Wechsler Intelligencia Skála Felnőtteknek – Autizmus spektrumzavarral küzdő felnőttek profilja negyedik kiadás

Absztrakt

Cél.

Ebben a tanulmányban 229 Wechsler Felnőtt Intelligencia Skála – Negyedik kiadás (WAIS-IV) kognitív profilját hasonlítottuk össze különböző súlyosságú, autizmus spektrumzavarral küzdő felnőttek kognitív profilját, hogy ellenőrizzük több változó hatását, beleértve a nemet, az életkort, az iskolai végzettséget és az autizmus súlyossági szintjét. olasz mintában. Sőt, meg akartuk találni a fő intelligenciahányadosok optimális vágási pontjait az autizmus súlyossági szintjének megkülönböztetéséhez.

Az autizmus egy idegrendszeri fejlődési rendellenesség, amelyben gyakran úgy gondolják, hogy az autista emberek memóriája károsodott. Az autista emberek azonban bizonyos területeken kiváló memóriával rendelkeznek.

Az autizmussal élő emberek gyakran nagyon erős vizuális memória képességekkel rendelkeznek, például képesek emlékezni a részletekre és a képekre. Ezen kívül a hosszú távú memória képességük is nagyon jó. Még az egykor egymástól időben és térben távol elhelyezkedő emlékek is felidézhetők.

Ezzel szemben az autista embereknek nehézségei lehetnek a nyelvi és a szociális interakcióban. Többek között nehézséget okozhat a beszélgetés elsajátítása, a testbeszéd megértése és a mindennapi dolgokra való emlékezés. Ez az állapot nehézségeket okozhat számukra a társadalmi és tudományos életben.

Mindazonáltal a szociális és tanulmányi hiányosságok nem ellensúlyozzák az autisták tehetségét más területeken, és vizuális és hosszú távú memóriájuk továbbra is számos előnnyel jár a tanulásban és az életben. Az autizmussal élők számára a legfontosabb, hogy megtalálják a számukra megfelelő tanulási modellt és módszert, hogy teljes mértékben kihasználhassák emlékezetüket és egyéb potenciáljukat, megvalósíthassák álmaikat és céljaikat. Látható, hogy javítanunk kell a memóriánkat. A Cistanche deserticola jelentősen javíthatja a memóriát, mert a Cistanche deserticola egy hagyományos kínai gyógyászati ​​anyag, számos egyedi hatással, amelyek közül az egyik a memória javítása. A darált hús hatékonyságát a benne található különféle hatóanyagok jelentik, beleértve a savakat, poliszacharidokat, flavonoidokat stb. Ezek az összetevők különféle módon elősegíthetik az agy egészségét.

Kattintson az ismerje meg az agyműködés javításának módjait

Mód.

A résztvevőket két különböző olaszországi régió két Nemzeti Egészségügyi Rendszerközpontjából vették fel, és klinikai értékelésük részeként aranystandard műszerekkel értékelték őket. A DSM-5 szerint a kognitív tartományokat többkomponensű tesztekkel is mérték. A WAIS-IV olasz adaptációját használtuk. Hipotéziseinket lineáris regressziós modellekkel és vevő működési jellemzői (ROC) görbékkel ellenőriztük.

Eredmények. Eredményeink azt mutatták, hogy az életkor és az iskolai végzettség erősen befolyásolja a verbális megértést (VCI) és a munkamemória-indexet (WMI). A nemek közötti különbségek lényegesek a VCI és a Processing Speed ​​Index (PSI) figyelembe vételekor, amelyben a nők értek el a legjobb teljesítményt. Ezek a különbségek továbbra is relevánsak a ROC vágási pontjainál, mivel a 69 a nők, a 65 pedig a férfiak számára az optimális vágási pontot eredményezte.

Következtetések.

