Aperçu: G.M.
L'équipe a intégré de
multiples mesures comportementales et de développement à partir de
plusieurs points de temps en utilisant l'apprentissage automatique pour
améliorer la prédiction précoce des résultats individuels des "troubles
du spectre de l'autisme "(TSA). Les chercheurs ont analysé les
échelles Mullen d'apprentissage précoce, les échelles de comportement
adaptatif de Vineland et les symptômes précoces de TSA entre 8 et 36
mois chez des frères et soeurs à risque élevé (HR n = 161) et chez des
témoins à faible risque (LR, n = 71). Longitudinalement, LR
et HR-Typique ont montré un niveau de développement et de
fonctionnement plus élevé, et moins de symptômes de TSA que HR-atypique
et HR-TSA.
À 8 mois, l'apprentissage automatique classait
HR-TSA au niveau du hasard, et un développement atypique plus large avec
69,2% Area Under the Curve (AUC).
À 14 mois, les TSA et développement atypique plus large ont été classés avec environ 71% d'AUC. Ainsi, la prédiction de TSA n'était possible qu'avec une précision modérée à 14 mois.
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J Autism Dev Disord. 2018 Feb 16. doi: 10.1007/s10803-018-3509-x
Prediction of Autism at 3 Years from Behavioural and Developmental Measures in High-Risk Infants: A Longitudinal Cross-Domain Classifier Analysis
Bussu G1, Jones EJH2, Charman T3, Johnson MH2, Buitelaar JK4; BASIS Team.
Author information
- 1
- Donders Institute for Brain, Cognition and Behaviour, Radboud University Medical Centre, Kapittelweg 29, 6525 EN, Nijmegen, The Netherlands. g.bussu@donders.ru.nl
- 2
- Centre for Brain and Cognitive Development, Birkbeck, University of London, 32 Torrington Square, London, WC1E 7JL, UK.
- 3
- Department of Psychology, Institute of Psychiatry, Psychology and Neuroscience, King's College London, De Crespigny Park, Denmark Hill, London, SE5 8AF, UK.
- 4
- Donders Institute for Brain, Cognition and Behaviour, Radboud University Medical Centre, Kapittelweg 29, 6525 EN, Nijmegen, The Netherlands.
Abstract
We
integrated multiple behavioural and developmental measures from
multiple time-points using machine learning to improve early prediction
of individual Autism Spectrum Disorder
(ASD) outcome. We examined Mullen Scales of Early Learning, Vineland
Adaptive Behavior Scales, and early ASD symptoms between 8 and 36 months
in high-risk siblings (HR; n = 161) and low-risk controls (LR; n = 71).
Longitudinally, LR and HR-Typical showed higher developmental level and
functioning, and fewer ASD symptoms than HR-Atypical and HR-ASD. At
8 months, machine learning classified HR-ASD at chance level, and
broader atypical development with 69.2% Area Under the Curve (AUC). At
14 months, ASD and broader atypical development were classified with
approximately 71% AUC. Thus, prediction of ASD was only possible with
moderate accuracy at 14 months.
- PMID:29453709
- DOI:10.1007/s10803-018-3509-x