Song, Da-Yea;Kim, So Yoon;Bong, Guiyoung;Kim, Jong Myeong;Yoo, Hee Jeong
Journal of the Korean Academy of Child and Adolescent Psychiatry
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v.30
no.4
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pp.145-152
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2019
Objectives: The detection of autism spectrum disorder (ASD) is based on behavioral observations. To build a more objective datadriven method for screening and diagnosing ASD, many studies have attempted to incorporate artificial intelligence (AI) technologies. Therefore, the purpose of this literature review is to summarize the studies that used AI in the assessment process and examine whether other behavioral data could potentially be used to distinguish ASD characteristics. Methods: Based on our search and exclusion criteria, we reviewed 13 studies. Results: To improve the accuracy of outcomes, AI algorithms have been used to identify items in assessment instruments that are most predictive of ASD. Creating a smaller subset and therefore reducing the lengthy evaluation process, studies have tested the efficiency of identifying individuals with ASD from those without. Other studies have examined the feasibility of using other behavioral observational features as potential supportive data. Conclusion: While previous studies have shown high accuracy, sensitivity, and specificity in classifying ASD and non-ASD individuals, there remain many challenges regarding feasibility in the real-world that need to be resolved before AI methods can be fully integrated into the healthcare system as clinical decision support systems.
Ye Rim Kim;Da-Yea Song;Guiyoung Bong;Jae Hyun Han;Hee Jeong Yoo
Journal of the Korean Academy of Child and Adolescent Psychiatry
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v.34
no.1
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pp.51-56
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2023
Objectives: Regression, while not a core symptom of autism spectrum disorder (ASD), has been suggested to be a distinct subtype by previous studies. Therefore, this study aimed to explore the prevalence and clinical differences between those with and without regression in children with ASD. Methods: This study includes data from toddlers and young children aged 2-7 years acquired from other projects at Seoul National University Bundang Hospital. The presence and characteristics of regression were explored using question items #11-28 from the Autism Diagnostic Interview-Revised. Chi-square and independent t-tests were used to compare various clinical measurements such as autistic symptoms, adaptative behavior, intelligence, and perinatal factors. Results: Data from 1438 young children (1020 with ASD) were analyzed. The overall prevalence rate of regression, which was mainly related to language-related skills, was 10.2% in the ASD group, with an onset age of 24 months. Regarding clinical characteristics, patients with ASD and regression experienced ASD symptoms, especially restricted and repetitive interests and behaviors, with greater severity than those without regression. Furthermore, there were significant associations between regression and hypertension/placenta previa. Conclusion: In-depth surveillance and proactive interventions targeted at young children with ASD and regression should focus on autistic symptoms and other areas of functioning.
Background: The effect of exposure to environmental factors on autism spectrum disorders (ASD), especially during pregnancy, is unclear. Purpose: This meta-analysis investigated the association between exposure to pesticides and polychlorinated biphenyls (PCBs) during pregnancy and ASD risk among children. Methods: We searched Scopus, PubMed, Web of Science, and ProQuest for articles published through September 2019. Random-effects models were used to examine the association among studies using pooled odds ratios (ORs) and their 95% confidence intervals (CI). I2 tests were used to measure interstudy heterogeneity. Results: The pooled OR indicated a significant association between PCB and pesticide exposure during pregnancy and ASD risk among children (OR, 1.80; 95% CI, 1.26-2.34; and OR, 1.20; 95% CI, 1.02-1.39), respectively. Conclusion: Findings of the present study indicate that exposure to pesticides and PCBs during pregnancy may affect the risk of ASD among children.
Detection of children with autism spectrum disorder (ASD) based on speech has relied on predefined feature sets due to their ease of use and the capabilities of speech analysis. However, clinical impressions may not be adequately captured due to the broad range and the large number of features included. This paper demonstrates that the knowledge-driven speech features (KDSFs) specifically tailored to the speech traits of ASD are more effective and efficient for detecting speech of ASD children from that of children with typical development (TD) than a predefined feature set, extended Geneva Minimalistic Acoustic Standard Parameter Set (eGeMAPS). The KDSFs encompass various speech characteristics related to frequency, voice quality, speech rate, and spectral features, that have been identified as corresponding to certain of their distinctive attributes of them. The speech dataset used for the experiments consists of 63 ASD children and 9 TD children. To alleviate the imbalance in the number of training utterances, a data augmentation technique was applied to TD children's utterances. The support vector machine (SVM) classifier trained with the KDSFs achieved an accuracy of 91.25%, surpassing the 88.08% obtained using the predefined set. This result underscores the importance of incorporating domain knowledge in the development of speech technologies for individuals with disorders.
