MEASUREMENT AND CLASSIFICATION OF THE HETEROGENEOUS AUTISM PHENOTYPE
Notice bibliographique
Résumé
Autism Spectrum Disorder (ASD) is a heterogeneous disorder with a high burden of suffering and economic cost to society. The current Thesis represents a systematic attempt to investigate ASD heterogeneity, as it relates to the measurement and classification of the clinical phenotype. The Thesis integrates information from multiple constructs (symptoms, traits, behaviours), methods (factor analysis, cluster analysis, and factor mixture modeling), populations (clinical and high-risk samples) and time points (at diagnosis and at age 6) for the investigation of the underlying structure of the ASD phenotype in young children. The Thesis consists of four interrelated empirical studies and one Editorial. Results can be organized into three overarching themes: 1) in preschool children with ASD core diagnostic symptoms (social communication deficits and repetitive behaviours) appear to overlap with other emotional/behavioural problems (attention, withdrawal, anxiety, aggression, emotional reactivity); 2) along the heterogeneous autism spectrum there appear to be distinct, relatively homogeneous subgroups of children; on average, children across these subgroups differ in their levels of symptom severity, adaptive skills, and emotional/behavioural problems; 3) the underlying structure of the ASD symptom phenotype changes as children grow and develop. Thesis findings lend support to a much-needed shift in our conceptual and methodological approach to the study of measurement and classification of autism pathology: that is, instead of a set of categorical symptoms that present early in childhood and remain static over the life span, ASD might be better understood as a complex and dynamic disorder, structured on both categorical and dimensional constructs that vary not only across individuals at any given point, but also within individuals across time.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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 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 ».