Evidence-based support for autistic people across the lifespan: Maximizing potential, minimizing barriers, and optimizing the person-environment fit
Notice bibliographique
Résumé
Autism is both a medical condition that can give rise to disability and an example of human neurological variation (‘neurodiversity’) that contributes to identity, with cognitive assets and challenges. We refer to this as the dual nature of autism. Enhancing adaptation and wellbeing is the ultimate goal for intervention/support. Evidence-based support for autistic people across the lifespan is emerging. Support should be collaborative between autistic individuals, their families, and service providers, taking a shared decision-making approach. To maximize the individual’s potential, comprehensive early intervention and parent-mediated intervention, ideally taking a naturalistic approach, may help support the early development of adaptive, cognitive and language skills. Targeted intervention of social skills and aspects of cognition may help but challenges remain for behavioural flexibility and generalisation to different contexts. To minimize barriers for an individual’s development and adaptation, augmentative and alternative communication may potentially reduce communication difficulties. Alleviating co-occurring health challenges by timely medical, pharmacological or psychological interventions is essential. Finally, optimizing the person-environment fit by creating autism-friendly contexts through reasonable adjustments is critical. This involves supporting families, reducing stigma, enhancing peer understanding of autism, and promoting true inclusion in education, community and work environments, alongside strong advocacy.
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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 | 0,022 | 0,124 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,001 |
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 ».