Predictors of language regression and its association with subsequent communication development in children with autism
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Language regression, broadly defined as the loss of acquired language skills in early childhood, is a distinctive feature of autism. Little is known about the factors underlying regression or the prognosis of children who exhibit regression. We examine potential predictors of language regression and test its association with language development in a prospective longitudinal sample of children with autism spectrum disorder (ASD) from diagnosis to age 10 years. METHODS: We analysed data from Pathways in ASD, a prospective longitudinal study of 421 children enrolled around the time of an autism diagnosis between 2 and 5 years. Autism Diagnostic Interview-Revised data were available for 408 children, of whom 90 (22%) were classified as having language regression. RESULTS: Demographic and other health factors including caregiver education, family income, child sex, reported seizures, and age of enrolment did not differ between children with and without language regression. Children with language regression walked earlier and attained first words sooner than those without regression. However, both groups attained phrase speech at comparable ages. Those with regression exhibited greater delays in expressive and receptive communication over the follow-up period, although this effect was attenuated when accounting for baseline differences in motor and cognitive ability. Overall, those with language regression continued to exhibit expressive but not receptive communication delay compared to those without regression. Communication trajectories were heterogeneous to age 10 years, irrespective of regression status. CONCLUSIONS: Although language regression can be alarming, our findings confirm that its occurrence does not necessarily foreshadow worse developmental outcomes relative to those without regression. Although a discrepancy in age-equivalent communication skills may persist, this can be expected to be of less practical importance with rising average levels of skills. Future studies need to account for the significant variability in language trajectories by considering factors beyond developmental regression.
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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 | 0,001 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».