Kevés következtetés vonható le csak a Full Scale Intelligence Quotient (FSIQ) pontszámok vizsgálatával, mivel ezek különböző információkat tartalmaznak a tágabb kognitív képességekről. Ha mélyebben megvizsgáljuk a fő indexeket és részteszteiket, az eredmények összhangban vannak a rendellenességgel kapcsolatos korábbi kutatásokkal (az FSIQ, a Perceptual Reasoning index, a WMI és a PSI mérsékelt korrelációja a résztvevők életkorával), míg más eredmények előre nem láthatóak (a nemnek nincs hatása a betegségre). FSIQ pontszám) vagy újszerű (az oktatás jelentős hatása a VCI-re és a WMI-re). Az optimális vágási pontokat előrejelző algoritmus az autizmus súlyossági szintjei alapján történő megkülönböztetéshez segíthet a klinikusoknak abban, hogy jobban megjelöljék és számszerűsítsék az egy személynek esetleg szükséges segítséget, a teszt nem helyettesítheti a tapasztalt klinikusok diagnosztikai és klinikai értékelését.

Bevezetés

Az autizmus spektrum zavar (ASD) egy idegrendszeri fejlődési rendellenesség, amely korán kezdődik és genetikai összetevője. Az ASD-t a szocio-emocionális kölcsönösség hiánya, a verbális és non-verbális kommunikációs készségek romlása, valamint a társakkal való megfelelő társas kapcsolatok kialakítására és fenntartására való képtelenség jellemzi. Az ASD alaptünetei az ismétlődő verbális és motoros viselkedések jelenlétével, korlátozott érdeklődési mintákkal, a változatlan (vagy minden esetben előre látható és stabil) környezet iránti igénysel, valamint a szenzoros bemenetekkel szembeni hipo- vagy túlérzékenységgel járnak. A klinikai tünetek az élet korai éveiben jelentkeznek (APA, 2013). A specifikálók számos társbetegség lehetőségét fontolgatják, mint például kognitív hiány, nyelvi károsodás, katatónia, egészségügyi vagy környezeti tényezők vagy egyéb idegrendszeri fejlődési rendellenességek.

A legújabb prevalenciabecslések szerint az Egyesült Államokban 1: 44 gyermek, Olaszországban pedig 1: 77 gyermek van (Maenner et al., 2016). A felnőttek prevalenciája körülbelül 1:68, ami az ASD-vel küzdő felnőttek populációjának jelentős növekedését jelzi (Christensen et al., 2016). E tényező mellett egy másik lényeges elem, amelyet figyelembe kell venni, az autisták közötti nemek aránya (Loomis et al., 2017), amelyről még mindig vitatkoznak, és vegyes eredmények születnek. A nemhez kötődő genetikai tényezők és a férfiak agyi inzultusokkal szembeni sebezhetősége a nemek közötti különbségek egy részét okozhatják (APA, 2013). A közelmúltban végzett epidemiológiai vizsgálatok 2–3:1 arányú férfitúlsúlyt mutattak ki a korábbi tanulmányok széles körben hivatkozott 4–5:1 arányához képest (Mattila et al., 2011; Idring és mtsai, 2012; Baxter és mtsai, 2015; Zablotsky et al. al., 2015; Keller et al., 2020), bár ez az arány az intellektuális képességektől függhet, és már 2:1-nek tűnik, ha az ASD értelmi fogyatékossággal jár, és 6-8:1-re a jól működő embereknél autizmus (HFA; Fombonne, 2005, 2009). Feltételezhető, hogy ez a magasabb férfiprevalencia annak köszönhető, hogy az autista nők képesek elfedni szociális nehézségeiket, a kulturális tényezőknek, valamint a női populációban végzett ASD-vel kapcsolatos kisebb számú tanulmánynak (Attwood, 2007; Lai et al., 2011; Kirkovski). et al., 2013) és a különböző ASD fenotípusok (Mandy és mtsai, 2012; Van Wijngaarden-Cremers et al., 2014; Howe és mtsai, 2015). Wilson et al. (2016), amely 1244 felnőttet (935 férfit és 309 nőt) vont be az ASD értékelésére, nemi különbségekről számolt be a klinikai kimenetelben. Az eredmények arra a következtetésre jutottak, hogy 639 férfinál és 188 nőnél diagnosztizáltak bármilyen altípusú ASD-t. Valójában a vizsgálatban a nemnek (férfi IQ > női IQ; F(2)=2.47, p=0.09, η2 p=0.02) nincs szignifikáns hatása IQ-t találtak. Ami az intelligencia eredményeit illeti, eredményeik megerősítették a korábbi kutatásokat, amelyek szerint az ASD-vel diagnosztizált nők alacsonyabb IQ-értékei voltak, mint a férfiaknál (Fombonne, 2005). Valójában Halpern és LaMay (2000) nem talált szignifikáns nemi különbséget a g-faktor tekintetében, míg a nemek közötti különbségek szerepet játszanak a résztesztek és az indexek szintjén elért eredményekben a Wechsler Intelligence Scale for Adults – 4. kiadás (WAIS-IV; Wechsler, 2013) segítségével. .

