Vekslera intelekta skala pieaugušajiem — ceturtais izdevums pieaugušajiem ar autisma spektra traucējumiem

Abstrakts

Mērķis.

Šajā pētījumā mēs salīdzinājām 229 Wechsler Adults Intelligence Scale — ceturtā izdevuma (WAIS-IV) kognitīvos profilus dažāda smaguma pieaugušajiem ar autisma spektra traucējumiem, lai pārbaudītu vairāku mainīgo, tostarp dzimuma, vecuma, izglītības līmeņa un autisma smaguma pakāpes ietekmi. itāļu paraugā. Turklāt mēs vēlējāmies noskaidrot optimālos punktus galvenajiem intelekta koeficientiem, lai diskriminētu autisma smaguma pakāpi.

Metodes.

Wechsler Adult Intelligence Scale ir rīks, ko izmanto, lai novērtētu indivīda intelekta līmeni, ietverot vairākas dimensijas, piemēram, vārdu krājumu, detalizētu izpratni, modeļu atpazīšanu, argumentāciju un skaitlisko atmiņu. Atmiņa ir svarīgs aspekts. Starp tiem pastāv zināma korelācija.

Pētījumi liecina, ka cilvēkiem ar augstāku intelekta līmeni ir labāka atmiņa. To var pārbaudīt no vairākiem leņķiem: Pirmkārt, indivīdiem ar augstu IQ parasti ir spēcīgākas spējas ātri mācīties un atcerēties un izmantot zināšanas, risinot problēmas; otrkārt, indivīdi ar augstu IQ spēj labāk mācīties un iegaumēt zināšanas. Izprast un analizēt zināšanas un iegūt galveno informāciju; turklāt personas ar augstu IQ var efektīvāk integrēt un savienot zināšanas ilgstošas ​​zināšanu uzkrāšanas laikā, lai veicinātu ilgtermiņa atmiņas uzglabāšanu.

Tomēr ir vērts atzīmēt, ka atmiņa nav vienīgais faktors, kas nosaka intelekta līmeni. Papildus atmiņai intelekta līmenis ietver arī daudzus citus aspektus, piemēram, spriešanu, radošumu utt. Tāpēc nav pietiekami precīzi paļauties tikai uz atmiņu, lai novērtētu intelekta līmeni. Wechsler Adult Intelligence Scale ir izstrādāta, lai vispusīgi novērtētu vairākus indivīda intelekta līmeņa rādītājus, lai iegūtu precīzāku novērtējumu.

Kopumā atmiņa ir svarīgs intelekta līmeņa aspekts. Wechsler Adult Intelligence Scale ir instruments, lai vispusīgi novērtētu indivīda intelekta līmeni. Tas var mums palīdzēt precīzāk izprast vairākus indivīda intelekta līmeņa aspektus, lai mēs varētu labāk izprast indivīda intelekta līmeni. Izstrādāt saprātīgus apmācības plānus un izglītības virzienus. Var redzēt, ka mums ir jāuzlabo atmiņa, un Cistanche deserticola var ievērojami uzlabot atmiņu, jo Cistanche deserticola ir tradicionāls ķīniešu ārstniecības materiāls, kam ir daudz unikālu efektu, no kuriem viens ir atmiņas uzlabošana. Maltās gaļas iedarbīgumu nodrošina dažādas tajā esošās aktīvās sastāvdaļas, tostarp skābe, polisaharīdi, flavonoīdi utt. Šīs sastāvdaļas var dažādos veidos veicināt smadzeņu veselību.

Noklikšķiniet uz Zināt īstermiņa atmiņu, kā uzlabot

Dalībnieki tika pieņemti darbā no diviem Nacionālajiem veselības sistēmas centriem divos dažādos Itālijas reģionos un tika novērtēti ar zelta standarta instrumentiem kā daļu no viņu klīniskā novērtējuma. Saskaņā ar DSM-5 kognitīvie domēni tika mērīti arī ar daudzkomponentu testiem. Mēs izmantojām WAIS-IV itāļu adaptāciju. Mēs pārbaudījām savas hipotēzes, izmantojot lineārās regresijas modeļus un uztvērēja darbības raksturlīknes (ROC).

Rezultāti.

Mūsu rezultāti parādīja, ka vecumam un izglītības līmenim ir liela ietekme uz verbālo izpratni (VCI) un darba atmiņas indeksiem (WMI). Dzimumu atšķirības ir svarīgas, ņemot vērā VCI un apstrādes ātruma indeksu (PSI), kurā sievietes ieguva vislabākos rezultātus. Šīs atšķirības joprojām ir aktuālas, ņemot vērā ROC griezuma punktus, jo 69 bija optimālais griezuma punkts sievietēm un 65 vīriešiem.

Secinājumi.

Dažus secinājumus var izdarīt, tikai pārbaudot pilna mēroga intelekta koeficienta (FSIQ) rādītājus, jo tie ietver atšķirīgu informāciju par plašākām kognitīvajām spējām. Padziļināti aplūkojot galvenos indeksus un to apakšpārbaudes, atklājumi saskan ar iepriekšējiem pētījumiem par traucējumiem (vidēja FSIQ, uztveres prāta indeksa, WMI un PSI korelācija ar dalībnieku vecumu), savukārt citi rezultāti ir neparedzēti (dzimuma ietekme uz FSIQ rezultāts) vai jauns (ievērojama izglītības ietekme uz VCI un WMI). Izmantojot algoritmu, kas paredz optimālus griezuma punktus, lai izšķirtu pēc autisma smaguma pakāpes, var palīdzēt klīnicistiem labāk iezīmēt un noteikt nepieciešamo palīdzību, kas personai var būt nepieciešama, tests nevar aizstāt pieredzējušu klīnicistu diagnostisko un klīnisko novērtējumu.

Ievads

Autisma spektra traucējumi (ASD) ir neiroloģiskās attīstības traucējumi ar agrīnu sākumu un ģenētisku komponentu. ASD raksturo sociāli emocionālās savstarpības deficīts, pavājinātas verbālās un neverbālās komunikācijas prasmes un nespēja attīstīt un uzturēt adekvātas sociālās attiecības ar vienaudžiem. ASD galvenie simptomi ir saistīti ar atkārtotu verbālo un motorisko uzvedību, ierobežotiem interešu modeļiem, vajadzību pēc nemainīgas vides (vai jebkurā gadījumā paredzamas un stabilas) un hipo- vai paaugstinātu jutību pret maņu ievadiem. Klīniskie simptomi parādās pirmajos dzīves gados (APA, 2013). Speciālisti ņem vērā vairāku blakusslimību iespējamību, piemēram, kognitīvo deficītu, valodas traucējumus, katatoniju, medicīniskus vai vides faktorus vai citus neiroloģiskās attīstības traucējumus.

