Шкала інтелекту Векслера для дорослих – четверте видання Профілі дорослих із розладом аутистичного спектру

Анотація

Цілься.

У цьому дослідженні ми порівняли когнітивні профілі 229 шкали інтелекту дорослих Векслера – четверте видання (WAIS-IV) дорослих з розладом спектру аутизму різного ступеня тяжкості, щоб перевірити вплив кількох змінних, включаючи стать, вік, рівень освіти та ступінь тяжкості аутизму. за італійським зразком. Крім того, ми хотіли знайти оптимальні точки розрізу для основних коефіцієнтів інтелекту, щоб розрізняти рівні тяжкості аутизму.

методи.

Шкала дорослого інтелекту Векслера – це інструмент, який використовується для оцінки рівня інтелекту людини, включаючи численні параметри, такі як словниковий запас, детальне розуміння, розпізнавання образів, міркування та числова пам’ять. Важливим аспектом є пам'ять. Між ними існує певна кореляція.

Дослідження показують, що люди з вищим рівнем інтелекту, як правило, мають кращу пам’ять. Це можна перевірити з багатьох точок зору: по-перше, люди з високим IQ, як правило, мають сильніші здібності до навчання та швидкого запам’ятовування та застосування знань під час вирішення проблем; по-друге, люди з високим IQ краще навчаються і запам'ятовують знання. Розуміти та аналізувати знання та отримувати ключову інформацію; крім того, люди з високим IQ можуть більш ефективно інтегрувати та пов’язувати знання під час тривалого накопичення знань, щоб сприяти тривалому зберіганню пам’яті.

Однак варто відзначити, що пам'ять - не єдиний фактор, який визначає рівень інтелекту. Окрім пам’яті, рівень інтелекту також включає багато інших аспектів, таких як міркування, креативність тощо. Тому покладатися лише на пам’ять для оцінки рівня інтелекту недостатньо точно. Шкала дорослого інтелекту Векслера призначена для комплексної оцінки кількох показників рівня інтелекту людини для більш точної оцінки.

Загалом, пам'ять є важливим аспектом рівня інтелекту. Шкала дорослого інтелекту Векслера — це інструмент для комплексної оцінки рівня інтелекту людини. Це може допомогти нам точніше зрозуміти численні аспекти рівня інтелекту людини, щоб ми могли краще зрозуміти рівень інтелекту людини. Розробляти обґрунтовані навчальні плани та навчальні напрямки. Можна побачити, що нам потрібно покращити пам’ять, і Cistanche deserticola може значно покращити пам’ять, оскільки Cistanche deserticola є традиційним китайським лікарським матеріалом, який має багато унікальних ефектів, одним із яких є покращення пам’яті. Ефективність м’ясного фаршу пов’язана з різними активними інгредієнтами, які він містить, включаючи кислоти, полісахариди, флавоноїди тощо. Ці інгредієнти можуть сприяти здоров’ю мозку різними способами.

Клацніть «Знай, як покращити короткочасну пам’ять».

Учасники були набрані з двох національних центрів системи охорони здоров’я у двох різних регіонах Італії та були оцінені за допомогою інструментів золотого стандарту як частина їхньої клінічної оцінки. Згідно з DSM-5, когнітивні сфери також вимірювалися за допомогою багатокомпонентних тестів. Ми використали італійську адаптацію WAIS-IV. Ми перевірили наші гіпотези за допомогою моделей лінійної регресії та кривих робочих характеристик приймача (ROC).

Результати.

Наші результати показали, що вік і рівень освіти сильно впливають на вербальне розуміння (VCI) та індекси робочої пам’яті (WMI). Гендерні відмінності є доречними при розгляді VCI та індексу швидкості обробки (PSI), за якими жінки досягли найкращих результатів. Ці відмінності все ще актуальні при розгляді точок відрізу ROC, оскільки 69 є оптимальною точкою відсікання для жінок і 65 для чоловіків.

Висновки.

Лише вивчивши показники повного коефіцієнта інтелекту (FSIQ), можна зробити деякі висновки, оскільки вони містять різну інформацію про ширші когнітивні здібності. Більш детальний аналіз основних індексів і результатів субтестів узгоджується з попередніми дослідженнями розладу (помірна кореляція FSIQ, індексу сприйняття, WMI та PSI з віком учасників), тоді як інші результати є непередбачуваними (не виявлено впливу статі на Оцінка FSIQ) або новий (значний вплив освіти на VCI та WMI). Використання алгоритму прогнозування оптимальних точок розрізу для розрізнення рівнів тяжкості аутизму може допомогти клініцистам краще позначити та кількісно визначити необхідну допомогу, яка може знадобитися людині, тест не може замінити діагностичну та клінічну оцінку досвідченими клініцистами.

вступ

Розлад аутистичного спектру (РАС) — це розлад нервової системи з раннім початком і генетичним компонентом. РАС характеризується дефіцитом соціально-емоційної взаємності, порушенням вербальних і невербальних навичок спілкування, а також нездатністю розвивати й підтримувати адекватні соціальні стосунки з однолітками. Основні симптоми РАС пов’язані з наявністю повторюваної вербальної та моторної поведінки, обмеженням інтересів, потребою в незмінному середовищі (або в будь-якому випадку передбачуваним і стабільним) і гіпо- або гіперчутливістю до сенсорних вхідних даних. Поява клінічних симптомів відбувається в перші роки життя (APA, 2013). Специфікатори враховують можливість кількох супутніх захворювань, таких як когнітивний дефіцит, порушення мови, кататонія, медичні фактори чи фактори навколишнього середовища або інші розлади нервового розвитку.

