Association Between Therapeutic Interventions and Quality of Life in People With Autism
Notice bibliographique
Résumé
Research exploring the association of autism interventions with the quality of life (QoL) of adults with autism spectrum disorders was scarce. Although a multitude of interventions are used to target a specific challenge facing the individual with autism, their correlation with achieving a better QoL is largely unknown. We conducted a cross-sectional, correlational survey study to determine the association between seven interventions—behavioral, social, mental health, daily living skills (DLS), vocational, mindfulness, and medications—and the QoL of adults 18 years and older with autism with no intellectual disability (ID) living in Canada. A national sample of 182 autistic adults or proxy reports completed the survey that used the WHOQOL-BREF to measure subjective QoL. Behavioral, mental health, and medications were the most frequently used interventions (67%, 71.4%, and 82.4%, respectively). QoL was lower across all domains of the WHOQOL-BREF compared with the general population. Hierarchical multiple regression analysis showed that characteristics, such as autism severity, being female, and older age negatively predicted QoL across all domains except for the physical domain, whereas being in a relationship positively predicted social QoL explaining 35.2% of the variance. Of the seven interventions used, behavioral therapies and receiving mental health support consistently predicted a better QoL across all domains, except for the environment domain where only mental health support was a significant predictor. Our findings suggest prioritizing provision of behavioral and mental health interventions to adults with autism and inform future research to evaluate their effectiveness in QoL outcomes as an end goal.
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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 | 0,002 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».