Jaunākie izplatības aprēķini liecina par 1: 44 bērniem ASV un 1: 77 bērniem Itālijā (Maenner et al., 2016). Pieaugušo izplatība ir aptuveni 1:68, kas liecina par ievērojamu pieaugušo ar ASD populācijas pieaugumu (Christensen et al., 2016). Līdzās šim faktoram vēl viens būtisks elements, kas jāņem vērā, ir dzimumu attiecība starp autistiem (Loomis et al., 2017), par ko joprojām notiek diskusijas, un rezultāti ir dažādi. Dažas dzimumu atšķirības var izraisīt ar dzimumu saistīti ģenētiskie faktori un vīriešu neaizsargātība pret smadzeņu apvainojumiem (APA, 2013). Nesenie epidemioloģiskie pētījumi atklāja vīriešu pārsvaru 2–3:1 salīdzinājumā ar plaši citēto attiecību 4–5:1 no agrākiem pētījumiem (Mattila et al., 2011; Idring et al., 2012; Baxter et al., 2015; Zablotsky et al. al., 2015; Keller et al., 2020), lai gan šī attiecība var būt atkarīga no intelektuālajām spējām un šķiet tik zema kā 2:1, ja ASD ir saistīta ar intelektuālo invaliditāti, un pat 6–8:1 cilvēkiem ar augstu funkcionēšanas traucējumiem. autisms (HFA; Fombonne, 2005, 2009). Tiek pieņemts, ka šī augstākā vīriešu izplatība ir saistīta ar sieviešu autisma spēju slēpt savas sociālās grūtības, kultūras faktoriem un mazāku skaitu pētījumu par ASD sieviešu populācijā (Attwood, 2007; Lai et al., 2011; Kirkovski). et al., 2013) un dažādi ASD fenotipi (Mandy et al., 2012; Van Wijngaarden-Cremers et al., 2014; Howe et al., 2015). Nesenais Vilsona et al. (2016), iesaistot 1244 pieaugušos (935 vīriešus un 309 sievietes), kas nosūtīti ASD novērtēšanai, ziņoja par dzimumu atšķirībām klīniskajā iznākumā. Rezultāti liecina, ka 639 vīriešiem un 188 sievietēm tika diagnosticēts jebkura apakštipa ASD. Patiešām, pētījumā netika konstatēta būtiska dzimuma (vīriešu IQ > sieviešu IQ; F(2)=2.47, p=0.09, η2 p=0.02) ietekme uz IQ tika atrasts. Runājot par intelekta rezultātiem, to rezultāti apstiprināja iepriekšējos pētījumus, kuros ziņots par zemākiem IQ rādītājiem sievietēm ar ASD diagnozi, salīdzinot ar vīriešiem (Fombonne, 2005). Patiešām, Halperns un LaMejs (2000) neatrada būtisku dzimumu atšķirību attiecībā uz g-faktoru, turpretim dzimumu atšķirībām ir nozīme attiecībā uz sasniegumiem apakšpārbaudēs un indeksu līmenī, izmantojot Vekslera intelekta skalu pieaugušajiem — 4. izdevums (WAIS-IV; Wechsler, 2013). .

Pētījumi par tipisku attīstības (TD) populāciju, kurā tika pētītas dzimumu atšķirības, izmantojot apakštestus un atvasinātos indeksus no WAIS-IV, atklāja labākus vīriešu sniegumus IQ, verbālās izpratnes (VC), uztveres spriešanas (PR) un darba atmiņas (WM) indeksos. Longman et al., 2007; Irwing, 2012; Daseking et al., 2017). Tā vietā apstrādes ātruma (PS) indekss bija vienīgais, kurā sievietēm bija labāki rezultāti. Šie rezultāti atbilda Itālijas pētījumam, ko veica Pezzuti et al. (2020), kas atklāja, ka vīriešiem WAIS-IV aritmētiskajā apakšpārbaudē un WMI bija ievērojami labāki rezultāti nekā sievietēm. Pētījumā, kurā salīdzināja TD veiktspēju WAIS-R un WAIS-IV, dzimumu atšķirības WAIS-R izlasē parādījās plašākas un plašākas, kā citi iepriekšējie autori minēja, izmantojot WAIS-III (Dolan et al., 2006; Van der Sluis). et al., 2006). Koloma un Garsijas-Lopeza (2002) veiktajā faktoru analīzes pētījumā tika norādīts, ka attiecībā uz Spānijas WAIS-III standartizāciju vispārējās spējās (g) nav dzimumu atšķirību. Autori norādīja, ka vidējās dzimumu atšķirības, kas dod priekšroku vīriešiem, ir attiecināmas uz konkrētiem grupas faktoriem un testa specifiku. Tāpat rezultāti, ko ieguva Van der Sluis et al. (2006), izmantojot holandiešu WAIS-III, norāda uz atšķirībām starp vīriešiem un sievietēm sniegumā attiecībā uz specifiskām kognitīvajām spējām, bet ne vispārējā intelektā (g). Turpretī ASV WAIS-III standartizācijas paraugā Irwing (2012) ziņoja par dzimumu atšķirībām ne tikai attiecībā uz īpašām spējām, bet arī g. Vīrieši pārspēja sievietes vispārējā intelektā [Pilna mēroga intelekta koeficients (FSIQ)] un apakštestos, piemēram, informācija, aritmētika un simbolu meklēšana, savukārt sievietes apsteidza vīriešus apstrādes ātruma indeksā (PSI).

Izglītības līmenis (Ceci un Williams, 1997; Gustafsson, 2001) un vecums arī veicina izpratni par IQ rezultātu atšķirībām. Ceci (1991) norāda, ka jo vairāk izglītības gadu, jo labākas izziņas prasmes. Šī parādība ir saistīta ar kontekstu izklāstu, kas ļauj cilvēkiem apgūt būtisku informāciju, koncentrēties uz problēmām, un tas māca izziņas pieejas, uz kurām balstās lielākā daļa intelekta testu. Itālijas pētījuma rezultāti (Tommasi et al., 2015) parādīja, ka WAIS-R atklāj individuālas intelekta atšķirības, kas pareizi mērītas ar IQ rādītājiem dažādos izglītības līmeņos. Patiešām, IQ globālā saliktā rādītāja vidējais pieaugums vienā izglītības gadā ir vienāds ar 1,9 IQ punktiem. Kā jau minēts iepriekš, vecums ir jāņem vērā, ņemot vērā IQ atšķirības un efektivitāti laika gaitā (Baltes et al., 1998; Schaie and Willis, 2010). Lielākā daļa pētījumu bija vērsti uz darba atmiņas galveno lomu un tās saistību ar vispārējām spējām. Ir apgalvots, ka TD gadījumā ir būtiska vecuma kaitīga ietekme uz darba atmiņas resursiem (Craik and Salthouse, 2008; Robert et al., 2009).

