Parent attitudes towards predictive testing for autism in the first year of life
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Emerging biomarker technologies (e.g., MRI, EEG, digital phenotyping, eye-tracking) have potential to move the identification of autism into the first year of life. We investigated the perspectives of parents about the anticipated utility and impact of predicting later autism diagnosis from a biomarker-based test in infancy. METHODS: Parents of infants were interviewed to ascertain receptiveness and perspectives on early (6-12 months) prediction of autism using emerging biomarker technologies. One group had experience parenting an older autistic child (n=30), and the other had no prior autism parenting experience (n=25). Parent responses were analyzed using inductive qualitative coding methods. RESULTS: Almost all parents in both groups were interested in predictive testing for autism, with some stating they would seek testing only if concerned about their infant's development. The primary anticipated advantage of testing was to enable access to earlier intervention. Parents also described the anticipated emotions they would feel in response to test results, actions they might take upon learning their infant was likely to develop autism, attitudes towards predicting a child's future support needs, and the potential impacts of inaccurate prediction. CONCLUSION: In qualitative interviews, parents of infants with and without prior autism experience shared their anticipated motivations and concerns about predictive testing for autism in the first year of life. The primary reported motivators for testing-to have more time to prepare and intervene early-could be constrained by familial resources and service availability. Implications for ethical communication of results, equitable early intervention, and future research are discussed.
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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 | 0,013 | 0,041 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».