文献：LeGrand, K. J., Weil, L. W., Lord, C., & Luyster, R. J. (2021). Identifying childhood expressive language features that best predict adult language and communication outcome in individuals with autism spectrum disorder. Journal of Speech, Language, and Hearing Research, 64(6), 1977–1991. https://doi.org/10.1044/2021_jslhr-20-00544 论文原文
Introduction ¶
一些研究发现儿童期的言语商(Verbal IQ即VIQ)、整体语言能力和5岁前的“有用言语”都是其成年语言结果的有效预测因子。目前已将儿童期不同语言领域(即语义学、形态句法和语用学)能力的衡量指标单独列出，作为重要的预测指标，但目前没有研究比较过这些语言领域的特定表达性语言特征，以调查哪些特征是ASD个体成年语言预后的最佳预测指标。因为没有这样的比较，“有用的言语”这一概念仍然是模糊的;确定最能预测预后的儿童期特定语言特征将丰富人们对ASD语言发展本质的理解，有助于有效地选择干预靶点，指导未来干预研究的重点，并提高临床医生制定更详细预后的能力。因此，本研究旨在比较儿童期表达性语言各领域(即语义、形态句法和语用学）的特定特征，以确定哪些特征最能预测ASD患者成年后的语言和交流结果。
被试 ¶
本研究使用的数据来自一项对192名儿童的纵向研究，（该研究是从可能患有ASD的转诊年龄(36个月前)开始的前瞻性随访）及22名发育迟缓儿童作为对照组。即ASD转诊组(n = 192)和发育迟缓对照组(n = 22) 本研究需要转录语言前自闭症诊断观察量表(PL-ADOS）或自闭症诊断观察计划(ADOS)的诊断视频。 本研究至少需要收集5岁(47到72个月之间，即“时间1”)和成年后的数据各一次(n = 84)。因此排除了在Time 1中缺少视频的参与者(n = 20)，从结果组中排除了在Time 1中没有自闭症谱系诊断的参与者(n = 16)，至此48名参与者的时间1视频被转录。另外在时间1视频的分析部分中，任何产生少于25个完整的、可理解的自发话语的参与者被排除(n = 19)。 最终样本包括29名参与者(24名男性，5名女性;22名参与者。
Predictor Variables(Time 1) ¶
在本研究分析的视频中，研究者均认为ADOS具有研究可靠性，故将ADOS活动用作该项目的语言采集环境。第一作者对Time 1的每个视频的前30分钟进行转录和编码，以便尽可能地规范转录长度。短于30分钟(n = 3, M = 20:27)的视频被完整地转录和编码。被分析话语的数量从30到217 。 本研究针对词汇多样性和交际功能的编码方案如下：
词汇多样性： 1、名词多样性(产生的不同名词的数量） 名词被定义为任何可以采用前面冠词(如a, an, the)和/或复数变化形式的单词。将单数和复数名词视为一种名词类型。将单词one、this、that、these和those视为是代词。 专有名词和直接称呼他人的亲属关系术语没有被编入这一测量，间接提及他人(例如，我的妈妈)时，亲属关系术语也包括在内。 2、动词多样性(即产生的不同动词的数量) 动词被定义为任何可以在时态、一致和/或方面发生变化的单词。只有词汇动词被编码(例如，go, see, give, want, sing, press, think)。同一个动词的不同词形变化(如watch, watching)被算作一个动词类型，同样被算作一个动词类型的还有动词化/同化和它们完全对应的动词类型。动名词并没有被编码到这个测量中。动词got(例如，" I got a pencil “意思是我有一支铅笔)被当作独立的动词，与过去式got和现在式have分开。更多细节，请参见附录A
最初，潜在的预测变量被确定为三个语言领域的代表性度量:形态语法、语义和语用。 在形态句法领域，作者选择了其中的平均说话长度MLU，因为它是一种比其他测量更通用的形态句法测量方法且是一个临床相关变量。本研究中MLU来源于完整的、可理解的自发话语。 在语义领域，选择了名词多样性和动词多样性，之前的研究确定了它们是典型发育儿童后期语法结果的预测因素。名词和动词来源于所有自发的话语，因为即使从一个不完整或部分难以理解的话语中也可以确定一个名词或动词的使用。 在语用学领域，选择研究语用学的交际功能领域，最初选择的语用指标是使用的不同交际功能的数量，具有行为调节功能的话语的比例(即，请求、抗议)，以及具有社会动机的话语的比例(即，断言、寻求信息、回答、呼叫、问候/礼貌形式、会话维持、配音、重复)。为了消除冗余，作者分析了这三者与成人结果变量之间的Pearson相关性。社交动机的话语比例与结果变量的关系最为显著和一致;另外两个语用预测因子被删除。为了提取交际功能代码，非自发的话语(例如，是/否回答，模仿)也被包括在内，因为它们服务于交际目的。 非言语商NVIQ用作控制变量，这与以前的工作一致。 综上，NVIQ、MLU、名词多样性、动词多样性和社会动机话语比例为预测变量。通过方差膨胀因子(VIF)对多重共线性进行评估。语用动词多样性和动词多样性的VIF值最高，因此作者进行了两组分析——一组是MLU，另一组是动词多样性——为了保留这两个变量作为潜在的预测变量，但避免有问题的多重共线性。分析1的最后一组预测变量包括NVIQ、名词多样性(语义)、动词多样性(语义)和社会性话语的比例(语用)。分析2的最后一组预测变量包括NVIQ、MLU(形态语法)、名词多样性(语义)和社会性话语的比例(语用学)。