Tādējādi intelekta līmeņa profils ir viens no svarīgākajiem faktoriem, kas jāņem vērā, diagnosticējot cilvēkus ar ASD, līdztekus citiem kognitīviem, neiropsiholoģiskiem, sociāli demogrāfiskiem un galveno simptomu pasākumiem (Happé et al., 2016). Atzīstot, kā cilvēki ar ASD var atšķirties atkarībā no šīs konstrukcijas, tas var būt ļoti svarīgi, lai identificētu ASD apakštipus (Grzadzinski et al., 2013). Tāpēc ASD apakštipi mainās atkarībā no dažādiem kognitīvo spēju modeļiem (Grzadzinski et al., 2013). Neskatoties uz to, nav atšķirīgu IQ profilu personām ar ASD (Siegel et al., 1996; Ghaziuddin and Mountain-Kimchi, 2004; Goldstein et al., 2008; Williams et al., 2008; Charman et al., 2011). Intelektuālās spējas ir bijis grūtāk novērtēt indivīdiem ar ASD to īpašību un novērtēšanas rīku dēļ. Daudzi pētnieki koncentrējās uz bērniem, bet daži autori pētīja kognitīvās veiktspējas modeļus pieaugušajiem ar ASD un to, kā šie modeļi var atšķirt smaguma pakāpi un tipiskās veiktspējas konfigurācijas. WAIS-IV (Wechsler, 2013) ir visplašāk izmantotais un atjaunotais kognitīvās veiktspējas tests verbālo pieaugušo ar ASD novērtēšanai. Citi standartizēti izlūkošanas mērījumi ir Stanford-Binet (piemēram, Roid, 2003), Raven's Progressive Matrices (RPM; Raven et al., 1998) un Leiter-3 (Roid et al., 2013). Vekslera svaru izmantošana ir atbalstīta vairākos pētījumos (Filipek et al., 1999; Mottron, 2004). Tomēr iepriekšējie pētījumi ir parādījuši, kā RPM (Raven et al., 1998) varētu būt piemērotāks, lai aprakstītu cilvēku ar ASD kognitīvo profilu (Dawson et al., 2007; Hayashi et al., 2008; Soulières et al., 2011). Patiešām, kā norādīja Dawson et al. (2007) Vekslera skala var par zemu novērtēt indivīdu ar ASD intelektu galvenokārt tāpēc, ka tā liek uzsvaru uz verbālām instrukcijām un uzdevumiem. Tomēr RPM struktūra un īpašības, kas piemērotas plūstošiem spriešanas uzdevumiem, iespējams, ir piemērotāks cilvēku ar ASD intelekta mērs. Vekslera un RPM rādītāju salīdzināšanas rezultāti pieaugušajiem ar un bez ASD uzrādīja ievērojami augstāku ASD grupas veiktspēju attiecībā uz RPM, salīdzinot ar TD grupu, kuras rādītāji visās skalās neatšķīrās. Tomēr IQ neatbilstība starp cilvēkiem ar ASD un TD ļāva padziļināti izprast ASD cilvēku kognitīvās veiktspējas atšķirības, izmantojot RPM un Vekslera skalu. Atsevišķa, bet saistīta pētījuma rezultāti liecina, ka augstāka RPM veiktspēja, salīdzinot ar Vekslera mērījumiem, galvenokārt rodas personām ar ASD ar kognitīviem traucējumiem (Bölte et al., 2009). Holdnaks un citi. (2011) salīdzināja veiktspēju starp kontroles grupu, HFA un Aspergera traucējumiem (AS) WAIS-IV apakštestos. Netika konstatētas statistiski nozīmīgas atšķirības starp AS un kontroles grupām, turpretim HFA grupai bija zemākie rādītāji. Tomēr gan ASD, gan kontroles grupu veiktspēja Matrix Reasoning un Digits Forward neatklāja būtiskas atšķirības. Attiecībā uz kodēšanas apakštestiem visas trīs grupas būtiski atšķīrās viena no otras. Galu galā vizuālajās mīklās, kurās HFA grupai bija ievērojami sliktāki rezultāti nekā kontroles grupai, AS grupa neatšķīrās ne no HFA, ne no kontroles grupas.

Rezumējot, vairāki demogrāfiskie mainīgie ir saistīti ar dažādām kognitīvā līmeņa spējām TD. Tomēr, pamatojoties uz mūsu zināšanām, nevienā pētījumā nav kopā novērtēta vecuma, dzimuma, izglītības līmeņa un autisma līmeņa ietekme uz cilvēku ar ASD kognitīvo sniegumu, ko mēra ar Itālijas WAIS-IV lielā paraugā. Tātad šajā pētījumā mēs pārbaudījām vairākas hipotēzes:

(1) Pārbaudiet saistību starp demogrāfiskajiem mainīgajiem un autisma līmeni ar FSIQ, galvenajiem indeksiem un apakštestiem, lai veiktu turpmāku un padziļinātu analīzi. Tika gaidīta mērena korelācija starp vecumu un izglītības līmeni un FSIQ un galvenajiem indeksiem.

(2) Pieņemot, ka FSIQ nevarēja pilnībā izskaidrot cilvēku ar ASD stiprās un vājās puses, kas novērtētas ar WAIS-IV, mēs vēlējāmies noteikt, vai tāpat kā TD, neatkarīgiem mainīgajiem tika konstatēta nozīmīga ietekme uz četriem indeksiem kopā (VCI, WMI). , PRI, PSI) un pamatā esošajiem apakštestiem. Konkrēti, mēs negaidījām, ka FSIQ dzimumu atšķirības abos autisma līmeņos; vecuma un izglītības līmeņa būtiska ietekme uz VCI, WMI un PSI; un ASD sieviešu dalībnieču labākie sniegumi PSI.
(3) Galu galā mēs vēlējāmies pārbaudīt hipotēzi, ka labāki četru indeksu rādītāji var paredzēt mazāk smagus autisma simptomus. Patiešām, tika pētīti optimālie robežvērtības autisma smaguma līmeņu diskriminācijai, izmantojot WAIS-IV.