Останні оцінки поширеності вказують на 1:44 дітей у США та 1:77 дітей в Італії (Maenner et al., 2016). Поширеність серед дорослих становить близько 1: 68, що свідчить про значне збільшення популяції дорослих з РАС (Christensen et al., 2016). Окрім цього фактора, ще одним важливим елементом, який слід враховувати, є гендерне співвідношення людей з аутизмом (Loomis та ін., 2017), яке все ще обговорюється та дає неоднозначні результати. Генетичні фактори, пов’язані зі статтю, і вразливість чоловіків до мозкових інсультів можуть пояснити деякі гендерні відмінності (APA, 2013). Нещодавні епідеміологічні дослідження виявили переважання чоловіків 2–3:1 порівняно з широко цитованим співвідношенням 4–5:1 з попередніх досліджень (Mattila та ін., 2011; Idring та ін., 2012; Baxter та ін., 2015; Zablotsky та al., 2015; Keller et al., 2020), хоча це співвідношення може залежати від інтелектуальних здібностей, і воно становить лише 2:1, коли РАС асоціюється з інтелектуальною недостатністю, і досягає 6–8:1 у високофункціональних аутизм (HFA; Fombonne, 2005, 2009). Вважається, що ця вища поширеність серед чоловіків пояснюється здатністю жінок-аутистів маскувати свої соціальні труднощі, культурними факторами та меншою кількістю досліджень щодо РАС у жіночій популяції (Attwood, 2007; Lai et al., 2011; Kirkovski). et al., 2013) і різні фенотипи РАС (Mandy et al., 2012; Van Wijngaarden-Cremers et al., 2014; Howe et al., 2015). Недавнє дослідження Wilson et al. (2016) за участю 1244 дорослих (935 чоловіків і 309 жінок), направлених на оцінку РАС, повідомили про статеві відмінності в клінічних результатах. Результати показали, що у 639 чоловіків і 188 жінок був діагностований РАС будь-якого підтипу. Дійсно, у дослідженні не виявлено істотного впливу статі (чоловічий IQ > жіночий IQ; F(2)=2.47, p=0.09, η2 p=0.02) на IQ знайшли. Щодо результатів інтелекту, їхні результати підтвердили попередні дослідження, які повідомляли про нижчі показники IQ у жінок із діагнозом РАС порівняно з учасниками-чоловіками (Fombonne, 2005). Дійсно, Halpern і LaMay (2000) не виявили суттєвої статевої різниці для g-фактора, тоді як статеві відмінності відіграють роль у досягненні субтестів та рівня індексів за допомогою Шкали інтелекту Векслера для дорослих – 4-е видання (WAIS-IV; Wechsler, 2013). .

Дослідження типової популяції розвитку (TD), які вивчали гендерні відмінності за допомогою субтестів і похідних індексів з WAIS-IV, підкреслили кращі показники чоловіків за показниками IQ, вербального розуміння (VC), сприйняття (PR) і робочої пам’яті (WM) ( Longman та ін., 2007; Irwing, 2012; Daseking та ін., 2017). Натомість індекс швидкості обробки (PS) був єдиним, за яким жінки мали кращі результати. Ці результати співпадають з італійським дослідженням Pezzuti та ін. (2020), який виявив, що чоловіки показали значно кращі результати, ніж жінки, у підтесті арифметики та WMI WAIS-IV. У їхньому дослідженні, яке порівнювало ефективність TD на WAIS-R і WAIS-IV, гендерні відмінності виявилися ширшими та масштабнішими у вибірці WAIS-R, як згадували інші попередні автори з використанням WAIS-III (Dolan et al., 2006; Van der Sluis). та ін., 2006). Дослідження факторного аналізу Колома та Гарсіа-Лопеса (2002) показало, що немає статевих відмінностей у загальних здібностях (g) за іспанською стандартизацією WAIS-III. Автори заявили, що середні статеві відмінності на користь чоловіків повинні бути віднесені до конкретних групових факторів і специфічності тесту. Подібним чином результати, отримані Van der Sluis et al. (2006), використовуючи голландський WAIS-III, вказують на відмінності між чоловіками та жінками в продуктивності щодо конкретних когнітивних здібностей, але не в загальному інтелекті (g). Навпаки, для зразка стандартизації США WAIS-III Irwing (2012) повідомив про статеві відмінності не лише щодо конкретних здібностей, але й у g. Чоловіки перевершили жінок у загальному інтелекті [повний коефіцієнт інтелекту (FSIQ)] і в субтестах, таких як інформація, арифметика та пошук символів, тоді як жінки випередили чоловіків за індексом швидкості обробки (PSI).

Рівень освіти (Ceci and Williams, 1997; Gustafsson, 2001) і вік також сприяють розумінню відмінностей у результатах IQ. Сесі (1991) припускає, що чим більше років навчання, тим кращі когнітивні навички. Це явище пов’язане з експозицією контекстів, які дозволяють людям вивчати релевантну інформацію, зосереджуватися на проблемах, а також навчає підходам до пізнання, на яких базується більшість тестів інтелекту. Результати італійського дослідження (Tommasi et al., 2015) показали, що WAIS-R виявляє індивідуальні відмінності в інтелекті, належним чином виміряні за показниками IQ на різних рівнях освіти. Дійсно, є середнє збільшення на 1,9 бала IQ у загальному загальному балі IQ за рік навчання. Як зазначалося раніше, при обліку відмінностей IQ та ефективності в часі необхідно враховувати вік (Baltes та ін., 1998; Schaie та Willis, 2010). Більшість досліджень зосереджувалися на ключовій ролі робочої пам’яті та її зв’язку із загальними здібностями. Було стверджено, що при ТД має значний шкідливий вплив вік на ресурси робочої пам’яті (Craik і Salthouse, 2008; Robert et al., 2009).

