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Enregistrement W4294090763 · doi:10.1002/aur.2794

Reexamining empathy in autism: Empathic disequilibrium as a novel predictor of autism diagnosis and autistic traits

2022· article· en· W4294090763 sur OpenAlexfundno aff
Ido Shalev, Varun Warrier, David M. Greenberg, Paula Smith, Carrie Allison, Simon Baron‐Cohen, Alal Eran, Florina Uzefovsky

Notice bibliographique

RevueAutism Research · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueAutism Spectrum Disorder Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesKreitman School of Advanced Graduate Studies, Ben-Gurion University of the NegevNational Institute for Psychobiology in Israel, Hebrew University of JerusalemMedical Research CouncilInnovative Medicines InitiativeMedical Research Council CanadaBen-Gurion University of the NegevHorizon 2020 Framework ProgrammeIsrael Science FoundationNIHR Cambridge Biomedical Research CentreDepartment of Health and Aged Care, Australian GovernmentEuropean CommissionHebrew University of JerusalemDepartment of Health and Social CareNational Institute for Health and Care ResearchHealth ResearchNIHR Biomedical Research Centre, Royal Marsden NHS Foundation Trust/Institute of Cancer ResearchEuropean Federation of Pharmaceutical Industries and AssociationsAutism SpeaksSimons Foundation Autism Research InitiativeWellcome Trust
Mots-clésEmpathyAutismPsychologyDisequilibriumEmpathic concernCognitionDevelopmental psychologySocial cognitionCognitive psychologyPerspective-takingNeuroscienceSocial psychologyMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A large body of research showed that autistic people have intact emotional (affective) empathy alongside reduced cognitive empathy. However, there are mixed findings and these call for a more subtle understanding of empathy in autism. Empathic disequilibrium refers to the imbalance between emotional and cognitive empathy and is associated with a higher number of autistic traits in the typical population. Here we examined whether empathic disequilibrium predicts both the number of autistic traits and autism diagnosis. In a large sample of autistic (N = 1905) and typical individuals (N = 3009), we examined empathic disequilibrium and empathy as predictors of autistic traits and autism diagnosis, using a polynomial regression with response surface analysis. Empathy and autistic traits were measured using validated self-report questionnaires. Both empathic disequilibrium and empathy predicted linearly and non-linearly autism diagnosis and autistic traits. Specifically, a tendency towards higher emotional than cognitive empathy (empathic disequilibrium towards emotional empathy) predicted both autism diagnosis and the social domain of autistic traits, while higher cognitive than emotional empathy was associated with the non-social domain of autism. Empathic disequilibrium was also more prominent in autistic females. This study provides evidence that beyond empathy as was measured thus far, empathic disequilibrium offers a novel analytical approach for examining the role of empathy. Empathic disequilibrium allows for a more nuanced understanding of the links between empathy and autism. LAY SUMMARY: Many autistic individuals report feelings of excessive empathy, yet their experience is not reflected by most of the current literature, typically suggesting that autism is characterized by intact emotional and reduced cognitive empathy. To fill this gap, we looked at both ends of the imbalance between these components, termed empathic disequilibrium. We show that, like empathy, empathic disequilibrium is related to autism diagnosis and traits, and thus may provide a more nuanced understanding of empathy and its link with autism.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,803
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,005
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0020,004
Intégrité de la recherche0,0000,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,098
Tête enseignante GPT0,361
Écart entre enseignants0,263 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations53
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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