Entre TSA et douance : défis diagnostiques chez les femmes adultes neurodivergentes
Bibliographic record
Abstract
Le diagnostic du trouble du spectre de l’autisme (TSA) chez les femmes adultes représente un défi sur le plan clinique. Au-delà des limites des outils diagnostiques actuels et de la diversité des caractéristiques présentées, les chevauchements avec d’autres conditions compliquent l’évaluation. Cette étude se concentre sur l’exploration des distinctions et des similitudes entre le TSA, la douance intellectuelle et la double exceptionnalité (2e). Au total, 139 femmes (autistes = 53, douées = 63, 2e = 23) ont rempli des questionnaires en ligne évaluant leurs caractéristiques. Les résultats révèlent plusieurs différences. Les scores des participantes autistes suggèrent plus de difficulté à prendre le point de vue de l’autre (EQ-10), davantage d’alexithymie (TAS-20) et plus de camouflage social (CAT-Q) comparativement aux participantes douées. Toutefois, les deux groupes de participantes montrent une propension à la systémisation (SQ-10). Elles partagent aussi des hypo- et des hyper- sensibilités sensorielles (GSQ) et rencontrent des défis dans le domaine de l’amitié (CFQ), bien que ces traits soient plus accentués chez les participantes autistes. De plus, une grande proportion présente des cooccurrences telles que l’anxiété, le TDA/H et les troubles de l’humeur, avec une prévalence accrue de troubles du sommeil chez les participantes autistes. Bien qu’on aurait pu croire que leurs capacités intellectuelles extrêmement élevées amenuisent les défis associés au TSA, les participantes 2e présentent un profil très similaire à celui des participantes autistes. Ces données contribueront ultimement à améliorer le dépistage et le diagnostic des femmes neurodivergentes, en plus d’ouvrir la voie à un soutien mieux adapté aux subtilités de chaque profil.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.005 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.002 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".