Отже, профіль рівня інтелекту є одним із важливих факторів, які слід враховувати при діагностиці людей з РАС, поряд з іншими когнітивними, нейропсихологічними, соціально-демографічними показниками та показниками основних симптомів (Happé et al., 2016). Визнання того, як люди з РАС можуть відрізнятися за цією конструкцією, може мати вирішальне значення для визначення підтипів РАС (Grzadzinski та ін., 2013). Таким чином, підтипи РАС змінюються відповідно до різних моделей когнітивних здібностей (Grzadzinski та ін., 2013). Тим не менш, не існує чітких профілів IQ осіб із РАС (Siegel та ін., 1996; Ghaziuddin та Mountain-Kimchi, 2004; Goldstein та ін., 2008; Williams та ін., 2008; Charman та ін., 2011). Інтелектуальні здібності було складніше оцінити в осіб з РАС через їхні характеристики та інструменти оцінювання. Багато дослідників зосереджувались на дітях, але лише деякі автори вивчали моделі когнітивної діяльності у дорослих з РАС і те, як ці моделі можуть диференціювати рівні тяжкості та типові конфігурації продуктивності. WAIS-IV (Wechsler, 2013) є найбільш широко використовуваним і оновленим тестом когнітивної продуктивності для оцінки вербальних дорослих з РАС. Інші стандартизовані вимірювання інтелекту включають Стенфорд–Біне (наприклад, Ройд, 2003), прогресивні матриці Равена (RPM; Raven та ін., 1998) і Лейтера -3 (Роїд та ін., 2013). Використання шкал Векслера було підтверджено кількома дослідженнями (Filipek et al., 1999; Mottron, 2004). Тим не менш, попередні дослідження показали, як RPM (Raven та ін., 1998) може бути більш адекватним для опису когнітивного профілю людей з РАС (Dawson та ін., 2007; Hayashi та ін., 2008; Soulières та ін., 2011). Дійсно, як зазначають Доусон та ін. (2007) шкала Векслера може недооцінювати інтелект осіб з РАС головним чином через її акцент на словесних інструкціях і завданнях. Однак структура та характеристики RPM, придатні для завдань з плавним мисленням, можуть бути більш відповідним показником інтелекту людей з РАС. Результати порівняння показників Векслера та частоти обертання в хвилину дорослих із та без розладів аутистичного спектру показали значно вищу ефективність у групі розладів аутистичного спектру щодо частоти розповсюдження в хвилину порівняно з групою ТД, чиї показники за різними шкалами не відрізнялися. Однак розбіжності в IQ між людьми з РАС і ТД дозволили поглиблено зрозуміти відмінності в когнітивних показниках людей з РАС за допомогою RPM і шкали Векслера. Результати окремого, але пов’язаного дослідження свідчать про те, що більш висока продуктивність RPM порівняно з показниками Векслера в основному спостерігається для осіб з РАС із когнітивними порушеннями (Bölte та ін., 2009). Holdnack та ін. (2011) порівняли показники між контрольною групою, HFA та розладом Аспергера (AS) у підтестах WAIS-IV. Жодних статистично значущих відмінностей між АС і контрольними групами не виявлено, тоді як група HFA мала найнижчі бали. Проте показники ASD і контрольної групи на Matrix Reasoning і Digits Forward не виявили істотних відмінностей. Що стосується субтестів Кодування, усі три групи суттєво відрізнялися одна від одної. Зрештою, у Visual Puzzles, де група HFA показала значно нижчі результати, ніж контрольна група, група AS не відрізнялася ні від HFA, ні від контрольної групи.

Підводячи підсумок, кілька демографічних змінних пов’язані з різними когнітивними здібностями в ТД. Однак, виходячи з наших знань, жодне дослідження не оцінювало разом вплив віку, статі, рівня освіти та рівня аутизму на когнітивні показники людей з РАС, виміряні за допомогою італійського WAIS-IV у великій вибірці. Отже, у цьому дослідженні ми перевірили кілька гіпотез:

(1) Перевірте зв’язок між демографічними змінними та рівнем аутизму за допомогою FSIQ, основних індексів і субтестів як попереднього кроку для подальшого та поглибленого аналізу. Очікувалася помірна кореляція між віком та рівнем освіти та FSIQ та основними індексами.

(2) Припускаючи, що FSIQ не може повністю пояснити сильні та слабкі сторони людей з РАС, оцінених за допомогою WAIS-IV, ми хотіли визначити, чи, як і TD, значні впливи незалежних змінних були виявлені на чотири індекси разом (VCI, WMI). , PRI, PSI) і базові субтести. Зокрема, ми не очікували статевих відмінностей у FSIQ на обох рівнях аутизму; значний вплив віку та рівня освіти на VCI, WMI та PSI; і кращі показники PSI у жінок-учасниць РАС.
(3) Зрештою ми хотіли перевірити гіпотезу про те, що кращі показники за чотирма індексами можуть передбачити менш серйозні симптоми аутизму. Дійсно, було досліджено оптимальні граничні показники для розрізнення рівнів тяжкості аутизму за допомогою WAIS-IV.

