Early predictors of language skills at 3 years of age vary based on diagnostic outcome: A baby siblings research consortium study
Notice bibliographique
Résumé
While previous work has identified the early predictors of language skills in infants at elevated familial risk (ER) and low familial risk (LR) for autism spectrum disorder (ASD), no studies to date have explored whether these predictors vary based on diagnostic outcome of ASD or no ASD. The present study used a large, multisite dataset to examine associations between a set of commonly studied predictor variables (infant gesture abilities, fine motor skills, nonverbal cognition, and maternal education level), measured at 12 months, and language skills, measured at 3 years, across three diagnostic outcome groups-infants with ASD ("ASD"), ER infants without ASD ("ER-no ASD"), and LR infants without ASD ("LR-no ASD"). Findings revealed that the predictors of language skills differed across groups, as gesture abilities were positively associated with language skills in the ER-no ASD group but negatively associated with language skills in the ASD group. Furthermore, maternal education level was positively associated with language skills in the ASD and LR-no ASD groups only. Variability in these early predictors may help explain why language skills are heterogeneous across the autism spectrum, and, with further study, may help clinicians identify those in need of additional and/or specialized intervention services that support language development. LAY SUMMARY: The present study identified predictors of language skills in infants with and without autism spectrum disorder (ASD). Maternal education level and 12-month gesture abilities predicted 3-year language skills in infants with ASD. Measuring these predictors early in life may help identify infants and families in need of additional and/or specialized intervention services that support language development.
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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 | 0,010 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,003 |
| 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 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 ».