基于在自由游戏期间的数字行为特征,对患有自闭症谱系障碍的儿童进行预测

科学领域:

• 儿童发展 儿童发展
• 自闭症谱系障碍 自闭症谱系障碍
• 行为科学 行为科学

背景情况:

• 游戏对于儿童的发展至关重要,并且在自闭症儿童中往往有所不同.
• 自闭症的核心特征在游戏中表现出来,使其成为发展差异的潜在指标.
• 之前的研究集中在游戏行为;这项研究考察了在自由游戏期间更广泛的行为.

研究的目的:

• 在自由游戏中探索与自闭症相关的行为,而不仅仅是游戏行为.
• 开发一种临床预测模型,使用观察行为有效地查自闭症儿童.

主要方法:

• 123名自闭症儿童和123名神经类型儿童 (年龄为1-6岁) 参加了为期1.5分钟的自由游戏课程.
• 对于19种自闭症行为,使用一种新的行为编码方案分析了自由游戏视频.
• 行为数据被量化为81个数字指标,包括计数,持续时间和比例.

主要成果:

• 自闭症儿童表现出功能和想象力较差的游戏,社交沟通减少 (眼神接触,面部表情,发声).
• 使用5个指标构建了一个预测模型:1个社会发声和4个功能性游戏指标.
• 该模型实现了0.826的曲线下面积 (AUC),具有85.4%的灵敏度和68.3%的特异性.

结论:

• 自闭症和神经类型儿童在自由游戏期间在游戏和社交沟通方面存在显著差异.
• 一个基于这些自由游戏行为的临床预测模型显示了对查自闭症儿童的前景.
• 这种模型可以作为临床医生在早期自闭症检测中宝贵的数字工具.