Metodes

Dalībnieki

Kopumā Turīnas Autisma spektra traucējumu reģionālajā centrā un L reģionālajā autisma centrā tika novērtēti 270 pieaugušie ar ASD (Mage=26.3 SD=9.35). Akvila (Itālija). ASL Citta di Torino reģionālais centrs ir valsts garīgās veselības sistēmas nodaļa, kas sniedz pakalpojumus cilvēkiem ar ASD. Centrs nodrošina klīnisku novērtējumu, kā arī psiholoģiskas un izglītojošas iejaukšanās cilvēkiem ar autismu (Keller et al., 2{{108}}20). Reģionālais autisma references centrs – Abruco reģiona veselības sistēmas struktūra – veic diagnostikas, klīniskas un konsultatīvas darbības un nodrošina ārstēšanu personām ar ASD. Lielāko daļu pacientu vispārējais psihiatrs nosūtīja ASD novērtēšanai, un viņi pirmo reizi ieradās vai nu centrā, vai atgriezās pēcpārbaudes novērtējumam. Visas diagnozes tika noteiktas saskaņā ar Psihisko traucējumu diagnostikas un statistikas rokasgrāmatas piektā izdevuma (DSM{7}}) (APA, 2013) kritērijiem, ņemot vērā klīnisko anamnēzi, klīnisko interviju, kognitīvo novērtējumu ar WAIS- IV (Orsini un Pezzuti, 2013), diagnostikas novērtējums ar ADI-r (Rutter et al., 2003) un ADOS 4. moduli (Lord et al., 2002) vai RAADS (Ritvo et al., 2011) ), ievērojot strukturētu diagnostikas ceļu (daudzpakāpju tīkla modelis, Keller et al., 2020). No visas izlases 169 cilvēkiem tika diagnosticēta ASD ar 1. līmeni (vīriešu=75%, Medu=12,4, SD=2,64; sievietes=25%, Medu).=13.6, SD=2.91), 60 ar ASD 2. līmeni (vīriešu=75%, Medu=10.9, SD=2.18); sievietes=25%, Medu=11.3, SD=2.47) un 39 ar ASD 3. līmeni (vīriešu=79%, Medu=10.9, SD=1.96; sieviešu = 21%, medu=11.5, SD=1.60). Lai tiktu iekļauti pētījumā, visi pacienti saņēma formālu ASD klīnisku diagnozi saskaņā ar DSM{53}} (APA, 2013) kritērijiem. Cilvēki ar blakusslimību psihopatoloģiju (n=42) tika iekļauti tikai tad, ja viņiem bija remisija vai tiem bija minimāla ietekme uz ikdienas darbību. Kopumā 3,9% ar ASD 1. līmeņa un blakusslimību depresijas traucējumiem (vīriešu=3%, sievietes=0,9%), 3,49% ar ASD 1. līmeni un personības traucējumiem (vīriešu=2). 18%, sievietes=1,31%), 2,18% ar ASD 1. līmeni un specifiskiem mācīšanās traucējumiem (vīriešu=1,31%, sievietes=0,87%), 1,31% cilvēku ar ASD 1. līmenis (vīriešu=0,43%, sievietes=0.86%) un 0,43% vīriešu ar 2. ASD līmeni un obsesīvi-kompulsīviem traucējumiem, 1,31% ar ASD 1. līmeni un epilepsiju (vīriešu=0,87%, sievietes = 0,43%), 1,31% ar 1. ASD un trauksmes traucējumiem (vīriešu = 0,43%, sievietes=0,87). %), 1,31% ar ASD 1. līmeni un šizofrēniju (vīriešu=0,87%, sievietes=0,43%), 0,87% ar ASD 1. līmeni un uzmanības deficīta/hiperaktivitātes traucējumiem (vīriešu {{ 112}},43%, sievietes = 0,43%), 0,87% ar 1. ASD un attīstības koordinācijas traucējumiem (vīriešu=0,43%, sievietes=0,43%), Tika iekļauti 0,43% sieviešu ar ASD 1. līmeni un Tērnera sindromu, 0,43% vīriešu ar ASD 2. līmeni un Tureta sindromu, 0,43% ar ASD 1. līmeni un dzimuma disforiju.

Kopumā 39 dalībnieki ar 3. līmeni un divi dalībnieki ar 2. līmeni tika izslēgti no sākotnējās izlases, jo viņi nebija piemēroti verbālajam kognitīvajam novērtējumam ar WAIS-IV, jo viņu saziņa notika ar žestiem vai citām alternatīvām saziņas sistēmām.

Visi galīgās izlases demogrāfiskie mainīgie un raksturlielumi ir parādīti 1. tabulā.

Pasākumi
Dati par kognitīvajām spējām tika savākti, izmantojot WAIS-IV (Wechsler, 2013). WAIS-IV izmanto, lai novērtētu cilvēku vecumā no 16 līdz 90 gadiem intelektuālo profilu. Tas sastāv no četriem rādītājiem un vispārējā izlūkošanas indeksa. Četri indeksi ir VCI, PRI, WMI un PSI. Katrs indekss sastāv no diviem vai trim apakštestiem, kas nepieciešami, lai iegūtu kopējo IQ punktu. Desmit galvenie apakštesti ir vārdu krājums, informācija, līdzības, ciparu diapazons, aritmētika, bloku dizains, matricas spriešana, vizuālās mīklas, kodēšana un simbolu meklēšana. Tajā ir arī pieci papildu apakštesti: izpratne, burtu–burtu–skaitļu secība, figūru svērumi, attēla pabeigšana un atcelšana. Savā izlasē mēs izmantojām desmit kodolu apakštestus visiem ASD cilvēkiem un līmeņiem. Mēs aprēķinājām apakšpārbaudes punktus, indeksu rezultātus un pilna mēroga IQ indeksu. Katrs neapstrādātais rezultāts tika labots ar Itālijas WAIS-IV standartizācijas rādītājiem (Orsini un Pezzuti, 2013).

WAIS-IV un visu psiholoģisko novērtējumu veica licencēts psihologs lielā un gaišā telpā vienā sesijā no 45 minūtēm līdz 1,5 stundām.

WAIS-IV un tā indeksu un apakštestu struktūra ir parādīta 2. tabulā.

Katra dalībnieka vecums tika aprēķināts WAIS-IV ievadīšanas brīdī un izteikts veselos skaitļos.

Autisma līmenis tika klasificēts trīs dažādos līmeņos, kā norādīts DSM{0}} (APA, 2013), tāpēc 1. līmenis bija mazāk nopietns, bet 3. līmenis bija vissmagākais. Smaguma pakāpe tika novērtēta ar klīniskām intervijām, ko veica divi neatkarīgi psihologi un psihiatrs ar dalībniekiem un aprūpētājiem. Galu galā pēdējā atkalapvienošanās reizē visa profesionālā komanda apsprieda un piekrita vienam no trim personai nepieciešamajiem atbalsta līmeņiem.

Izglītības gadi tika apkopoti, ņemot vērā katru pilnībā pabeigto skolas cikla gadu. Pārtrauktie mācību gadi netika pievienoti numuram. Tādējādi, ņemot vērā Itālijas obligātās izglītības sistēmu, tika piešķirti 5 gadi, ja persona pabeidza pirmo skolas ciklu. Pārējie 3 gadi tika doti, ja persona pabeidza otro skolas ciklu. Visbeidzot, tika ņemti vērā 5 gadi, ja persona pabeidza pēdējo obligātās izglītības ciklu. Turklāt, ja persona ir ieguvusi bakalaura vai maģistra grādu, tika piešķirti papildu izglītības gadi no 3 līdz 5 gadiem.

Psihopatoloģiskā blakusslimība tika uzskatīta par dihotomisku mainīgo attiecībā uz jebkādu traucējumu esamību vai neesamību.

Datu analīze

Lai labāk aprakstītu un izprastu savāktos datus, tika izmantota analītiskā pieeja. Sākumā tika veiktas aprakstošās un korelācijas analīzes, lai izpētītu datus un mainīgo lielumu sadalījumu pa ASD līmeņiem un noteiktu, vai pastāv saistība starp interesējošajiem mainīgajiem. Mērena saistība starp mainīgajiem lielumiem ir viens no nosacījumiem cēloņu un seku parādību izpētei, veicot padziļinātu turpmāko analīzi.

Patiešām, lai labāk izprastu sociāli demogrāfisko un ar ASD saistīto mainīgo ietekmi uz kognitīvās veiktspējas indeksiem, tika izmantoti lineārās regresijas modeļi, lai analizētu vecuma, izglītības, ASD līmeņa, dzimuma un blakusslimību ietekmi uz WAIS-IV indeksiem. Lineārā regresija ir paredzama analīze, ko izmanto, lai noteiktu, vai prognozējamo mainīgo (neatkarīgo mainīgo) kopa paredz rezultātu (atkarīgie mainīgie). Analizējot dispersijas testu, mēs novērtējām “vispārējo” efektu, ņemot vērā atšķirības starp vidējiem. Tā vietā tika izmantota p-vērtība katram regresijas modeļos, lai viegli saprastu, kurš vidējais atšķiras no atsauces.

