A longitudinal comparison of emotional, behavioral and attention problems in autistic and typically developing children
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Mental health problems are elevated in autistic individuals but there is limited evidence on the developmental course of problems across childhood. We compare the level and growth of anxious-depressed, behavioral and attention problems in an autistic and typically developing (TD) cohort. METHODS: = 884, 49% boys). Percentile plots were generated to quantify the differences between autistic and TD children. RESULTS: Autistic children showed elevated levels of mental health problems, but this was substantially reduced by accounting for IQ and sex differences between the autistic and TD samples. There was small differences in growth patterns; anxious-depressed problems were particularly elevated at preschool and attention problems at late childhood. Higher family income predicted lower base-level on all three dimensions, but steeper increase of anxious-depressed problems. Higher IQ predicted lower level of attention problems and faster decline over childhood. Female sex predicted higher level of anxious-depressed and faster decline in behavioral problems. Social-affect autism symptom severity predicted elevated level of attention problems. Autistic girls' problems were particularly elevated relative to their same-sex non-autistic peers. CONCLUSIONS: Autistic children, and especially girls, show elevated mental health problems compared to TD children and there are some differences in predictors. Assessment of mental health should be integrated into clinical practice for autistic children.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».