методи

Учасники

Загалом 270 дорослих із РАС (Mage=26.3 SD=9.35) були оцінені в Регіональному центрі розладів аутистичного спектру в Турині та Регіональному центрі аутизму в L 'Aquila (Італія). Регіональний центр ASL Citta di Torino є національним департаментом системи психічного здоров'я, який надає послуги людям з РАС. Центр надає клінічну оцінку, а також психологічне та освітнє втручання для людей з аутизмом (Келлер та ін., 2{{108}}20). Регіональний референс-центр з питань аутизму – структура системи охорони здоров’я регіону Абруццо – здійснює діагностичну, клінічну та консультативну діяльність і надає лікування особам з РАС. Більшість пацієнтів були направлені загальним психіатром для оцінки РАС і прийшли до центру вперше або повернулися для подальшого обстеження. Усі діагнози були поставлені відповідно до критеріїв Діагностичного та статистичного посібника з психічних розладів, п’яте видання (DSM-5) (APA, 2013), враховуючи клінічний анамнез, клінічне інтерв’ю, когнітивну оцінку за допомогою WAIS- IV (Orsini and Pezzuti, 2013), діагностична оцінка за допомогою ADI-r (Rutter et al., 2003) і ADOS module 4 (Lord et al., 2002) або RAADS (Ritvo et al., 2011). ), дотримуючись структурованого діагностичного шляху (багатоступенева модель мережі, Келлер та ін., 2020). З усієї вибірки 169 осіб отримали діагноз РАС із рівнем 1 (чоловіки=75%, Medu=12.4, SD=2.64; жінки=25%, Medu=13.6, SD=2.91), 60 з ASD рівня 2 (чоловічий=75%, Medu=10.9, SD=2.18; жінка=25%, Меду=11.3, SD=2.47) і 39 із РАС 3 рівня (чоловік=79%, Меду=10.9, SD=1.96; жіноча = 21%, Medu=11.5, SD=1.60). Для включення в дослідження всім пацієнтам був поставлений офіційний клінічний діагноз РАС згідно з критеріями DSM-5 (APA, 2013). Люди з коморбідною психопатологією (n=42) були включені лише в тому випадку, якщо вони перебували в стадії ремісії або мали мінімальний вплив на щоденне функціонування. Загалом 3,9% із РАС 1 ​​рівня та супутніми депресивними розладами (чоловіки=3%, жінки=0.9%), 3,49% із РАС 1 ​​рівня та розладами особистості (чоловіки=2. 18%, жінки=1.31%), 2,18% з РАС 1 ​​рівня та специфічними розладами навчання (чоловіки=1.31%, жінки=0.87%), 1,31% людей із РАС 1 ​​рівня (чоловіки=0.43%, жінки=0.{86%) і 0,43% чоловіків з РАС 2 рівня та обсесивно-компульсивним розладом, 1,31% з РАС 1 ​​рівня та епілепсією (чоловіки=0.87%, жінки = 0.43%), 1,31% із РАС 1 ​​рівня та тривожним розладом (чоловіки = 0.43%, жінки=0.87 %), 1,31% з РАС 1 ​​рівня та шизофренією (чоловіки=0.87%, жінки=0.43%), 0,87% з РАС 1 ​​рівня та синдромом дефіциту уваги/гіперактивності (чоловіки {{ 112}}.43%, жінки = 0.43%), 0,87% з РАС 1 ​​рівня та порушенням координації розвитку (чоловіки=0.43%, жінки=0.43%), Було включено 0,43% жінок з РАС 1 ​​рівня та синдромом Тернера, 0,43% чоловіків з РАС 2 рівня та синдромом Туретта, 0,43% з РАС 1 ​​рівня та гендерною дисфорією.

Загалом 39 учасників з рівнем 3 і двоє учасників з рівнем 2 були виключені з початкової вибірки, оскільки вони не підходили для вербальної когнітивної оцінки за допомогою WAIS-IV, оскільки їхнє спілкування відбувалося за допомогою жестів або інших альтернативних систем спілкування.

Усі демографічні змінні та характеристики кінцевої вибірки представлені в таблиці 1.

Заходи
Дані про когнітивні здібності збирали за допомогою WAIS-IV (Wechsler, 2013). WAIS-IV використовується для оцінки інтелектуального профілю людей віком від 16 до 90 років. Він складається з чотирьох балів і загального індексу інтелекту. Чотири індекси: VCI, PRI, WMI та PSI. Кожен індекс складається з двох-трьох підтестів, необхідних для отримання загального IQ. Десять основних підтестів: словниковий запас, інформація, подібність, розряд цифр, арифметика, дизайн блоків, матричне міркування, візуальні головоломки, кодування та пошук символів. Він також містить п’ять додаткових підтестів: розуміння, послідовність літер-літер-цифр, вага фігур, завершення малюнка та скасування. У нашій вибірці ми використовували десятиядерні підтести для всіх людей і рівнів РАС. Розраховувалися результати субтестів, показники індексів та повний індекс IQ. Кожну необроблену оцінку було скориговано за допомогою італійських балів стандартизації WAIS-IV (Orsini and Pezzuti, 2013).

WAIS-IV і повну психологічну оцінку проводив ліцензований психолог у великій і світлій кімнаті за один сеанс від 45 хвилин до 1,5 години.

Структура WAIS-IV та його індексів і субтестів представлена ​​в таблиці 2.

Вік кожного учасника розраховували на момент введення WAIS-IV і виражали в цілих числах.

Як зазначено в DSM-5 (APA, 2013), рівень аутизму було розділено на три різні рівні, тому рівень 1 був менш важким, а рівень 3 був найважчим. Рівень тяжкості оцінювали за допомогою клінічних інтерв’ю, проведених двома незалежними психологами та психіатром з учасниками та особами, які доглядають за ними. Зрештою, під час останньої зустрічі вся професійна команда обговорила та погодилася на один із трьох рівнів підтримки, необхідних людині.

Роки навчання були зібрані, враховуючи повністю завершені роки кожного шкільного циклу. Будь-які перервані роки навчання не були додані до числа. Таким чином, враховуючи італійську систему обов'язкової освіти, 5 років призначалося, якщо людина закінчила перший шкільний цикл. Інші 3 роки надавалися, якщо особа закінчила другий шкільний цикл. Нарешті, 5 років враховувалися, якщо особа закінчила останній цикл обов’язкової освіти. Крім того, 3-5 років додаткового навчання надавалися, якщо особа закінчила ступінь бакалавра або магістра.

Психопатологічна коморбідність вважалася дихотомічною змінною з точки зору наявності чи відсутності будь-якого розладу.

Аналіз даних

Для кращого опису та розуміння зібраних даних використовувався аналітичний підхід. Спочатку було проведено описовий і кореляційний аналізи, щоб дослідити дані та розподіл змінних між рівнями РАС і визначити, чи існує зв’язок між змінними, що цікавлять. Помірний зв’язок між змінними є однією з умов для дослідження причинно-наслідкових явищ шляхом поглибленого подальшого аналізу.

