Trajectories of adaptive functioning from early childhood to adolescence in autism: Identifying turning points and key correlates of chronogeneity
Notice bibliographique
Résumé
Background: Previous research has demonstrated heterogeneous adaptive outcomes across the autism spectrum; however, the current literature remains limited in elucidating turning points and associated factors for longitudinal variability (chronogeneity). To address these empirical gaps, we aimed to provide a finer-grained characterization of trajectories of adaptive functioning from early childhood to adolescence in autism. Methods: Edition) across 6 visits from the time of diagnosis by age 18. Parallel-process latent growth curve modeling were used to estimate domain-level VABS trajectories, followed by latent class growth analysis to identify trajectory subgroups. Child characteristics at diagnosis, family demographics, and participation outcomes at adolescence were compared across subgroups. Results: Piecewise latent growth models best described VABS trajectories with two turning points identified at around ages 5-6 and 9-10, respectively reflecting transitions into school age and early adolescence. We parsed four VABS trajectory subgroups that vary by level of functioning and change rate for certain domains and periods. Around 16% of the sample exhibited overall adequate functioning (standard score >85) with notable early growth and social adaptation during adolescence. About 21% showed low adaptive functioning (standard score ≤70), with decreasing slopes by age 6 followed by improvements in communication and daily-living skills by age 10. The other two subgroups (63% in total) were characterized by adaptive functioning between low and adequate levels, with relatively stable trajectories entering school age. These subgroups differed most in their cognitive ability at diagnosis, household income, and social participation in adolescence. Conclusions: We identified key individual and family characteristics and time windows associated with distinct adaptive functioning trajectories, which have important implications for providing timely and tailored supports to Autistic people across developmental stages.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».