Assessing global developmental delay across instruments in minimally verbal preschool autistic children: The importance of a multi‐method and multi‐informant approach
Notice bibliographique
Résumé
Intellectual assessment in preschool autistic children bears many challenges, particularly for those who have lower language and/or cognitive abilities. These challenges often result in underestimation of their potential or exclusion from research studies. Understanding how different instruments and definitions used to identify autistic preschool children with global developmental delay (GDD) affect sample composition is critical to advance research on this understudied clinical population. This study set out to examine the extent to which using different instruments to define GDD affects sample composition and whether different definitions affect resultant cognitive and adaptive profiles. Data from the Mullen Scales of Early Learning and the Vineland Adaptive Behavior Scales-Second Edition, a parent-report tool, were analyzed in a sample of 64 autistic and 73 neurotypical children (28-69 months). Our results highlight that cognitive assessment alone should not be used in clinical or research practices to infer a comorbid diagnosis of GDD, as it might lead to underestimating autistic children's potential. Instead, using both adaptive and cognitive levels as a stratification method to create subgroups of children with and without GDD might be a promising approach to adequately differentiate them, with less risk of underestimating them.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».