Дійсно, щоб краще зрозуміти вплив соціально-демографічних змінних і змінних, пов’язаних з РАС, на індекси когнітивної діяльності, моделі лінійної регресії були використані для аналізу впливу віку, освіти, рівня РАС, статі та супутніх захворювань на індекси WAIS-IV. Лінійна регресія – це прогнозний аналіз, який використовується для визначення того, чи набір змінних предикторів (незалежних змінних) передбачає результат (залежні змінні). За допомогою аналізу дисперсійного тесту ми оцінили «загальний» ефект, враховуючи різницю між середніми. Замість цього було використано p-значення для кожного середнього в моделях регресії, щоб легко зрозуміти, яке середнє значення відрізняється від еталонного.

Крім того, у моделі каскадного підходу ми виконали більш поглиблений аналіз, розглядаючи кожен індекс як залежну змінну, а соціально-демографічні змінні та змінні, пов’язані з РАС, як коваріати. Для наступного аналізу ми виконали багатофакторний аналіз коваріації (MANCOVA), щоб оцінити статистичні відмінності кількох безперервних залежних змінних – чотирьох індексів WAIS-IV – за двома незалежними змінними групування, одночасно контролюючи одну або більше змінних, які називаються коваріатами. За допомогою MANCOVA ми створили модель із чотирма залежними змінними (чотири індекси WAIS-IV), статтю, рівнем РАС і супутньою патологією як незалежними змінними, а також віком і освітою як коваріатами. Зрештою ми повторили той самий аналіз, використовуючи підтести кожного індексу як залежні змінні, стать, рівень РАС і супутню патологію як незалежні змінні, а вік і освіту як коваріати.

Так само, відповідно до третьої мети дослідження, ми хотіли розрізнити рівні тяжкості РАС. Площа під кривою (AUC) і робочі характеристики приймача (ROC) (Metz, 1978; Zweig і Campbell, 1993) були використані для перевірки продуктивності двох груп рівня ASD за складеними індексами WAIS-IV. ROC–AUC показує, наскільки п’ять зведених балів WAIS-IV здатні розрізняти рівні тяжкості РАС. Чим вище AUC, тим краще модель розрізняє учасників із 1 та 2 рівнями тяжкості. ROC – це графік істинно-позитивної частоти (чутливості) проти хибно-позитивної частоти (1-специфічності), пов’язаної з усіма можливими граничними значеннями для вимірювання. AUC — це показник діагностичної точності та прогностичної валідності, який можна використовувати для порівняння прогностичного значення різних показників. AUC може коливатися від 0.5 (випадкова дискримінація) до 1 (ідеальна дискримінація)

Для аналізу ми використовували програмне забезпечення R Studio (R Studio Team, 2020) та Jamovi (The Jamovi Project, 2021).

Результати

Для статистичного аналізу двоє дорослих з рівнем 2 і 39 дорослих з рівнем 3 були виключені, оскільки їх не можна було оцінити за допомогою WAIS-IV. Таким чином, остаточна вибірка склала 229 осіб рівнів 1 і 2. Описова статистика вибірки та чотири індекси представлені в таблиці 3. Для кращого розуміння розподілу даних за рівнями та індексами ми представили гістограми з щільність FSIQ і чотири індекси на рис. 1.

У простому кореляційному аналізі (див. Таблицю 4) вік значно корелював із 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).

Усі асоціації між основними індексами та субтестами були значущими (p < 0,001).

У моделях лінійної регресії ми розглядали спільний вплив статі, рівня освіти, рівня аутизму, віку та супутньої патології на FSIQ. У моделі 1 вік (=0.371; t=2.779; p=0.006), рівень аутизму ( {{7 }} −35,205; t=−12,636; p < 0,001) та рівень освіти (=1.530; t=3.268; p < 0,001) були значними, що свідчить про те, що чим вищий вік, рівень аутизму та освіти, тим кращий показник FSIQ. Модель 1 пояснила 54,3% дисперсії балів FSQI (коригований R2=0.512, F(4, 224)=60.9, p < 0,001). Жодних істотних впливів супутньої патології на FSIQ не виявлено (= 0.479; t = 0.153; p=0.87).

Використовуючи моделі багатофакторної множинної регресії з MANCOVA, ми перевірили різні гіпотези. У моделі 2 ми розглянули спільний вплив незалежних змінних попередньої моделі окремо на чотири індекси (VCI, PRI, WMI, PSI). Стать (F=8.23; p < 0.001), вік (F=4.54; p=0). 002), рівень освіти (F = 3.53; p=0.008) та рівень аутизму (F=63.80; p < 0.001) мають значний вплив на чотири індекси, розглядаючи їх разом. Не виявлено значущих впливів, враховуючи спільний вплив статі та рівня аутизму на чотири індекси (F=1.95; p=0.103), а також супутніх захворювань (F=1.77 ; p=0.135). Таким чином, модель 2 припускає, що пацієнти чоловічої статі мають кращі показники, ніж жінки, і чим вищий рівень освіти та вік, тим кращі результати чотирьох індексів. Дійсно, розглядаючи прямий вплив змінних на кожен окремий індекс, ми виявили, що вплив статі був статистично значущим на VCI (F=4.429; p=0.036) і PSI (F {{ 30}}.835; p=0.001) і залишався значущим, якщо врахувати спільний ефект із рівнем PSI (F=6.788; p=0.010). Освіта має статистично значущий вплив на VCI (F = 12.374; p ⩽ 0,001) та WMI (F=8.288; p=0.004).

У наступних моделях багатофакторної множинної регресії ми оцінювали вплив статі, віку, освіти, рівня аутизму та супутніх захворювань на основні субтести чотирьох індексів. Digit Span і Arithmetic вважалися основними підтестами WMI. Результати підкреслили значний вплив рівня аутизму (F {{0}}.036; p < 0,001), віку (F=3.832; p=0.023) та освіти (F=4.244; p=0.016) в обох субтестах. Жодного впливу супутніх захворювань на субтести WMI не виявлено (F=0.121; p=0.886).

