Objectives The purpose of this study is to investigate the effect of Tuina treatment for children with Autism Spectrum Disorder (ASD), and to propose guidance to future studies or application in clinical setting. Methods The articles published from year 2000 to May 2021 by China National Knowledge Infrastructure (CNKI) were searched by setting up field as '中醫學', '中藥', '中西醫結合' and by setting up keyword as '小儿自閉症', '儿童自閉症', '自閉症譜系障碍', 'Autism', 'Autism spectrum disorder' that corresponds to participant and '推拿', '導引', '按摩', 'Tuina', 'massage'. Results Nine selected articles were analyzed and summarized by authors and year published, characteristics, diagnostic criteria, treatment methods and contents, treatment duration, evaluation criteria and results of the study. The articles were also reviewed by reported side effects, and evaluated the quality of the study according to Cochrane Handbook's Risk of Bias 2 (RoB 2) assessment of the Randomized Control Trial (RCT) articles. All studies used Tuina treatment to achieve effective results for pediatric autism spectrum disorder. Conclusion Pediatric Tuina treatment (TM) is a non-invasive treatment that does not stimulate patients with unstable ASD but increase patient adherence, and can be safely and simply operated. Therefore, pediatric Tuina treatment is worth utilizing as a clinical basis for further development of ASD treatment.
Although atypical sensory processing is a core feature of autism spectrum disorder (ASD), there is considerable heterogeneity among ASD individuals in the modality and symptoms of atypical sensory processing. The present study examined visual processing of children with ASD, focusing on the complexity and orientation of visual information. Age- and -IQ-matched Korean children (14 ASD and 14 typically-developing (TD) children) received an orientation discrimination task involving static spatial gratings varied in complexity (simple versus complex) and orientation (horizontal versus vertical). The results revealed that ASD children had difficulty perceiving complex information regardless of orientation, whereas TD children had more difficulty with vertical gratings than horizontal gratings. Thus, group-level differences between ASD and TD children appeared greater when gratings were presented horizontally. Unlike ASD adult literature, however, ASD children did not show superior performance on simple gratings. Our findings on typical and atypical processing of ASD children have implications for both understanding the characteristics of ASD children and developing diagnostic tools for ASD.
연구목적 지난 20년 동안 아동에 있어 과체중(overweight)의 유병률이 증가하였다. 또한 자폐스펙트럼장애(Autism spectrum disorder, ASD)를 진단 받는 아동의 숫자도 매해 증가하고 있다. ASD를 진단받은 아동의 비만(obesity)에 대한 연구가 미국에서는 활발하게 이루어지고 있으나, 한국에서는 많은 연구가 수행되지는 않았다. 따라서 이 연구의 목적은 ASD를 지닌 아동의 과체중 및 비만의 유병률 및 실태를 알아보고자 한다. 방 법 2012년부터 2015년까지의 3세에서 18세 사이의 소아 청소년을 대상으로 대전 건양대학교병원 정신건강의학과 외래에 내원한 소아 청소년 환자의 의무기록을 조사하였다. 각각의 의무기록으로부터 진단적, 의학적, 인구학적 정보를 추출하였다. 신체질량지수인 Body mass index(BMI)는 병원에서 시행하여 의무기록에 기입되어 있는 키와 체중으로 토대로 계산 하였다. 나이와 성별을 보정한 BMI z-score을 사용하였다. 결 과 ASD를 지닌 아동 군에서 ASD를 지니지 않은 군보다 더 높은 BMI 값을 가지고 있으며, 이는 통계적으로 유의하였다(p=0.032). 또한 ASD를 지닌 아동들이 ASD를 지니지 않은 아동에 비해 비교적 더욱 과체중 및 비만인 것으로 나타났다. 유병률에 있어서는 ASD가 있는 아동(35%)이 ASD가 없는 아동(19%)에 비해 과체중 및 비만인 것으로 간주되었다. 결 론 ASD를 지닌 아동과 지니지 않은 대상에 대한 과체중 및 비만에 관한 연구로서, ASD를 지닌 아동이 그렇지 않은 군에 비해 더욱 과체중 및 비만을 지니고 있음을 보여주었다. 향후 ASD 비만에 대한 유발 및 보호인자에 대한 장기적이고 심화된 연구가 필요하겠다.
