MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W4283819540 · doi:10.31234/osf.io/uzvm7

Sensory Processing Patterns Predict Problem Behaviours in Autism Spectrum Disorder and Attention-Deficit/Hyperactivity Disorder

2022· preprint· en· W4283819540 sur OpenAlexaboutno aff
Samantha Schulz, Elizabeth Kelley, Evdokia Anagnostou, Rob Nicolson, Stelios Georgiades, Jennifer Crosbie, Russell Schachar, Muhammad Ayab, Ryan A. Stevenson

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueAutism Spectrum Disorder Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSensory processingSensory systemAutism spectrum disorderPsychologyAutismAssociation (psychology)AudiologyCognitive psychologyDevelopmental psychologyMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objectives: Sensory processing is the ability to discern and understand information from one’s sensory organs. Understanding sensory processing patterns in different clinical groups could elicit evidence that sensory processing patterns are a transdiagnostic mechanism that is important to understand in neurodevelopmental disorders. Furthermore, there is little evidence of how sensory processing patterns relate to behaviours, such as attention, social, and mood difficulties in autism and ADHD. The goals of this study were to directly compare sensory processing patterns in autism, ADHD, and typical development and to explore the association between sensory processing and behavioural outcomes. Methods: Data were collected through the Province of Ontario Neurodevelopmental Network. The parents of 805 children with typical development, ADHD, or ASD completed measures of sensory processing and behavioural outcomes with the Short Sensory Profile and the Childhood Behaviour Checklist, respectively. Sensory processing was compared across groups and regression analyses were conducted to determine if behavioral patterns could be predicted by sensory processing patterns in the clinical sample. Results: Overall, the results identified significant differences in sensory processing patterns between the diagnosed and undiagnosed participants. Autism and ADHD differed on all Sensory Profile subscales except Auditory Filtering and Under-Responsivity/Sensory Seeking. All behavioural outcomes were predicted by sensory processing patterns over and above the variance accounted for by diagnostic group, suggesting that understanding sensory processing patterns is an important piece of a comprehensive understanding of the behavioural patterns observed across multiple clinical populations. Conclusions: There is evidence that sensory processing is different in ASD and ADHD but that specific patterns of sensory processing are related to behavioural outcomes in both disorders. Better understanding sensory processing as a mechanism for behaviour can help to identify simple interventions across neurodevelopmental disorders.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,124
Score d'incertitude au seuil0,247

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,030
Tête enseignante GPT0,307
Écart entre enseignants0,277 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même sujetAutism Spectrum Disorder Research→Travaux en français237 207→