Враховуючи основні субтести VCI, стать (F {{{{10}}}.859; p = 0.038), рівень освіти (F=4.822; p=0.003), рівень аутизму (F=73.258; p < 0,001) і вік (F=5.932; p < 0,001) мали статистично значущий вплив на подібності , словниковий запас та інформація. Якщо ми подивимося на результати однофакторних тестів, стать має значний вплив лише на словниковий запас (F=7.337; p=0.007) без значення на подібності та інформацію. Жодного впливу супутніх захворювань на субтести VCI (F=0.623; p=0.601) не виявлено.

Дійсно, для впливу на блоковий дизайн, матричне міркування та візуальні головоломки рівень аутизму був єдиною коваріантою, яка сильно вплинула на три субтести (F {{0}}.375; p < 0,001) . Не було знайдено інших відповідних результатів, за винятком невеликого значного впливу статі та рівня аутизму на VP (F=4.433; p=0.036).
Остання модель розглядала вплив змінних на пошук і кодування символів і виявила значний вплив статі (F {{0}}.21; p=0.006), рівня аутизму (F { {4}}.29; p < 0,001) і взаємодія між статтю та рівнем аутизму (F=3.22; p=0.042) за двома субтестами. Однак вплив змінних, виділених для кожного субтестового віку, має статистично значущий вплив на Symbol Search.

Результати ROC представлені в таблиці 5. Відповідно до попереднього аналізу, стать статистично відрізнялася за кількома індексами та субтестами, і через малий розмір жіночої вибірки ми вирішили розглядати чоловіків і жінок окремо. У таблиці 5 ми використовували ROC для жіночих (n=57) і чоловічих (n=172) зразків. Було виявлено, що різні граничні точки є дискримінаційними між рівнями 1 і 2 з огляду на FSIQ. Кожен індекс статистично значимо відрізнявся від рівня ймовірності (= 0.05).

У жіночій вибірці оцінка 69 розрізняє рівні, тоді як діапазон від 65 до 69 балів може розрізняти чоловіків з різними рівнями аутизму. VCI розрізняє рівні 1 і 2 за оцінкою 74 у жінок-учасниць. У той час як для учасників-чоловіків клінічний діапазон, який слід враховувати, коливається від 67 до 76. Найкращий бал PRI для вибірки жінок становить 79, тоді як для вибірки чоловіків оцінка 77 є найкращим компромісом з огляду на чутливість і специфічність. Що стосується WMI, гранична точка 69 призвела до сильного параметра для розрізнення аутизму 1 і 2 рівня у жінок. Для чоловічого населення адекватним пороговим показником є ​​72 з хорошою чутливістю та специфічністю. Нарешті, для PSI, у жіночій вибірці, 81 був хорошим пороговим показником, тоді як для чоловічої вибірки хорошим пороговим значенням було 70.

Обговорення

Обмежена кількість дослідників зосередилася на поглибленому вивченні когнітивного профілю дорослих з аутизмом у міжнародному контексті та жодних досліджень в італійському контексті (Fombonne, 2005; Wilson et al., 2016). Наскільки нам відомо, більшість авторів зосереджувалися на когнітивних і соціальних показниках дітей або підлітків з РАС (Bodner et al., 2014). Декілька досліджень були зосереджені на порівнянні когнітивних показників дорослих із РАС із ТД або ГФА з АС і ТД (Holdnack та ін., 2011). Жоден з них не досліджував вплив соціально-демографічних змінних на когнітивні показники людей з РАС. Таким чином, у нашому дослідженні ми досліджували когнітивний профіль дорослих з РАС, яким було встановлено клінічний діагноз. Після вивчення даних за допомогою описового аналізу ми виконали кореляцію повної шкали, шкал основного індексу та основного субтесту та соціально-демографічних змінних. Результати показали, що FSIQ, PRI, WMI та PSI помірно корелюють з віком учасників. Зокрема, передбачається, що рівень освіти має значний вплив на когнітивні навички, виміряні індексами WAIS-IV (Ceci, 1991; Baltes et al., 1998; Schaie and Willis, 2010; Pezzuti et al., 2019; Borella). та ін., 2020). Натомість цікавим результатом є майже незалежність субтесту Block Design від віку та освіти, який можна розглядати як культурно та віково незалежний субтест у нашій вибірці.

Згодом ми використали каскадний підхід, аналізуючи спочатку повномасштабний індекс, потім чотири фундаментальні індекси та, зрештою, субтести, які утворюють чотири основні індекси. Рішення щодо цього вибору було прийнято, щоб зменшити вплив двох помилок: помилок, зроблених під час перетворення зважених балів у зведені бали, і коли різниця між індексами або субтестами була такою, що анулювала оцінку самого індексу. У першій моделі лінійної регресії ми оцінювали вплив віку, рівня освіти, статі та рівня аутизму на FSIQ. Результати показали високий рівень значущості як для віку, так і для освіти, вказуючи на те, що кожен бал у FSIQ корелює зі збільшенням 0.37 років, і за кожен рік навчання відбувається збільшення приблизно на 1,5 бали у FSIQ. Ці результати узгоджуються з дослідженням TD Tommasi та ін. (2015), що засвідчило середнє збільшення IQ на 1,9 бала в загальному загальному балі IQ за рік навчання. Всупереч нашим очікуванням і попереднім результатам, які свідчили про те, що жінки-аутисти поступаються показникам IQ порівняно з чоловіками-аутистами, у нашій вибірці не було виявлено жодного статевого впливу на показник FSIQ. Як зазначалося раніше, можна зробити лише деякі висновки, досліджуючи показники FSIQ, оскільки вони містять різну інформацію про ширші когнітивні здібності.