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.
Background: Autism spectrum disorder (ASD) is a neurodevelopmental disorder defined by impairments in social interaction and verbal and nonverbal communication. Purpose: Determine the association between use of assisted reproduction technology (ART) and the risk of ASD among children. Methods: This case-control study included 300 participants (100 cases, 200 controls). The control group included women with a child aged 2-10 years without ASD, while the cases were women with a child aged 2-10 years with ASD. We used a researcher-made questionnaire. Data were analyzed using Stata ver. 14 at the 0.05 significance level. Results: In the univariate analysis, there was significant association between child sex, delivery mode, history of preterm delivery, history of using ART, and maternal age at child's birth and the risk of ASD. After the adjustment for other variables, this association was significant for male sex (2.66; 95% confidence interval [CI], 1.11-4.31; P=0.001) and history of using ART (4.03; 95% CI, 1.76-9.21; P=0.001). Therefore, after the adjustment for confounder variables, there was no significant association between ART and the risk of ASD among children (4.98; 95% CI, 0.91-27.30; P=0.065). Conclusion: After the adjustment for other variables, risk factors for ASD were male sex and history preterm delivery. Thus, there was no significant association between ART and the risk of ASD among children.
Journal of the Korean Academy of Child and Adolescent Psychiatry
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제35권1호
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pp.44-50
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2024
Parents of children with autism spectrum disorder (ASD) often encounter unique challenges when attempting to understand their children's challenging behaviors such as self-injury, aggression, noncompliance, and stereotypies. In this study, we aimed to analyze and clarify the definition of challenging behaviors in individuals with ASD, identify the variables associated with challenging behaviors, and determine the function of these behaviors. Systematic observation and data collection are crucial to understand the functions of specific behaviors exhibited by individuals with ASD based on their antecedents and consequences. Knowledge regarding these will enable clinicians to develop and implement effective interventions. Additionally, the treatment approach should aim for generalization to improve the quality of lives of both children with ASD and their caregivers.
Elshoky, Basma Ramdan Gamal;Younis, Eman M.G.;Ali, Abdelmgeid Amin;Ibrahim, Osman Ali Sadek
ETRI Journal
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제44권4호
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pp.613-623
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2022
Autism spectrum disorder (ASD) is a developmental disorder associated with cognitive and neurobehavioral disorders. It affects the person's behavior and performance. Autism affects verbal and non-verbal communication in social interactions. Early screening and diagnosis of ASD are essential and helpful for early educational planning and treatment, the provision of family support, and for providing appropriate medical support for the child on time. Thus, developing automated methods for diagnosing ASD is becoming an essential need. Herein, we investigate using various machine learning methods to build predictive models for diagnosing ASD in children using facial images. To achieve this, we used an autistic children dataset containing 2936 facial images of children with autism and typical children. In application, we used classical machine learning methods, such as support vector machine and random forest. In addition to using deep-learning methods, we used a state-of-the-art method, that is, automated machine learning (AutoML). We compared the results obtained from the existing techniques. Consequently, we obtained that AutoML achieved the highest performance of approximately 96% accuracy via the Hyperpot and tree-based pipeline optimization tool optimization. Furthermore, AutoML methods enabled us to easily find the best parameter settings without any human efforts for feature engineering.