Outcome Variables (Time 2) ¶
以下成人语言和交流结果变量被用于本研究的分析: VIQ标准得分，ADOS或ADOS-2 交流+社会互动算法总数，PeaBody图片词汇测试第四版标准评分和Vineland适应行为量表第二版沟通领域标准分数。 Analysis 为了评估每个Time 1变量的预测能力，我们使用层次线性回归来识别有效预测因子。作者进行了两组分析，一组包括MLU，另一组包括动词多样性。在两组分析中，首先将Time 1 NVIQ作为控制变量输入模型。在第二个块中加入另外两个预测变量，在第三个块中加入最后一个变量。在这两组分析中，每个结果变量运行三个回归模型，每次在第三块中添加不同的预测变量。如果最后一个变量的添加导致拟合度的显著变化，即被确定为一个有效预测因子。
Results ¶
分析一 用NVIQ、名词多样性、动词多样性和以社会动机为预测因素的话语比例进行多重层次线性回归的结果见表2。
在本分析中，时间1动词多样性是每个时间2结果的有效预测因子:VIQ (p = .027)， ADOS交际+社交算法总数(p = .003)， PPVT-4得分(p = .011)， Vineland-II交际得分(p = .034)。相反，时间1的名词多样性和社会性话语的比例并不是任何时间2结果分析的有效预测因子。 分析二 在第二组分析中，用NVIQ、名词多样性、MLU和社会动机的话语比例作为预测因素的多重层次线性回归的结果见表3。
Discussion ¶
在作者的分析中，出现了一个非常一致的模式:儿童时期的动词多样性是所有四种成人语言和交流结果的有效预测因子。儿童期MLU是两种成年后结果的有效预测因子。其他儿童变量(如NVIQ、名词多样性和社会性话语的比例)并不是任何成人结果的有效预测因子。这项研究的结果有助于澄清“有用言语”的概念，有助于理解早期语言能力作为ASD个体语言和交流结果的预测因素。 动词多样性对后来的语言和交流结果特别重要的原因尚不清楚，但作者提出了几个假设：首先，动词不仅具有语义作用，而且具有句法作用，因为它们在句法上比其他词汇范畴更为复杂和必要。动词在句法和语义上都是“句子的核心”。鉴于动词的句法复杂性和独特性，儿童时期动词的多样性可以被描述为语义和句法技能的衡量标准，特别是因为动词学习经常涉及到句法知识(句法自举;Gleitman, 1990)。因此，动词多样性对以后的语言和交流结果的预测意义，可以用它可能衡量语言技能的多个领域的事实来解释。其次，由于动词表示指称意义，在大多数情况下，它们比名词更抽象。如果一个孩子使用更多的动词，我们可能会认为他们对世界上物体和思想之间的抽象关系也有更好的理解。因此，动词多样性可能比其他早期语言测量方法更能捕捉到孩子的高级知识，这为其预测意义提供了一些解释。第三，在这项研究中，动词多样性可能是比我们的语用测量更好的预测指标，因为我们观察的是语言和交流结果测量，而不是更多的社交、ASD特定结果测量。
Conclusion ¶
儿童期动词多样性被认为是所有成人语言和交流结果的有效预测因子，儿童期MLU被认为是部分(但不是全部)结果的有效预测因子。 其他分析的儿童语言特征并不是任何分析结果的附加预测因子。这支持了一个观点，即早期动词词汇的多样性可能对ASD个体的后期语言和交流结果具有最显著的预测能力。这一现象可能是由于动词的独特特征，似乎使它们能够掌握多种语言领域的技能(即语义和语法)。这些发现对我们理解ASD的早期儿童语言和在学前阶段的临床决策有一定的意义。作者希望这些发现将引导未来的干预研究的发展，以研究ASD幼儿动词词汇扩展的可行性和效果。
局限： ¶
1、样本量有限，不能代表自闭症谱系的全部范围。 2、本研究的另一个局限性是使用ADOS作为语言采样环境。有研究发现儿童在ADOS中的语言表现和他们与父母玩耍时的语言表现有显著差异(Kover等人，2014年)。这一点得到了作者的认可，然而语言样本在这个纵向数据集中没有其他可用的方法。 3、在本研究中，由于可用视频的音频质量，音韵学测量被排除为潜在的预测因素。一些研究报告称，语言能力最低的ASD学龄前儿童的早期语音库存可以预测语言发育(Saul & Norbury, 2020年;Yoder et al.， 2015)。未来的研究更包括最低限度/有限言语个体，将考虑在最低限度/有限言语人群中，早期语音技能是否可能比早期语义技能更重要。