scrutiny requires expertise and methods from the basic sciences and bioethics, as well as constructive collaborations among autistic people, their parents, and autism researchers to anticipate early interventions that serve the community's interests and accommodate the varied experiences and preferences of people on the spectrum and their families.
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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 | 0,531 | 0,394 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,017 | 0,145 |
| Communication savante | 0,022 | 0,017 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,027 |
| Intégrité de la recherche | 0,022 | 0,030 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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.
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 ».