Exploring the complexity of self-injurious behavior within autism spectrum disorder: a systematic review
Notice bibliographique
Résumé
Introduction. Autism Spectrum Disorder (ASD) is one of the neurodevelopmental disorders characterized by communication deficits, repetitive behaviors, restricted interests, and difficulties in social interaction. In addition to these characteristics, some individuals with ASD also exhibit self-injurious behaviors (SIB), which can occur in different degrees of severity and are a relevant concern for parents and caregivers. Objective. To explore the relationship between self-injurious behavior in individuals with ASD, performing a systematic review based on established inclusion and exclusion criteria. Articles that evaluated self-injurious behaviors in individuals with ASD were analyzed, covering different age groups and geographic contexts. Method. Out of the 823 articles identified, six met the inclusion criteria, with studies conducted in the United Kingdom, the United States, Canada, and France. Results. Research has revealed that SIB is common in individuals with ASD, and its prevalence is observed in both children and adults. Factors such as cognitive abilities, the presence of painful conditions, and behavioral control were associated with the severity of self-injurious behaviors. No significant differences were found between sex and SIB, and pain sensitivity appears to vary between individuals. Conclusion. SIB is common in ASD, highlighting the importance of early interventions and therapeutic approaches to reduce long-term impacts and improve quality of life.
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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 | 0,006 | 0,029 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,013 | 0,012 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».