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EV0159

ऑटिज़्म स्पेक्ट्रम स्थितियों में शाब्दिक प्रवाह: एक संगणकीय दृष्टिकोण

VERBAL FLUENCY IN AUTISM SPECTRUM CONDITIONS: A COMPUTATIONAL APPROACH

ऑटिस्टिक और सामान्य विकास वाले प्रतिभागियों के बीच बोले गए शब्दों की कुल संख्या में अंतर नहीं था, लेकिन कुछ अक्षर और श्रेणी-आधारित कार्यों में छोटे प्रभाव आकार वाले अंतर पाए गए। शाब्दिक प्रवाह के आँकड़ों से प्राप्त विशेषताएँ समूह-सदस्यता का पूर्वानुमान संयोग के स्तर से बेहतर, लेकिन केवल मध्यम स्तर तक कर सकीं।

इस अध्ययन का उद्देश्य ऑटिस्टिक व्यक्तियों और सामान्य विकास वाले (typically developing, TD) उनके समवयस्कों के बीच शाब्दिक प्रवाह में अंतर की जाँच करना तथा यह निर्धारित करना था कि संगणकीय विधियों से ऑटिज़्म का पूर्वानुमान लगाने के लिए शाब्दिक प्रवाह के मापों का उपयोग डेटा स्रोत के रूप में किया जा सकता है या नहीं। 7 से 26 वर्ष की आयु के 225 प्रतिभागियों (137 ऑटिस्टिक व्यक्ति, जिनमें 70 लड़कियाँ थीं, ASC समूह; 88 सामान्य विकास वाले प्रतिभागी, जिनमें 44 लड़कियाँ थीं) के शाब्दिक प्रवाह परीक्षण के आँकड़ों का विश्लेषण किया गया। अक्षर-आधारित प्रवाह के लिए पोलिश भाषा में अधिक बार प्रयुक्त होने वाले K और M तथा कम बार प्रयुक्त होने वाले P अक्षरों का उपयोग किया गया; अर्थगत प्रवाह के लिए जानवरों (व्यापक श्रेणी), औज़ारों और धारदार वस्तुओं (संकीर्ण श्रेणियाँ) का उपयोग किया गया और प्रत्येक कार्य के लिए एक मिनट दिया गया। संगणकीय विश्लेषणों में TF-IDF (शब्द आवृत्ति–प्रतिलोम दस्तावेज़ आवृत्ति), प्रतिभागी का लिंग, प्रत्येक कार्य में बोले गए शब्दों की कुल संख्या और शब्दों की औसत लंबाई को इनपुट चर के रूप में इस्तेमाल किया गया। लॉजिस्टिक रिग्रेशन और Random Forest मॉडलों का मूल्यांकन पाँच-खंडीय क्रॉस-वैलिडेशन (five-fold cross-validation), विशेष Python स्क्रिप्टों और spaCy लाइब्रेरी की सहायता से किया गया। सभी कार्यों में बोले गए शब्दों की कुल संख्या में समूहों के बीच कोई सांख्यिकीय रूप से महत्वपूर्ण अंतर नहीं मिला (TD: औसत 83,52; मानक विचलन=25,67; ASC: औसत 78,61; मानक विचलन=21,94; U=5327; p=0,142; r=-0,098)। कार्य-स्तर पर P अक्षर (U=7604; p<0,001; r=-0,261) और M अक्षर (U=7207; p=0,013; r=-0,196) के कार्यों में छोटे प्रभाव आकारों के साथ सांख्यिकीय रूप से महत्वपूर्ण अंतर पाए गए; सामान्य विकास वाले समूह ने अधिक शब्द बोले (P अक्षर: ASC औसत 11,47; मानक विचलन=5,09; TD औसत 13,56; मानक विचलन=4,69; M अक्षर: ASC औसत 10,86; मानक विचलन=4,98; TD औसत 12,21; मानक विचलन=4,51)। शब्दों की औसत लंबाई में समग्र रूप से कोई अंतर नहीं था (U=5691; p=0,480; r=-0,047), लेकिन औज़ारों की श्रेणी में ऑटिस्टिक प्रतिभागियों ने अधिक लंबे शब्द बोले (U=4629,5; p=0,003; r=0,232; ASC औसत 7,33; मानक विचलन=1,22; TD औसत 6,97; मानक विचलन=0,68)। समूह-सदस्यता का पूर्वानुमान लगाने में Random Forest मॉडल ने लॉजिस्टिक रिग्रेशन की तुलना में ROC वक्र के नीचे के क्षेत्रफल (AUC-ROC) का अधिक औसत मान प्राप्त किया (0,732; मानक विचलन=0,058 बनाम 0,673; मानक विचलन=0,066)। सटीकता Random Forest के लिए 0,693 (मानक विचलन=0,054) और लॉजिस्टिक रिग्रेशन के लिए 0,644 (मानक विचलन=0,046) थी, जबकि F1, परिशुद्धता और संवेदनशीलता के मान दोनों मॉडलों में समान थे और 0,619 से 0,750 के बीच रहे। लेखकों के अनुसार, शाब्दिक प्रवाह कार्यों से प्राप्त विशेषताएँ न्यूरोविकासात्मक समूह-सदस्यता का पूर्वानुमान संयोग के स्तर (AUC=0,50) से बेहतर, लेकिन केवल मध्यम सटीकता के साथ लगा सकीं। उन्होंने यह भी बताया कि निष्कर्ष प्रारंभिक हैं और भविष्य में अधिक उन्नत मॉडलों तथा अधिक व्यापक विशेषता-समुच्चयों का उपयोग किया जाना चाहिए।

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