Proportion and Profile of Autistic Children Not Acquiring Spoken Language Despite Receiving Evidence-Based Early Interventions
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To determine the proportion and profile of preschoolers on the autism spectrum who do not acquire spoken language despite receiving evidence-supported interventions that target spoken language. METHODS: We examined an aggregate dataset comprising 707 preschoolers on the autism spectrum who had received evidence-supported interventions to determine the proportion and profile of those who experienced limited progress in spoken language. Interventions were delivered through programs affiliated with university research settings and ranged in duration from 6 to 24 months. Spoken language outcomes were determined from parent-report measures, which were validated against direct assessments and natural language samples. RESULTS: Approximately two-thirds of children who were non-speaking at baseline were using single words or more complex spoken language by intervention exit. Those who remained non-speaking had lower baseline motor imitation scores, derived mainly from parent reports. Approximately half of the children who were minimally speaking (i.e. had single words or no words) at baseline were combining words by intervention exit. Those who did not acquire word combinations had lower baseline scores in cognitive, social, adaptive and motor imitation measures, and shorter intervention duration. Age at intervention start influenced spoken language advancement differently depending on the initial spoken language level. The odds of acquiring spoken language did not differ based on the intervention received. CONCLUSIONS: Approximately one-third of children who had limited or no spoken language at baseline did not advance to spoken language stages following intervention. Development of spoken language was associated with modifiable factors at the child and intervention level.
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 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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».