Таким чином, у моделі 2 ми провели MANCOVA, використовуючи чотири індекси як залежні змінні, стать і рівень тяжкості як фактори, а також вік і освіту як коваріати. Результати показали статистично значущу різницю в усіх змінних, за винятком взаємодії між статтю та рівнем аутизму. Розглядаючи глибше результати та вплив змінних на індекси, результати підкреслюють суттєву різницю за статтю в індексах вербального розуміння та швидкості обробки у жінок-учасниць, які працюють краще, ніж однолітки-чоловіки. Цей останній результат не є дивним, оскільки навіть дорослі жінки, що мають ТД, перевершували чоловіків у швидкості виконання завдань (Daseking et al., 2017). Однак несподівано і ніколи раніше не згадувалося, що дорослі жінки-аутисти мали кращий словниковий запас порівняно з чоловіками-аутистами. Незважаючи на те, що ці результати є несподіваними та новими, необхідно провести подальші дослідження, щоб зрівняти кількість жінок і чоловіків, які страждають на РАС. Вплив жіночої переваги на PSI залишається значним, якщо врахувати взаємодію з рівнем РАС. Дійсно, продуктивність жінок-учасниць PSI є кращою як на рівнях РАС 1, так і на 2. Іншим недивним результатом є вплив освіти на індекс вербального розуміння, який свідчить про те, що люди з вищою освітою краще справляються з вербальними знаннями та словесними міркуваннями, оскільки попередньої літератури (Tommasi та ін., 2015). Однак вплив освіти на робочу пам'ять є частково новим і залишається значущим, якщо обидва субтести розглядаються для аналізу. Однак необхідно провести подальші дослідження, щоб краще зрозуміти напрямок цього ефекту. Можна припустити, що роки навчання сприяють кращому діапазону цифр і арифметиці, оскільки кращі показники WMI підвищують ймовірність вищого рівня освіти. Непередбачувано не було виявлено жодного статистичного впливу статі на WM, що виявило подібний спосіб для чоловіків і жінок для учасників у цій когнітивній області. Цей результат відрізняється від недавнього італійського дослідження TD, проведеного Pezzuti та ін. (2020), в якому спостерігалося перевищення показників чоловіків у складних результатах WMI та його арифметичному субтесті. Відсутність впливу сексу на цей індекс у нашій вибірці аутистів можна інтерпретувати у світлі теорії екстремального чоловічого мозку (Baron-Cohen, 2002), згідно з якою аутизм можна розглядати як екстремум нормального чоловічого профілю.

У моделі розглядаються 4 субтести VCI (подібності, словниковий запас та інформація), і результати показали значний вплив на всі змінні, за винятком випадків, коли враховується взаємодія між статтю та рівнем РАС. Якщо поглянути глибше на однофакторний аналіз, то значні впливи освіти, віку та рівня аутизму на окремі субтести підтверджуються на кожному субтесті. Література підтверджує ці висновки, показуючи, що рівень освіти є предиктором більшої вербальної компетентності (Abad et al., 2015). Однак попередні статеві відмінності, виявлені з урахуванням комбінованих балів VCI, зникли, коли кожен субтест розглядався для аналізу, за винятком словникового запасу. Навіть цей результат суперечить попереднім дослідженням (Longman та ін., 2007; Irwing, 2012; Daseking та ін., 2017), які окреслили перевагу чоловіків із ТД за індексом вербального розуміння. Навпаки, у нашій вибірці жінки з РАС перевершили чоловіків з РАС, коли під час аналізу враховувався субтест Словниковий запас. Однак ця різниця вважається статистично значущою лише на рівні 1 РАС, жодних статевих відмінностей у субтестах VCI виявлено не було, коли розглядається рівень РАС 2.

У моделі 5 ми використовували підтести Block Design, Matrix Reasoning і Visual Puzzles як залежні змінні. Результати показали лише достовірний вплив рівня РАС на розглянуті субтести. Перевага чоловіків із TD у складному балі PRI (Longman та ін., 2007; Irwing, 2012; Daseking та ін., 2017) не була підтверджена в нашій вибірці аутистів, що вказує на те, що субтести PRI більш чутливі до рівня тяжкості РАС у наш зразок.

У моделі 6 пошук символів і кодування використовувалися як залежні змінні. Результати виявили статистично значущий вплив статі та рівнів аутизму на обидва субтести, підтверджуючи попередні результати під час аналізу зведеної оцінки PSI. Навіть коли контролюється спільний вплив статі та рівня аутизму, результат залишається статистично значущим для кожного субтесту. Цей результат узгоджується з попередніми дослідженнями TD, які враховують перевагу жінок за індексом швидкості обробки (Pezzuti та ін., 2020); отже, така ж картина, здається, спостерігається в популяції РАС.

Використання основних індексів WAIS-IV або граничних балів підтестів для кращого розрізнення рівнів аутизму може бути суперечливим, але корисним для клініцистів, які повинні описувати функціонування однієї людини відповідно до класифікації DSM-5 (APA, 2013). Для повномасштабного індексу найкращі граничні значення були 69 для жінок і 65 для чоловіків за допомогою індексів Юдена. У VCI оптимальні граничні значення були 74 і 69 для жінок і чоловіків відповідно; щодо PRI, найкращі порогові значення були 79 для жінок і 73 для чоловіків; у WMI 69 для жінок і 72 для чоловіків; нарешті, для PSI оптимальні порогові значення були 81 для жінок і 70 для чоловіків.

Хоча всі ці прогностичні результати можуть допомогти клініцистам краще розрізняти різні рівні тяжкості, тест не може замінити діагностичну оцінку досвідчених клініцистів. Однак граничні показники, взяті разом із попередніми висновками про майже незалежність PRI від віку, рівня освіти та статі, можуть частково спрямувати клінічну оцінку на зорово-просторові здібності при оцінці людей з РАС на різних рівнях.