Journal of the Korean Academy of Child and Adolescent Psychiatry
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제27권3호
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pp.207-215
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2016
Objectives: This study aimed to investigate the differences in the facial emotion recognition and discrimination ability between children with attention-deficit hyperactivity disorder (ADHD) and autism spectrum disorder (ASD). Methods: Fifty-three children aged 7 to 11 years participated in this study. Among them, 43 were diagnosed with ADHD and 10 with ASD. The parents of the participants completed the Korean version of the Child Behavior Checklist, ADHD Rating Scale and Conner's scale. The participants completed the Korean Wechsler Intelligence Scale for Children-fourth edition and Advanced Test of Attention (ATA), Penn Emotion Recognition Task and Penn Emotion Discrimination Task. The group differences in the facial emotion recognition and discrimination ability were analyzed by using analysis of covariance for the purpose of controlling the visual omission error index of ATA. Results: The children with ADHD showed better recognition of happy and sad faces and less false positive neutral responses than those with ASD. Also, the children with ADHD recognized emotions better than those with ASD on female faces and in extreme facial expressions, but not on male faces or in mild facial expressions. We found no differences in the facial emotion discrimination between the children with ADHD and ASD. Conclusion: Our results suggest that children with ADHD recognize facial emotions better than children with ASD, but they still have deficits. Interventions which consider their different emotion recognition and discrimination abilities are needed.
Tateno, Yukie;Kumagai, Kahoru;Monden, Ryunosuke;Nanba, Kotaro;Yano, Ayumi;Shiraishi, Eri;Teo, Alan R.;Tateno, Masaru
Journal of the Korean Academy of Child and Adolescent Psychiatry
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제32권1호
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pp.35-40
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2021
Objectives: Among the many intervention programs for children with autism spectrum disorder (ASD), the Early Start Denver Model (ESDM) is one of the few approaches that has succeeded in demonstrating clinical efficacy in randomized control trials. Here, we investigate the clinical efficacy of ESDM intervention in young children with ASD in a community setting within Japan. Methods: All subjects were children with ASD who received ESDM intervention during the study period. Each ESDM session lasted 75 min and occurred once per week for at least 12 weeks. The outcome measures consisted of the Kyoto Scale of Psychological Development (K-test), Aberrant Behavior Checklist-Japanese version (ABC-J), and the Clinical Global Impression-Severity scale (CGI-S). Results: Twenty-seven subjects (29.4±6.4 months old) received ESDM intervention that lasted for 8.0±2.6 months on average. The score on Language and Social developmental quotient on the K-test increased significantly after the intervention. The total scores on the ABC-J and CGI-S significantly decreased after completion of the ESDM intervention. Conclusion: Our results suggest that ESDM intervention could reduce the severity of distinct clinical features of ASD, such as impairments in social interaction and communication assessed by the K-test, and maladaptive behavior rated by the ABC-J and CGI-S. We believe that the ESDM adapted to each institution might become one of the standard options for children with ASD in Japan.
Seong-In Ji;Hyungseo Park;Sun Ah Yoon;Soon-Beom Hong
Journal of the Korean Academy of Child and Adolescent Psychiatry
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제34권1호
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pp.40-50
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2023
Objectives: This study examined the validity of the Childhood Autism Rating Scale, Second Edition (CARS-2) compared with the Autism Diagnostic Observation Schedule, Second Edition (ADOS-2) in identifying autism spectrum disorder (ASD). Methods: A total of 237 children were tested using both the CARS-2 and ADOS-2. We examined the correlation using Pearson's correlation analysis. In addition, we used a receiver operating characteristic graph to determine the optimal standard version of the CARS-2 (CARS2-ST) cutoff score for ASD diagnosis using the ADOS-2. Results: The concurrent validity of the CARS2-ST was demonstrated by a significant correlation with the ADOS-2 (r=0.864, p<0.001). The optimal CARS2-ST cutoff scores were 30 and 28.5 for identifying autism and autism spectrum, respectively, based on the ADOS-2. Conclusion: We suggest a newly derived CARS2-ST cutoff score of 28.5 for screening ASD and providing early intervention.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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