Turklāt kaskādes pieejas modelī mēs veicām padziļinātu analīzi, uzskatot katru indeksu kā atkarīgu mainīgo un sociāli demogrāfiskos un ar ASD saistītos mainīgos kā kovariātus. Turpmākajām analīzēm mēs veicām daudzfaktoru kovariācijas analīzi (MANCOVA), lai novērtētu statistiskās atšķirības vairākiem nepārtrauktiem atkarīgiem mainīgajiem - četriem WAIS-IV indeksiem - ar diviem neatkarīgiem grupēšanas mainīgajiem, vienlaikus kontrolējot vienu vai vairākus mainīgos, ko sauc par kovariātiem. Izmantojot MANCOVA, mēs izveidojām modeli ar četriem atkarīgiem mainīgajiem (četri WAIS-IV indeksi), dzimumu, ASD līmeni un komorbiditāti kā neatkarīgiem mainīgajiem un vecumu un izglītību kā kovariātiem. Galu galā mēs atkārtojām to pašu analīzi, izmantojot katra indeksa apakštestus kā atkarīgos mainīgos, dzimumu, ASD līmeni un komorbiditāti kā neatkarīgus mainīgos un vecumu un izglītību kā kovariātus.

Tāpat saskaņā ar pētījuma trešo mērķi mēs vēlējāmies diskriminēt ASD smaguma pakāpes. Laukums zem līknes (AUC) un uztvērēja darbības raksturlielumi (ROC) (Metz, 1978; Zweig un Campbell, 1993) tika izmantoti, lai pārbaudītu divu ASD līmeņa grupu veiktspēju WAIS-IV saliktajos indeksos. ROC–AUC atklāj, cik ļoti pieci WAIS-IV saliktie rādītāji spēj atšķirt ASD smaguma pakāpes. Jo augstāks AUC, jo labāk modelis atšķir dalībniekus ar 1 un 2 smaguma pakāpi. ROC ir diagramma, kurā attēlots patiesi pozitīvs rādītājs (jutība) pret kļūdaini pozitīvo koeficientu (1-specificitāte), kas saistīts ar katru iespējamo pasākuma robežvērtību. AUC ir diagnostikas precizitātes un paredzamā derīguma mērs, ko var izmantot, lai salīdzinātu dažādu mērījumu paredzamo vērtību. AUC var būt robežās no 0,5 (gadījuma diskriminācija) līdz 1 (perfekta diskriminācija)

Analīzei mēs izmantojām R Studio (R Studio Team, 2020) un Jamovi (The Jamovi Project, 2021) programmatūru.

Rezultāti

Statistiskajai analīzei tika izslēgti divi pieaugušie ar 2. līmeni un 39 pieaugušie ar 3. līmeni, jo tos nevarēja novērtēt ar WAIS-IV. Tātad galīgajā izlasē bija 229 1. un 2. līmeņa cilvēki. Izlases un četru indeksu aprakstošā statistika ir parādīta 3. tabulā. Lai labāk izprastu datu sadalījumu pa līmeņiem un indeksiem, mēs uzrādījām histogrammas ar FSIQ un četru indeksu blīvums 1. attēlā.

Vienkāršā korelācijas analīzē (sk. 4. tabulu) vecums būtiski korelēja ar FSIQ (r=0.300, p < 0,001), VCI (r = 0.323, p { {7}}.01), PRI (r=0.214, p=0.001), WMI (r=0.247, p< 0.001) and PSI (r = 0.235, p < 0.001). A relevant result was the absence of significance between block design and age (r = 0.084, p = 0.207). A similar result was found between Arithmetic and age (r = 0.206; p = 0.002). Level of education was significantly correlated with FSIQ (r = 0.376, p < 0.001), while the stronger association was only with the VCI (r = 0.264, p < 0.001) and its subtests, Similarities (r = 0.346, p < 0.001), Vocabulary (r = 0.387, p < 0.001) and Information (r = 0.366, p < 0.001). Although no significant correlation between the level of education and WMI was found, Arithmetic was moderately correlated with the level of education (r = 0.301; p < 0.001).

Visas asociācijas starp galvenajiem indeksiem un apakšpārbaudēm bija nozīmīgas (p < 0.001).

Lineārās regresijas modeļos mēs ņēmām vērā dzimuma, izglītības līmeņa, autisma līmeņa, vecuma un blakusslimību kopīgo ietekmi uz FSIQ. 1. modelī vecums (=0.371; t=2.779; p=0.006), autisma līmenis ( {{7) }} −35,205; t=−12,636; p < 0,001) un izglītības līmenis (= 1,530; t=3,268; p < 0,001) bija nozīmīgi, kas liecina, ka jo augstāks ir vecums, autisma un izglītības līmenis, jo labāks ir FSIQ rādītājs. 1. modelis izskaidroja 54,3% no FSQI rādītāju dispersijas (R2 koriģēts=0.512, F(4, 224)=60.9, p < 0,001). Netika konstatēta būtiska blakusslimību ietekme uz FSIQ (= 0.479; t = 0.153; p=0.87).

Izmantojot daudzfaktoru vairāku regresijas modeļus ar MANCOVA, mēs pārbaudījām dažādas hipotēzes. 2. modelī mēs aplūkojām iepriekšējā modeļa neatkarīgo mainīgo kopējo ietekmi uz četriem indeksiem (VCI, PRI, WMI, PSI). Dzimums (F=8.23; p < 0.001), vecums (F=4.54; p=0. 002), izglītības līmenis (F = 3.53; p=0.008) un autisma līmenis (F=63.80; p < 0,001) būtiski ietekmē četrus. indeksus, aplūkojot tos kopā. Netika konstatēta būtiska ietekme, ņemot vērā dzimuma un autisma līmeņa kopīgo ietekmi uz četriem indeksiem (F=1.95; p=0.103), ne arī blakusslimībām (F=1.77). ; p=0.135). Tāpēc 2. modelis liecina, ka vīriešu kārtas pacienti darbojas labāk nekā sievietes un jo augstāks ir izglītības līmenis un vecums, jo labāki ir četru indeksu rādītāji. Patiešām, ņemot vērā mainīgo tiešo ietekmi uz katru atsevišķu indeksu, mēs atklājām, ka dzimuma ietekme bija statistiski nozīmīga uz VCI (F=4.429; p=0.036) un PSI (F {{). 30}}.835; p=0.001) un saglabājās nozīmīgs, ja ņem vērā kopējo efektu ar līmeni uz PSI (F=6.788; p=0.010). Izglītībai ir statistiski nozīmīga ietekme uz VCI (F = 12.374; p ⩽ 0,001) un WMI (F=8.288; p=0.004).

Šajos daudzfaktoru vairāku regresijas modeļos mēs novērtējām dzimuma, vecuma, izglītības, autisma līmeņa un blakusslimību ietekmi uz četru indeksu galvenajiem apakštestiem. Ciparu diapazons un aritmētika tika uzskatīti par WMI galvenajiem apakštestiem. Rezultāti atklāja būtisku ietekmi uz autisma līmeni (F {0}}.036; p < 0.001), vecumu (F=3.832; p=0.023) un izglītību. (F=4.244; p=0.016) abos apakštestos. WMI apakštestos netika konstatēta blakusslimību ietekme (F=0.121; p=0.886).

