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World File Search System自闭症
一个自闭症谱系障碍儿童进行深层压力治疗的压缩扶手椅（OTO）：以用户为中心的设计和可行性研究
或活动美国精神病学协会，2013年）。根据美国精神病学协会（2013年），自闭症的患病率为1％。 在ASD患者中经常发现感觉困难（Kojovic等人，2019年），特别是体感系统困难，例如异常的皮肤敏感性[Asmika等，2018; Zhong等人，2013年]（包括压力检测）和本体感受。 这些感觉异常可能会导致社会发展受损的病理生理过程[]。 本体感受是人体正在进行的空间配置的感觉注册。 它包括身体段在太空中的位置，力和运动速度以及重力和身体平衡的整合。 本体感受会影响行为调节和运动控制]。 Blanche等。 表明，患有ASD的儿童目前的本体感受的处理困难与其他发育障碍儿童及其通常发展的儿童不同。 但是，Morris等人，2015年，Fuentes等人，2011年没有确认实验范式中的这些本体感受困难。 缺陷可能主要依赖于多感官集成[]。根据美国精神病学协会（2013年），自闭症的患病率为1％。感觉困难（Kojovic等人，2019年），特别是体感系统困难，例如异常的皮肤敏感性[Asmika等，2018; Zhong等人，2013年]（包括压力检测）和本体感受。这些感觉异常可能会导致社会发展受损的病理生理过程[]。本体感受是人体正在进行的空间配置的感觉注册。它包括身体段在太空中的位置，力和运动速度以及重力和身体平衡的整合。本体感受会影响行为调节和运动控制]。Blanche等。表明，患有ASD的儿童目前的本体感受的处理困难与其他发育障碍儿童及其通常发展的儿童不同。但是，Morris等人，2015年，Fuentes等人，2011年没有确认实验范式中的这些本体感受困难。缺陷可能主要依赖于多感官集成[]。
自闭症儿童早期脑过度生长的细胞机制：GPX4 水平升高和对铁死亡的抵抗
患有不成比例的巨脑症 (ASD-DM) 的自闭症患者，其脑部相对于身高较大，智力障碍的发生率高于脑部大小正常的自闭症儿童，面临的认知挑战也比患有平均脑容量的自闭症儿童更严重。这种神经表型背后的细胞和分子机制仍不甚明了。为了研究这些机制，我们从正常发育的非自闭症儿童和患有和不患有不成比例的巨脑症的自闭症儿童中产生了人类诱导性多能干细胞。我们利用磁共振成像和全面的认知和医学评估对这些儿童进行了纵向评估，从 2 岁到 12 岁。我们发现，来自 ASD-DM 儿童的神经祖细胞 (NPC) 表现出更高的细胞存活率和抑制的细胞死亡，同时伴有
从自闭症成像生物标志物挑战中获得的见解
摘要 MRI 已被广泛用于识别自闭症谱系障碍 (ASD) 的解剖和功能差异。然而，许多这些发现已被证明难以复制，因为研究依赖于小规模的队列，并且建立在许多复杂、未公开的分析选择之上。我们进行了一项国际挑战，以根据 MRI 数据预测 ASD 诊断，我们提供了来自 2,000 多人的预处理解剖和功能 MRI 数据。对预测的评估是严格盲测的。146 名挑战者提交了预测算法，这些算法在挑战结束时使用未见数据和额外的采集站点进行了评估。对于最佳算法，我们研究了 MRI 模式、大脑区域和样本量的重要性。我们发现证据表明 MRI 可以预测 ASD 诊断：10 个最佳算法可靠地预测了诊断，AUC~0.80 - 远远优于目前使用 20 倍大队列中的基因分型数据可以获得的结果。我们观察到功能性 MRI 对预测比解剖性 MRI 更重要，并且增加样本量可以稳步提高预测准确性，从而为改进生物标志物提供了一种有效的策略。我们还观察到，尽管有强烈的动机将其推广到看不见的数据，但给定数据集上的模型开发面临着过度拟合的风险：在现有数据的交叉验证中表现良好，但不能推广。最后，我们能够在挑战结束后添加的外部样本 (EU-AIMS) 上预测 ASD 诊断，尽管预测准确性较低 (AUC=0.72)。这表明，尽管基于大型多站点队列，但我们的挑战仍然产生了在数据集变化面前脆弱的生物标志物。
自闭症频谱亚型的大脑耦合模式的独特占用率
Leida的独特能力在于其捕获瞬时耦合模式的能力，这是根据大脑区域之间的相位关系定义的。这些模式被概念化为类似于站立波模式的向量，代表了某些大脑区域在相位相连的构型，而另一些大脑区域在反相中有所不同。通过在特定时间间隔内以这些模式在其发生概率方面表征这些模式，Leida提供了一种统计上强大的方法来比较跨条件，组和个人的大脑动力学（Cabral等，2017）。这种敏感性将Leida定位为识别潜在神经标志物的有价值的工具，即脑动力学的可衡量和无偏见的特征。这种生物标志物具有改善诊断，监测治疗结果（Theranostics）和预测认知功能的希望。
自闭症频谱亚型的大脑耦合模式的独特占用率
