Assessment of Autism Spectrum Disorders in Children with Visual Impairment and Blindness
Notice bibliographique
Résumé
Children with visual impairment and blindness (VIB) are consistently reported to show higher rates of autism spectrum disorder (ASD) or ASD-like features than sighted peers, yet the nature of this association remains unclear. A major source of ambiguity lies in the use of assessment tools developed for sighted populations, as these tools rely heavily on visual behaviours such as gaze following, joint attention, and eye contact. In children with VIB, these markers may reflect sensory differences rather than underlying neurodevelopmental disorders, increasing the risk of misdiagnosis. This commentary critically reviews recent adaptations of standard instruments, alongside the emergence of specialized measures. While adaptations and innovations show promise, their limited validation and integration into clinical practice hinder their impact. The present commentary builds on the findings of the scoping review by Stevenson & Tedone, 2024, which examined studies published between 1995 and 2020. The present work reflects on that body of evidence and notes that additional work since continues to shape understanding in this area. Taken together, these issues highlight the need for assessment frameworks that move beyond sighted developmental norms, prioritizing tools and training designed for non-sighted children. Only with rigorously validated instruments, longitudinal research and formalized guidelines can clinicians distinguish between neurodevelopmental disorders and expected development in children with VIB.
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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 | 0,013 | 0,104 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| 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 ».