Precursors of self‐regulation in infants at elevated likelihood for autism spectrum disorder
Notice bibliographique
Résumé
Research concerning temperament in children and adults with autism spectrum disorder (ASD) has suggested a consistent profile of low positive affect, high negative affect, and low regulation (Visser et al., 2016). One area receiving less attention is individual differences among children diagnosed with ASD. The primary objective of this study was to use a person-centered approach to explore heterogeneity of early temperament precursors of regulation in a large sample of infants with elevated familial likelihood of ASD. Early precursors of regulation included temperament assessed at 6, 12, and 24 months whereas outcome measures were diagnosis of ASD, cognitive ability and adaptive behavior at 36 months. Participants included 176 low-likelihood and 473 elevated-likelihood infants, 129 of whom were diagnosed with ASD at 3 years. Results supported a three-profile solution: a well-regulated profile (high positive affect and high attentional focus and shifting), a low attention focus profile (higher attentional shifting compared to attentional focus), and a low attention shifting profile (higher attentional focus compared to attentional shifting). A higher proportion of children diagnosed with ASD were classified into the low attention shifting profile. Furthermore, children with the well-regulated profile were differentiated from the other profiles by a pattern of higher social competence and lower dysregulation whereas children with the low attention focus profile were distinguished from the other profiles by higher cognitive ability at 3 years. The findings indicate that the combination of early positive affect with attention measures may provide an enhanced tool for prediction of self-regulation and later outcomes.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».