Підводячи підсумок, деякі автори засвідчили недооцінку впливу когнітивних здібностей людей з РАС при оцінці за допомогою WAIS-IV порівняно з RPM (Dawson та ін., 2007; Hayashi та ін., 2008; Soulières та ін., 2011). Однак це явище, здається, краще застосовувати до людей з РАС і когнітивними порушеннями, а не до АС (Bölte та ін., 2009; Holdnack та ін., 2011) або середніх когнітивних здібностей. Таким чином, когнітивні порушення повинні викликати занепокоєння при виборі будь-якого інструменту оцінки для використання з людьми з РАС та під час інтерпретації результатів їхніх досягнень за цим показником. Поряд з когнітивними порушеннями, затримка мовлення відіграє значний вплив на результат IQ, як Bodner та ін. (2014) засвідчили у своєму дослідженні, що в результаті WAIS-IV IQ кращий, ніж показник RPM у вербально здатних дорослих. Таким чином, перш ніж оцінювати людей з РАС (контекст, ситуація, оцінювані здібності, різні методи), необхідно враховувати багато факторів, віддаючи перевагу мультиметодичному підходу, що містить багато інформації. Таким чином, прогнозування академічного або адаптивного функціонування людей з РАС протягом усього життя на основі інструментів когнітивної оцінки слід робити з обережністю, оскільки ані Векслера, ані RPM не збирають повністю всю інформацію, необхідну для оцінки когнітивного функціонування людей з РАС.

Обмеження та напрями майбутніх досліджень

Можливим обмеженням дослідження є невелика кількість учасників-жінок порівняно з учасниками-чоловіками, що може перешкодити узагальненню результатів. Крім того, зменшена вибірка РАС у жінок і результати відсутності статевих відмінностей у загальних зведених показниках IQ можуть бути частково пов’язані з розміром вибірки жінок. Проте вибірка складалася з різної кількості чоловіків і жінок відповідно до поширеності РАС.

У дослідженні досліджували лише наявність або відсутність супутніх захворювань у знахідках. Хоча обмежена кількість учасників мала клінічні діагнози, які могли мати сильний вплив на субтести WAIS-IV, такі як психотичні розлади або СДУГ, необхідні подальші дослідження для оцінки окремого впливу супутніх захворювань на результати.

Наявність даних і матеріалів

Анонімні набори даних, проаналізовані в поточному дослідженні, доступні у відповідного автора за запитом.

Подяки.

Ми дякуємо всім, хто брав участь у цьому дослідженні. Ми цінуємо участь учасників з аутизмом та їхніх родичів, які своєю зацікавленістю та самовідданістю роблять дослідження аутизму можливими.

Фінансова підтримка.

Фінансової підтримки дослідження не отримували.

Конфлікт інтересів.

Автори не повідомили про конфлікт інтересів.

Етичні стандарти.

Усі процедури, проведені в дослідженнях із залученням людей, відповідали етичним стандартам інституційного та/або національного дослідницького комітету та Гельсінкській декларації 1964 року та пізнішим поправкам до неї або порівнянним етичним стандартам.

Список літератури

1. Абад Ф., Соррел М., Роман Ф. та Колом Р. (2015) Взаємозв’язки між показниками факторного індексу WAIS-IV та рівнем освіти: підхід біфакторної моделі. Психологічна оцінка 28, 987–1000.

2. Американська психіатрична асоціація (2013) Діагностичний і статистичний посібник із психічних розладів, 5-е видання. Арлінгтон, Віргінія: Автор.

3. Attwood T (2007) Повний посібник із синдрому Аспергера. Лондон: видавництво Jessica Kingsley.

4. Baltes PB, Lindenberger U та Staudinger UM (1998) Теорія тривалості життя в психології розвитку. У Деймоні В. та Лернері Р.М. (eds), Handbook of Child Psychology: Vol. 1. Теоретичні моделі розвитку людини, 5-е видання. Hoboken, NJ: Wiley, стор. 1029–1143.

5. Барон-Коен С. (2002) Екстремальна теорія чоловічого мозку аутизму. Тенденції в когнітивних науках 6, 248–254.

6. Бакстер AJ, Brugha TS, Erskine HE, Scheurer RW, Vos T та Scott JG (2015) Епідеміологія та глобальний тягар розладів спектру аутизму. Психологічна медицина 45, 601–613.

7. Bodner KE, Williams DL, Engelhardt CR and Minshew NJ (2014) Порівняння показників для оцінки рівня та характеру інтелекту у вербальних дітей і дорослих із розладом спектру аутизму. Дослідження розладів аутичного спектру 8, 1434–1442.

8. Bölte S, Dziobek I and Poustka F (2009) Короткий звіт: перегляд рівня та природи аутичного інтелекту. Журнал аутизму та розладів розвитку 39, 678–682.

9. Borella E, Pezzuti L, De Beni R і Cornoldi C (2020) Інтелект і робоча пам’ять: докази, отримані в результаті застосування WAIS-IV дорослим і літнім італійцям. Психологічні дослідження 84, 1622–1634.

10. Ceci SJ (1991) Наскільки шкільне навчання впливає на загальний інтелект та його когнітивні компоненти? Переоцінка доказів. Психологія розвитку 27, 703–722.

11. Ceci SJ і Williams WM (1997) Навчання, інтелект і дохід. Американський психолог 52, 1051.

12. Charman T, Pickles A, Simonoff E, Chandler S, Loucas T, and Baird G (2011) IQ у дітей з розладами спектру аутизму: дані проекту з особливими потребами та аутизмом (SNAP). Психологічна медицина 41, 619–627.

13. Крістенсен Д.Л., Байо Дж., Ван Наарден Браун К., Білдер Д., Чарльз Дж., Константіно Дж.Н., Деніелс Дж., Даркін М.С., Фіцджеральд Р.Т., Курзіус-Спенсер М., Лі Л.С., Петтігроув С., Робінсон К., Шульц Е., Уеллс К. , Wingate MS, Zahorodny W, Yeargin-Allsopp M and Centers for Disease Control and Prevention (CDC) (2016) Поширеність і характеристики розладу спектру аутизму серед дітей віком 8 років – мережа моніторингу аутизму та порушень розвитку, 11 сайтів, США, 2012. Резюме спостереження MMWR 65, 1–23.

For more information:1950477648nn@gmail.com