Journal of the Korean Academy of Child and Adolescent Psychiatry
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v.25
no.4
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pp.187-195
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2014
Objectives : The objective of this study was to investigate the relationship between restricted, repetitive behaviors and interests (RRBI) and autistic symptoms in Korean high functioning autism spectrum disorder (ASD) children and to examine the structure of RRBI. Methods : Participants included 147 high functioning ASD subjects and 181 unaffected siblings. ASD subjects were divided into two groups based on the presence of RRBI. The domain scores of the Korean version of Autism Diagnostic Interview-Revised (K-ADI-R), Korean version of Asperger Syndrome Diagnostic Scale and total scores of Korean translated version of Social Responsiveness Scale, Korean version of Social Communication Scale were used for comparison of ASD symptoms between the groups. Eleven items from the RRBI domain of the K-ADI-R were used in principal axis factor analysis (PAF). Results : A statistically lower nonverbal IQ score was observed for ASD with RRBI than for ASD without RRBIs, and more social deficit, communication deficit, and behavioral and emotional problems were observed for ASD with RRBI compared to ASD without RRBI. Using PAF, two distinct factors were identified. 'Resistance to trivial changes in environment', 'Difficulty with minor changes in personal routine & environment', and 'Compulsion/ritual' were included as one factor. Conclusion : Analysis of the data suggests that the presence of RRBI in high functioning ASD is associated with a more severe presentation of autistic disorder. In addition, there appears to be heterogeneity within RRBI in autism except insistence on sameness.
The aim of this study is to compare ASD (Autism Spectrum Disorder) children with normal children in terms of the prosodic features. Materials are collected by the reading of Korean read sentences. They are composed of 10 declarative sentences, each of which was consisted of 5-6 words. Subjects are consisted of 10 ASD and 10 normal male children with a receptive vocabulary age of 5;0-6;5 years. We found out that both groups showed the differences not only in the tonal patterns at the end of the prosodic phrases, but also in both the degree of rising and falling slope related to pitch contour. While HL% and HLH% were highly emerged in sentence final position in normal group, HL% and HLH% were prominent in ASD group in the same position. LH% and LHL% IP types were observed only in ASD group in sentence medial position. The slope showing the variation in the fundamental frequency at the end of the prosodic phrase was twice as steep in the group of ASD children as in the group of normal children.
This study examines indicators and factors for identification of ASD(Autism Spectrum Disorder) characteristics of infants and toddlers and early screening of children with ASD by day care teachers. Focus group interviews were conducted with 11 teachers by a semi-structured questionnaire developed by the authors. The findings are: 1) key problems and indicators of behavioral characteristics of children with ASD included problems with social communication and interactions, restricted and unusual interests, outstanding ability in specific areas, insistence on sameness and ritualized patterns, problems with language development and communication, sensory abnormalities; 2) counseling with parents of children with ASD revealed a lack of recognition of parents, negative expressions of emotions and resistance, and difficulties in referral to and association with experts; 3) needs for ASD in the child care field included visiting by experts, provision of test scales, training of child care teachers and parents, and building cooperative systems; and 4) demands of development and execution of a Korean-style scale for early screening of children with ASD.
Journal of the Korean Academy of Child and Adolescent Psychiatry
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v.30
no.4
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pp.136-144
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2019
Early identification and intervention for autism spectrum disorder (ASD) were reported to be important for outcomes or clinical courses. However, there have been a few robust evidences for effectiveness of early intervention until now. This review aims to identify the effectiveness of early intervention by investigating the randomized controlled trial (RCT) of early intervention for autism. There are some RCT studies using behavioral program. Although there are some significant findings, the outcome measurements and small sample size are the limitations. Further studies are needed.
Hong, Sun Woo;Kim, JinShil;Lee, Ae Ran;Choi, Jeong Sil
Child Health Nursing Research
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v.24
no.3
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pp.337-344
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2018
Purpose: The purpose of this study is to examine the association between each phase of the Life Transition Process (LTP) and depressive symptoms among parents of children with Autism Spectrum Disorder (ASD). Methods: Using a cross-sectional study design, data pertaining to LTP and depressive symptoms were collected from 285 parents of children with ASD (101 fathers and 184 mothers). Participants were recruited through the Autism Society of Korea and a counseling center for families of children with ASD. Results: Using a cut-off point of 5 or higher on the Beck Depression Inventory-Short Form, more than half of the parents (53.4%) were deemed depressed; these parents experienced moderate (27.4%) to severe (11.6%) levels of depressive symptoms. A hierarchical multiple regression using the socio-demographic characteristics of children and parents and each phase of the LTP as predictors, found that lower income (${\beta}=-.14$, p=.007) and greater scores for the wandering phase (${\beta}=.59$, p<.001) were significant predictors of greater levels of depressive symptoms. Conclusion: These findings confirm the association between LTP and depressive symptoms for parents of children with ASD, who were found to have a greater risk of depressive symptoms during wandering phase.
The purpose of this study was to provide basic information on the development of nutrition education programs to improve the mealtime behavior of children with autism spectrum disorder (ASD) by investigating the mealtime behavior and food preferences of children with ASD through the perception of special education teachers. Surveys were given to 108 special education teachers in special education schools in Korea regarding the demographic characteristics, nutrition education support needs, mealtime behavior, and food preferences of children with ASD. Most of the special education teachers responded that nutrition education in special schools had not been conducted properly and nutrition education for ASD children is necessary. Mealtime behavior analysis classified the behavior into three clusters: cluster 1, 'less problematic mealtime behavior'; cluster 2, 'general feature of autism'; cluster 3, 'difficulty in self-directed diet'. The age, eating habits, and food preferences were different according to each mealtime behavior cluster. Therefore, it will be necessary to develop a nutrition education program based on the characteristics of mealtime behavior.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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