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Enregistrement W4410079684 · doi:10.1002/aur.70049

Effective Autism Classification Through Grasping Kinematics

2025· article· en· W4410079684 sur OpenAlexafffund
Erez Freud, Zoha Ahmad, Eitan Shelef, Bat-Sheva Hadad

Notice bibliographique

RevueAutism Research · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueAutism Spectrum Disorder Research
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaIsrael Science FoundationCanada First Research Excellence FundUnited States-Israel Binational Science Foundation
Mots-clésAutismPsychologyReliability (semiconductor)KinematicsThumbDevelopmental psychologyCognitive psychologyTypically developingPhysical medicine and rehabilitationMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Autism is a complex neurodevelopmental condition, where motor abnormalities play a central role alongside social and communication difficulties. These motor symptoms often manifest in early childhood, making them critical targets for early diagnosis and intervention. This study aimed to assess whether kinematic features from a naturalistic grasping task could accurately distinguish autistic participants from non-autistic ones. We analyzed grasping movements of autistic and non-autistic young adults, tracking two markers placed on the thumb and index finger. Using a subject-wise cross-validated classifiers, we achieved accuracy scores of above 84%. Receiver operating characteristic analysis revealed strong classification performance with area under the curve values of above 0.95 at the subject-wise analysis and above 0.85 at the trial-wise analysis. These findings indicate strong reliability in accurately distinguishing autistic participants from non-autistic ones. These findings suggest that subtle motor control differences can be effectively captured, offering a promising approach for developing accessible and reliable diagnostic tools for autism.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,671
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,004
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,001

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.

Tête enseignante Opus0,130
Tête enseignante GPT0,444
Écart entre enseignants0,315 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations6
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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