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Enregistrement W7005103760

Phénotypage computationnel de l’interaction sociale dans le développement psychopathologique et neurotypique

2023· dissertation· fr· W7005103760 sur OpenAlexfundno aff

Notice bibliographique

RevuePapyrus : Institutional Repository (Université de Montréal) · 2023
Typedissertation
Languefr
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGenetics, Bioinformatics, and Biomedical Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesAlliance de recherche numérique du CanadaInstitut de Valorisation des Données
Mots-clésPopulationSocial assistanceSocial lifePoison control
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Le Trouble du Spectre de l’Autisme (TSA) est un trouble neurodéveloppemental défini par deux caractéristiques principales : un comportement social atypique et des intérêts restreints et répétitifs incluant une rigidité comportementale. Le comportement social atypique est typiquement mesuré et quantifié par des déficits de Théorie de l’Esprit (ToM). Les outils classiques pour évaluer la ToM comportent plusieurs limites dont les biais liés à la subjectivité, la pauvre validité écologique et le manque d’échange réciproque. Ainsi, une tâche dyadique et intégrative pourrait pallier ces limites. En population adulte autiste, une telle tâche a été testée. Concrètement, le jeu du Penny-Hiding Game (PHG), où un joueur doit deviner dans laquelle de ses mains un adversaire a caché une pièce de monnaie, a été administré à un groupe de personnes autistes et un groupe de personnes non-autistes. La tâche comportait deux contextes : l’un social, où le participant croyait qu’il jouait contre un être humain en ligne, et l’un non-social, où le participant était informé qu’il jouait contre un ordinateur seulement. Cette étude a montré que les personnes autistes se montraient insensibles au contexte dans leur comportement modélisé par un phénotype computationnel comportant deux indices : la sophistication et la flexibilité. De plus, l’étude a identifié une stratégie de jeu qui semblait propre au groupe autiste. Le phénotype computationnel permettait aussi de classer les participants avec un taux de spécificité équivalent aux outils diagnostiques standards. La présente étude vise donc à étendre cette compréhension de la réciprocité sociale des personnes autistes à une population pédiatrique. L’enjeu des comorbidités en autisme constitue également un frein important aux avancées scientifiques. Ainsi, nous avons décidé d’inclure deux groupes dans notre échantillon qui présentent les comorbidités les plus prévalentes en autisme : le Trouble de l’Attention avec et sans Hyperactivité (TDAH) et les Troubles Anxieux (TA). À la suite d’une analyse de la performance avec ces trois groupes et une inspection visuelle des séquences de choix au cours de la tâche, un paramètre d’alternance/persévération et un groupe d’enfants neurotypiques (NT) ont été ajoutés. Ces deux ajouts font de ce mémoire une étude partiellement exploratoire. Le but était donc de valider la tâche informatique du PHG auprès de populations pédiatriques cliniques, d’identifier et d’explorer des différences de groupes au niveau des stratégies de jeu, de la performance et du phénotype computationnel et d’explorer le rôle potentiel des associations entre le phénotype computationnel, la performance et les symptômes associées aux trois conditions cliniques à l’étude : les symptômes autistiques, attentionnels/exécutifs et anxieux. Les analyses ont permis de révéler que le groupe NT avait une performance significativement supérieure aux groupes TSA, TDAH et TA et que la quantité et la sévérité des symptômes étaient négativement associées au score de performance en contexte social. La stratégie la plus utilisée à travers tous les groupes et indépendamment du contexte était une stratégie d’apprentissage par renforcement et aucune différence au niveau de la sophistication ou de la flexibilité n’a été détectée. Ces deux résultats constituent une non-réplication de ce qui a été observé chez les adultes. La persévérance dans la tâche était plus élevée chez les personnes autistes spécifiquement, ce qui constitue un marqueur potentiel pour dépister, et éventuellement identifier le TSA, bien que d’autres études soient nécessaires pour le confirmer. Cette étude novatrice a permis d’illustrer la complexité de la réalité clinique et de mettre la table pour des études subséquentes en psychiatrie computationnelle auprès des enfants.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,026
Score d'incertitude au seuil0,051

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0030,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,238
Écart entre enseignants0,226 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations0
Publié2023
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