Leida的独特能力在于其捕获瞬时耦合模式的能力，这是根据大脑区域之间的相位关系定义的。这些模式被概念化为类似于站立波模式的向量，代表了某些大脑区域在相位相连的构型，而另一些大脑区域在反相中有所不同。通过在特定时间间隔内以这些模式在其发生概率方面表征这些模式，Leida提供了一种统计上强大的方法来比较跨条件，组和个人的大脑动力学（Cabral等，2017）。这种敏感性将Leida定位为识别潜在神经标志物的有价值的工具，即脑动力学的可衡量和无偏见的特征。这种生物标志物具有改善诊断，监测治疗结果（Theranostics）和预测认知功能的希望。
评论文章利用机器学习来增强护士对自闭症谱系障碍的实践：叙事评论
抽象的自闭症谱系障碍（ASD）是一种多方面的神经发育状况，以社会互动和沟通困难，重复行为和限制利益为标志。ASD的越来越多的患病率强调了对在管理和支持自闭症患者中发挥关键作用的护士的迫切需要。传统的实践方法通常无法为护士提供有效与该人群互动的动手经验。本文献综述探讨了机器学习（ML）在增强ASD护理护士培训方面的变革潜力。ML提供个性化和适应性的学习经验，现实的模拟，持续的评估和基于证据的实践。通过ML为个体护士的需求量身定制教育内容的个性化学习，增强了他们的能力和信心。现实的虚拟模拟提供了安全的环境，以实现现实生活中的场景，提高护士应对各种行为和沟通挑战的能力。连续反馈和评估确保了持续的专业发展，而数据驱动的见解支持创建有效的护理策略。也通过ML促进了跨学科的合作，从而整合了来自各种医疗领域的知识，以提供全面的培训。The improved training results in better patient outcomes, including fewer behavioral issues and enhanced interactions with autistic children.但是，必须解决诸如确保数据质量，道德考虑和促进新技术的挑战。本评论重点介绍了ML对护士培训的重大影响，旨在通过创新的，数据驱动的方法来提高ASD患者的护理质量。关键字：自闭症谱系障碍，机器学习，护理，护理，护士。
用于自闭症检测的探索性 ABIDE 数据集分析
1 自闭症谱系障碍 1 1.1 定义. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . ... 8 1.7.2 功能性磁共振成像 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 11
家庭忽视对自闭症儿童接受度的影响：教师的观点
自闭症被认为是一种疾病，其特征是社交沟通能力的质性障碍、刻板行为的存在和兴趣范围的受限，应尽早发现。2 因此，与疑似患有自闭症的儿童住在一起的人必须有足够的信息，才能敏感地感知到疑似的临床状况。一个没有被广泛探讨的方面是父母不在场的情况，这些孩子经常被拒绝，由其他家庭成员照顾，如祖父母、叔叔或其他接受他们非典型特征的人，无论是否有诊断。这个过程会进一步阻碍神经非典型个体（如自闭症患者）的社会环境发展。在这方面，更换照顾者造成的情绪不稳定是一个挑战，可以通过不足感和不安全感表现出来。因此，理想的情况是让负责孩子的新照顾者了解孩子和疾病的固有特征，以便他们促进一个安全、支持和理解的环境。1
基于神经塑性的新型大脑刺激支持自闭症种群的干预选择
1985年引入的经颅磁刺激（TMS）已成为研究脑掩盖关系和治疗干预措施的重要工具。重复的TMS（RTMS）作为一种治疗工具，已经显示出对包括自闭症在内的各种神经精神病疾病的希望，这些神经精神病患者影响了大约1％的全球人群。证据表明，非典型神经可塑性是自闭症神经生物学的特征。与神经型对照相比，使用TMS范式（例如theta-burst刺激（TBS））的研究表明，自闭症成年人运动皮层的过度长期增强（LTP）的形式过多的神经可塑性或过度塑性性。超塑性可能会对认知和行为结果产生负面影响。我们提出的基于神经塑性的RTMS干预方案旨在解决自闭症成年人的运动功能，感觉敏感性和执行功能困难。我们提出了一个可测试的框架，以评估运动，感觉和背外侧前额叶皮层中的神经可塑性，假设自闭症成年人的过塑性存在。我们预计这种超塑性是自闭症成年人的运动，感觉和执行功能困难的基础。此外，我们建议研究双侧RTM的功效，以降低过度塑性并改善自闭症成年人的这些功能。这种方法不仅试图增强治疗选择，而且还提供了对一些常见自闭症相关困难的脑机制的生物学见解。
不同自闭症谱系亚型的大脑耦合模式的独特占有率
LEiDA 的独特功能在于它能够捕捉瞬时耦合模式，这些模式是根据大脑区域之间的相位关系定义的。这些模式被概念化为类似于驻波模式的矢量，表示一些大脑区域相位共变而其他大脑区域相位反变的配置。通过根据特定时间间隔内发生的概率来描述这些模式，LEiDA 提供了一种统计上稳健的方法来比较不同条件、群体和个体之间的大脑动态（Cabral 等人，2017 年）。这种敏感性使 LEiDA 成为识别潜在神经标记（可测量且无偏的大脑动态特征）的宝贵工具。此类生物标记有望改善诊断、监测治疗结果（治疗诊断）和预测认知功能。