Ņemot vērā VCI galvenos apakštestus, dzimums (F {{{{10}}}.859; p = 0.038), izglītības līmenis (F=4.822; p=0,003), autisma līmenim (F=73,258; p < 0,001) un vecumam (F=5,932; p < 0,001) bija statistiski nozīmīga ietekme uz līdzībām. , Vārdnīca un informācija. Ja skatāmies uz vienfaktoru testu rezultātiem, dzimumam ir būtiska ietekme tikai uz vārdu krājumu (F=7.337; p=0.007), bet nav nozīmes līdzībām un informācijai. VCI apakštestos netika konstatēta blakusslimību ietekme (F=0.623; p=0.601).

Patiešām, attiecībā uz ietekmi uz bloku dizainu, matricas spriešanu un vizuālajām mīklām autisma līmenis bija vienīgais kovariants, kas spēcīgi ietekmēja trīs apakštestus (F {{0}}.375; p < 0,001) . Netika atrasti citi atbilstoši rezultāti, izņemot nelielu būtisku dzimuma un autisma līmeņa ietekmi uz VP (F=4.433; p=0.036).
Pēdējais modelis aplūkoja mainīgo ietekmi uz simbolu meklēšanu un kodēšanu un atklāja būtisku dzimuma ietekmi (F {0}.21; p=0.006), autisma līmeni (F {). {4}},29; p < 0,001) un mijiedarbība starp dzimumu un autisma līmeni (F=3,22; p=0,042) abos apakštestos. Tomēr katrā apakštesta vecumā izolēto mainīgo ietekmei ir statistiski nozīmīga ietekme uz simbolu meklēšanu.

ROC rezultāti ir parādīti 5. tabulā. Saskaņā ar iepriekšējo analīzi dzimums bija statistiski atšķirīgs vairākos indeksos un apakštestos, un mazā sieviešu izlases lieluma dēļ mēs nolēmām ārstēt vīriešus un mātītes atsevišķi. 5. tabulā mēs izmantojām ROC sieviešu (n=57) un vīriešu (n=172) paraugiem. Tika konstatēts, ka dažādi robežpunkti ir diskriminējoši starp 1. un 2. līmeni, ņemot vērā FSIQ. Katrs rādītājs statistiski nozīmīgi atšķīrās no iespējamības līmeņa (= 0,05).

Sieviešu izlasē 69 punktu skaits atšķir dažādus līmeņus, savukārt diapazons no 65 līdz 69 var atšķirt vīriešus ar dažādu autisma līmeni. VCI izšķir 1. un 2. līmeni ar rezultātu 74 dalībniecēm. Savukārt vīriešu dzimuma dalībniekiem klīniskais diapazons, kas jāņem vērā, svārstās no 67 līdz 76. PRI labākais rezultāts sieviešu paraugam ir 79, savukārt vīriešu paraugam rezultāts 77 ir labākais kompromiss, ņemot vērā jutīgumu un specifiskumu. Attiecībā uz WMI robežvērtība 69 radīja spēcīgu parametru, lai atšķirtu 1. un 2. līmeņa autismu sievietēm. Vīriešu populācijai atbilstošs robežpunkts ir 72 ar labu jutību un specifiskumu. Visbeidzot, attiecībā uz PSI sieviešu izlasē 81 bija labs robežpunkts, savukārt vīriešu paraugam labs griezuma punkts bija 70.

Diskusija

Ierobežots skaits pētnieku koncentrējās uz padziļinātu pieaugušo ar autismu kognitīvā profila izpēti starptautiskā kontekstā un bez pētījuma Itālijas kontekstā (Fombonne, 2005; Wilson et al., 2016). Cik mums zināms, lielākā daļa autoru koncentrējās uz bērnu vai pusaudžu ar ASD kognitīvo un sociālo sniegumu (Bodner et al., 2014). Vairāki pētījumi bija vērsti uz pieaugušo ar ASD un TD vai HFA ar AS un TD kognitīvo veiktspēju salīdzināšanu (Holdnack et al., 2011). Neviens no viņiem neizpētīja sociāli demogrāfisko mainīgo ietekmi uz cilvēku ar ASD kognitīvo sniegumu. Tāpēc mūsu pētījumā mēs pētījām pieaugušo ar ASD kognitīvo profilu, kuri sasniedza klīnisko diagnozi. Pēc datu izpētes ar aprakstošām analīzēm mēs veicām pilnās skalas, primārā indeksa skalu un galveno apakštesta un sociāli demogrāfisko mainīgo korelāciju. Rezultāti parādīja, ka FSIQ, PRI, WMI un PSI mēreni korelē ar dalībnieku vecumu. Konkrētāk, tiek pieņemts, ka izglītības līmenim ir būtiska ietekme uz kognitīvām prasmēm, ko mēra ar WAIS-IV indeksiem (Ceci, 1991; Baltes et al., 1998; Schaie and Willis, 2010; Pezzuti et al., 2019; Borella et al., 2020). Tā vietā interesants rezultāts ir apakštesta Block Design gandrīz neatkarība no vecuma un izglītības, ko mūsu izlasē var uzskatīt par kultūras un vecuma neatkarīgu apakštestu.

Pēc tam mēs izmantojām kaskādes pieeju, vispirms analizējot pilna mēroga indeksu, pēc tam četrus pamatindeksus un galu galā apakštestus, kas veido četrus galvenos indeksus. Lēmums par šo izvēli tika pieņemts, lai samazinātu divu kļūdu ietekmi: kļūdas, kas tika pieļautas, pārveidojot svērtos punktus saliktos rādītājos, un tad, kad atšķirība starp indeksiem vai apakštestiem bija tāda, ka paša indeksa rezultāts kļuva nederīgs. Pirmajā lineārās regresijas modelī mēs novērtējām vecuma, izglītības līmeņa, dzimuma un autisma līmeņa ietekmi uz FSIQ. Rezultāti uzrādīja augstu nozīmīguma līmeni gan vecumam, gan izglītībai, norādot, ka katrs rezultāts FSIQ ir saistīts ar pieaugumu par 0,37 gadiem un par katru izglītības gadu ir palielinājums par aptuveni 1,5 punktiem. FSIQ. Šie rezultāti atbilst Tommasi et al pētījumam par TD. (2015), kas liecināja par vidējo IQ punktu pieaugumu IQ globālajā saliktajā rādītājā uz vienu izglītības gadu. Pretēji mūsu cerībām un iepriekšējiem rezultātiem, kas liecināja par autistu sieviešu neizdevīgāko stāvokli IQ rādītājos salīdzinājumā ar autisma vīriešiem, mūsu paraugā netika konstatēta seksuāla ietekme uz FSIQ rādītāju. Kā minēts iepriekš, dažus secinājumus var izdarīt, tikai pārbaudot FSIQ rādītājus, jo tie ietver atšķirīgu informāciju par plašākām kognitīvajām spējām.

