The Impact of Emotional Maturity and Social Problem-Solving Abilities on Neurobehavioral Outcomes in Autistic Adolescents
Notice bibliographique
Résumé
This study aims to investigate the predictive value of emotional maturity and problem-solving skills on neurobehavioral functioning in adolescents with autism. A cross-sectional design was employed, involving 282 adolescents aged 12-18 diagnosed with autism spectrum disorder (ASD). Participants were assessed using the Behavior Assessment System for Children, Second Edition (BASC-2) for neurobehavioral functioning, the Emotional Maturity Scale (EMS), and the Social Problem-Solving Inventory-Revised (SPSI-R). Pearson correlation analysis and linear regression were conducted using SPSS version 27 to examine the relationships and predictive power of emotional maturity and problem-solving skills on neurobehavioral functioning. Descriptive statistics revealed mean scores of 78.54 (SD = 10.37) for neurobehavioral functioning, 84.29 (SD = 12.51) for emotional maturity, and 81.75 (SD = 11.68) for problem-solving skills. Pearson correlation showed significant positive correlations between neurobehavioral functioning and emotional maturity (r = 0.45, p = 0.001), and problem-solving skills (r = 0.38, p = 0.005). Regression analysis indicated that emotional maturity (B = 0.32, p = 0.001) and problem-solving skills (B = 0.29, p = 0.005) significantly predicted neurobehavioral functioning, explaining 27% of the variance (R² = 0.27). The study demonstrates that higher levels of emotional maturity and problem-solving skills are associated with better neurobehavioral functioning in adolescents with autism. These findings underscore the importance of incorporating emotional and cognitive skill development in interventions to enhance neurobehavioral outcomes for this population. Future research should adopt longitudinal designs to explore these relationships over time and include diverse populations for broader applicability.
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 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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».