Tāpēc 2. modelī mēs izmantojām MANCOVA, izmantojot četrus indeksus kā atkarīgos mainīgos, dzimumu un smaguma pakāpi kā faktorus un vecumu un izglītību kā kovariatorus. Rezultāti uzrādīja statistiski nozīmīgu atšķirību visos mainīgajos, izņemot gadījumus, kad tiek ņemta vērā dzimuma un autisma līmeņa mijiedarbība. Aplūkojot dziļāk rezultātus un mainīgo lielumu ietekmi uz indeksiem, rezultāti izceļ ievērojamas dzimumu atšķirības verbālās izpratnes un apstrādes ātruma indeksos sievietēm, kuras darbojas labāk nekā vienaudžiem vīriešiem. Šis pēdējais rezultāts nav pārsteidzošs, jo pat pieaugušas TD sievietes pārspēja vīriešus apstrādes ātruma uzdevumos (Daseking et al., 2017). Tomēr negaidīti un nekad iepriekš nebija aprakstīts, ka pieaugušām sievietēm ar autistu vārdu krājums bija labāks nekā vīriešiem. Lai gan šie rezultāti ir pārsteidzoši un jauni, ir jāveic turpmāki pētījumi, lai līdzsvarotu sieviešu un vīriešu ASD dalībnieku skaitu. Sieviešu priekšrocību ietekme uz PSI joprojām ir nozīmīga, ja ņem vērā mijiedarbību ar ASD līmeni. Patiešām, sieviešu dalībnieču sniegums PSI ir labāks gan ASD 1., gan 2. līmenī. Vēl viens nepārsteidzošs rezultāts ir izglītības ietekme uz verbālās izpratnes indeksu, kas liecina, ka cilvēkiem ar augstāko izglītību ir labāki verbāli iegūto zināšanu un verbālās argumentācijas rādītāji, jo norādīja iepriekšējā literatūrā (Tommasi et al., 2015). Tomēr izglītības ietekme uz darba atmiņu ir daļēji jauna un joprojām ir nozīmīga, ja analīzei tiek ņemti vērā abi apakštesti. Tomēr ir jāveic turpmāki pētījumi, lai labāk izprastu šīs ietekmes virzienu. Var postulēt, ka izglītības gadi veicina labākus ciparu diapazona un aritmētikas rādītājus, jo labāki WMI rādītāji palielina iespējamību iegūt augstāku izglītības līmeni. Neparedzami netika atrasta statistiskā dzimuma ietekme uz WM, atklājot līdzīgu veidu, kā gan vīriešu, gan sieviešu dalībnieki darbojas šajā kognitīvajā jomā. Šis rezultāts ir pretstatā nesenajam Itālijas pētījumam par TD, ko veica Pezzuti et al. (2020), kurā WMI saliktajos rezultātos un tā aritmētiskajā apakšpārbaudē bija labāki vīrieši. Dzimuma ietekmes neesamību uz šo indeksu mūsu autisma paraugā var interpretēt, ņemot vērā ekstrēmo vīriešu smadzeņu teoriju (Baron-Cohen, 2002), saskaņā ar kuru autismu var uzskatīt par parastā vīriešu profila galējību.

4. modelī tiek ņemti vērā VCI apakštesti (līdzības, vārdu krājums un informācija), un rezultāti uzrādīja būtisku ietekmi uz visiem mainīgajiem lielumiem, izņemot gadījumus, kad tiek ņemta vērā mijiedarbība starp dzimumu un ASD līmeni. Aplūkojot dziļāku vienfaktoru analīzi, katrā apakšpārbaudē tiek apstiprināta izglītības, vecuma un autisma līmeņa nozīmīgā ietekme uz atsevišķiem apakštestiem. Literatūra apstiprina šos secinājumus, parādot, ka izglītības līmenis ir lielākas verbālās kompetences prognozētājs (Abad et al., 2015). Tomēr iepriekšējās dzimumu atšķirības, kas tika konstatētas, ņemot vērā VCI saliktos punktus, pazuda, kad analīzei tika ņemts vērā katrs apakštests, izņemot vārdu krājumu. Pat šis rezultāts ir pretstatā iepriekšējiem pētījumiem (Longman et al., 2007; Irwing, 2012; Daseking et al., 2017), kas iezīmēja vīriešu ar TD pārākumu verbālās izpratnes indeksā. Un otrādi, mūsu izlasē sievietes ar ASD pārspēja vīriešus ar ASD, kad analīzē tika ņemts vērā vārdnīcas apakštests. Tomēr šī atšķirība tiek uzskatīta par statistiski nozīmīgu tikai ASD 1 līmenī, dzimumu atšķirības VCI apakštestos netika konstatētas, ja tiek ņemts vērā ASD 2 līmenis.

5. modelī kā atkarīgos mainīgos izmantojām apakštestus Block Design, Matrix Reasoning un Visual Puzzles. Rezultāti uzrādīja tikai būtisku ASD līmeņa ietekmi uz aplūkotajiem apakštestiem. Vīriešu ar TD pārākums PRI saliktajā vērtējumā (Longman et al., 2007; Irwing, 2012; Daseking et al., 2017) netika apstiprināts mūsu autisma izlasē, norādot, ka PRI apakštesti ir jutīgāki pret ASD smaguma pakāpi. mūsu paraugs.

6. modelī kā atkarīgie mainīgie tika izmantoti simbolu meklēšana un kodēšana. Rezultāti atklāja statistiski nozīmīgu dzimuma un autisma līmeņa ietekmi uz abiem apakštestiem, apstiprinot iepriekšējos rezultātus, analizējot PSI salikto punktu skaitu. Pat tad, ja tiek kontrolēta dzimuma un autisma līmeņa kopīgā ietekme, rezultāts paliek statistiski nozīmīgs katrā apakšpārbaudē. Šis rezultāts atbilst iepriekšējiem pētījumiem par TD, ņemot vērā sieviešu pārākumu apstrādes ātruma indeksā (Pezzuti et al., 2020); tāpēc šķiet, ka tas pats modelis notiek ASD populācijā.

WAIS-IV galveno indeksu vai apakšpārbaudes robežpunktu izmantošana, lai labāk atšķirtu autisma līmeņus, var būt pretrunīga, taču noderīga ārstiem, kuriem jāapraksta vienas personas darbība saskaņā ar DSM-5 (APA, 2013) klasifikāciju. Pilna mēroga indeksam vislabākie atklātie griezuma punkti bija 69 sievietēm un 65 vīriešiem, izmantojot Youden indeksus. VCI optimālie griezuma punkti bija attiecīgi 74 un 69 sievietēm un vīriešiem; attiecībā uz PRI labākie griezuma punkti bija 79 sievietēm un 73 vīriešiem; WMI 69 sievietēm un 72 vīriešiem; visbeidzot, PSI optimālie robežpunkti bija 81 sievietēm un 70 vīriešiem.

Lai gan visi šie paredzamie rezultāti var palīdzēt ārstiem labāk atšķirt dažādus smaguma līmeņus, tests nevar aizstāt pieredzējušu klīnicistu veikto diagnostisko novērtējumu. Tomēr robežvērtības tiek ņemtas kopā ar iepriekšējiem atklājumiem par PRI gandrīz neatkarību no vecuma, izglītības līmeņa un dzimuma var daļēji novirzīt klīnisko novērtējumu uz vizuālo telpisko spējām, novērtējot cilvēkus ar ASD dažādos līmeņos.

Rezumējot, daži autori pierādīja, ka ASD cilvēku kognitīvās spējas ir nepietiekami novērtētas, vērtējot ar WAIS-IV, salīdzinot ar RPM (Dawson et al., 2007; Hayashi et al., 2008; Soulières et al., 2011). Tomēr šķiet, ka šī parādība ir labāk attiecināma uz ASD cilvēkiem ar kognitīviem traucējumiem, nevis uz AS (Bölte et al., 2009; Holdnack et al., 2011) vai vidējām kognitīvajām spējām. Tāpēc kognitīviem traucējumiem vajadzētu pievērst uzmanību, izvēloties jebkuru novērtēšanas rīku, ko izmantot cilvēkiem ar ASD, un interpretējot viņu sasniegumu rezultātus saistībā ar šo pasākumu. Līdzās kognitīviem traucējumiem valodas aizkavēšanās būtiski ietekmē IQ iznākumu, kā Bodner et al. (2014) savā pētījumā pierādīja, ka verbāli spējīgiem pieaugušajiem WAIS-IV IQ rādītāji ir labāki nekā RPM rādītāji. Tādējādi, pirms tiek novērtēti cilvēki ar ASD (konteksts, situācija, novērtētās spējas, dažādas metodes), ir jāņem vērā vairāki faktori, par prioritāti izvirzot vairāku metožu daudzinformatoru pieeju. Tāpēc cilvēku ar ASD akadēmiskās vai adaptīvās darbības prognozēšana visā dzīves laikā, pamatojoties uz kognitīvās novērtēšanas rīkiem, ir jāveic piesardzīgi, jo ne Wechsler, ne RPM pilnībā neapkopo visu informāciju, kas nepieciešama, lai novērtētu kognitīvo darbību cilvēkiem ar ASD.

Ierobežojumi un virzieni turpmākajiem pētījumiem

Iespējamais pētījuma ierobežojums ir nelielais sieviešu skaits, salīdzinot ar vīriešiem, kas var liegt rezultātu vispārināšanu. Turklāt samazinātais sieviešu ASD paraugs un rezultāti par dzimumu atšķirību neesamību IQ vispārējos saliktajos rādītājos daļēji var būt saistīti ar sieviešu izlases lielumu. Tomēr izlase sastāvēja no dažāda vīriešu un sieviešu skaita atkarībā no ASD izplatības.

Pētījumā ir pētīta tikai blakusslimību esamība vai neesamība atradumos. Lai gan ierobežotam dalībnieku skaitam bija klīniskas diagnozes, kurām varētu būt spēcīga ietekme uz WAIS-IV apakštestiem, piemēram, psihiskiem traucējumiem vai ADHD, ir nepieciešami turpmāki pētījumi, lai novērtētu vienlaicīgu blakusslimību ietekmi uz rezultātiem.

Datu un materiālu pieejamība

Anonimizētās datu kopas, kas analizētas pašreizējā pētījumā, pēc pieprasījuma ir pieejamas no attiecīgā autora.

Pateicības.

Mēs pateicamies visiem cilvēkiem, kuri piedalījās šajā pētījumā. Mēs novērtējam autisma dalībnieku un viņu radinieku līdzdalību, kuri ar savu interesi un centību padara iespējamu autisma izpēti.

Finansiāls atbalsts.

Finansiāls atbalsts pētījuma veikšanai netika saņemts.

Interešu konflikts.

Autori neziņoja par interešu konfliktu.

Ētikas standarti.

Visas procedūras, kas veiktas pētījumos, kuros iesaistīti cilvēki, bija saskaņā ar institucionālās un/vai valsts pētniecības komitejas ētikas standartiem un 1964. gada Helsinku deklarāciju un tās vēlākajiem grozījumiem vai salīdzināmiem ētikas standartiem.

Atsauces

1. Abad F, Sorrel M, Román F un Colom R (2015) Attiecības starp WAIS-IV faktoru indeksa rādītājiem un izglītības līmeni: bifaktoru modeļa pieeja. Psiholoģiskais novērtējums 28, 987–1000.

2. American Psychiatric Association (2013) Diagnostic and Statistical Manual of Mental Disorders, 5th Edn. Ārlingtona, VA: Autors.

3. Attwood T (2007) Pilnīga Aspergera sindroma rokasgrāmata. Londona: Jessica Kingsley Publishers.

4. Baltes PB, Lindenberger U un Staudinger UM (1998) Dzīves ilguma teorija attīstības psiholoģijā. In Damon W un Lerner RM (eds), Handbook of Child Psychology: Vol. 1. Cilvēka attīstības teorētiskie modeļi, 5. Edn. Hoboken, NJ: Wiley, 1029.–1143. lpp.

5. Baron-Cohen S (2002) Ārkārtējā vīriešu smadzeņu teorija par autismu. Kognitīvo zinātņu tendences 6, 248–254.

6. Baxter AJ, Brugha TS, Erskine HE, Scheurer RW, Vos T un Scott JG (2015) Autisma spektra traucējumu epidemioloģija un globālais slogs. Psiholoģiskā medicīna 45, 601–613.

7. Bodner KE, Williams DL, Engelhardt CR un Minshew NJ (2014) Pasākumu salīdzinājums intelekta līmeņa un rakstura novērtēšanai verbāliem bērniem un pieaugušajiem ar autisma spektra traucējumiem. Pētījumi par autisma spektra traucējumiem 8, 1434–1442.

8. Bölte S, Dziobek I un Poustka F (2009) Īss ziņojums: atkārtoti apskatīts autisma intelekta līmenis un raksturs. Journal of Autism and Developmental Disorders 39, 678–682.

9. Borella E, Pezzuti L, De Beni R un Cornoldi C (2020) Intelekts un darba atmiņa: pierādījumi par WAIS-IV ievadīšanu itāļu pieaugušajiem un gados vecākiem cilvēkiem. Psiholoģiskā izpēte 84, 1622–1634.

10. Ceci SJ (1991) Cik lielā mērā izglītība ietekmē vispārējo intelektu un tā kognitīvās sastāvdaļas? Pierādījumu pārvērtēšana. Attīstības psiholoģija 27, 703–722.

11. Ceci SJ un Williams WM (1997) Izglītība, intelekts un ienākumi. American Psychologist 52, 1051.

12. Charman T, Pickles A, Simonoff E, Chandler S, Loucas T un Baird G (2011) IQ bērniem ar autisma spektra traucējumiem: dati no īpašām vajadzībām un autisma projekta (SNAP). Psiholoģiskā medicīna 41, 619–627.

13. Kristensens DL, Baio J, Van Nārdens Brauns K, Bilders D, Čārlzs J, Konstantīno JN, Daniels J, Durkins MS, Fitzgerald RT, Kurcius-Spencer M, Lee LC, Pettygrove S, Robinson C, Schulz E, Wells C , Wingate MS, Zahorodny W, Yeargin-Allsopp M and Centers for Disease Control and Prevention (CDC) (2016) Autisma spektra traucējumu izplatība un īpašības 8 gadus vecu bērnu vidū – Autisma un attīstības traucējumu uzraudzības tīkls, 11 vietas, ASV, 2012. MMWR uzraudzības kopsavilkumi 65., 1.–23.

For more information:1950477648nn@gmail.com