A tipikus fejlettségi (TD) populációra vonatkozó, a nemek közötti különbségeket szubtesztek és a WAIS-IV-ből származtatott indexek segítségével vizsgáló tanulmányok rávilágítottak a férfiak jobb teljesítményére az IQ, a verbális megértés (VC), az észlelési érvelés (PR) és a munkamemória (WM) mutatóiban. Longman és mtsai, 2007; Irwing, 2012; Daseking és mtsai, 2017). Ehelyett a feldolgozási sebesség (PS) index volt az egyetlen, amelynél a nők jobb eredményeket értek el. Ezek az eredmények összhangban voltak Pezzuti és munkatársai olasz tanulmányával. (2020) szerint a férfiak szignifikánsan jobban teljesítettek, mint a nők a WAIS-IV aritmetikai résztesztjében és WMI-jében. A WAIS-R és a WAIS-IV TD teljesítményét összehasonlító tanulmányukban a nemek közötti különbségek szélesebbnek és kiterjedtebbnek tűntek a WAIS-R mintában, amint azt más korábbi szerzők is említették a WAIS-III használatával (Dolan et al., 2006; Van der Sluis). et al., 2006). Colom és Garcia-Lopez (2002) faktorelemzési tanulmánya felvázolta, hogy a WAIS-III spanyol szabványosítása során az általános képességekben (g) nincs nemi különbség. A szerzők megállapították, hogy a férfiakat előnyben részesítő átlagos nemi különbségeket meghatározott csoporttényezőknek és tesztspecifitásnak kell tulajdonítani. Hasonlóképpen, Van der Sluis és mtsai. (2006) a holland WAIS-III segítségével a férfiak és nők teljesítményében mutatnak különbségeket a specifikus kognitív képességek tekintetében, de nem az általános intelligenciában (g). Ezzel szemben a WAIS-III amerikai szabványosítási mintájánál Irwing (2012) nemcsak a specifikus képességek tekintetében számolt be nemi különbségekről, hanem a g. A férfiak felülmúlták a nőket az általános intelligenciában [Full Scale Intelligence Quotient (FSIQ)] és az olyan résztesztekben, mint az információ, az aritmetika és a szimbólumkeresés, míg a nők a férfiakat a Processing Speed ​​Index (PSI) tekintetében.

Az iskolai végzettség (Ceci és Williams, 1997; Gustafsson, 2001) és az életkor is hozzájárul az IQ-eredmények közötti különbségek megértéséhez. Ceci (1991) azt sugallja, hogy minél több évnyi oktatás, annál jobbak a kognitív készségek. Ez a jelenség annak a kontextusnak a kifejtésének köszönhető, amely lehetővé teszi az emberek számára, hogy releváns információkat tanuljanak, a problémákra koncentráljanak, és olyan megismerési megközelítéseket tanít, amelyekre az intelligenciatesztek többsége alapul. Egy olasz tanulmány (Tommasi et al., 2015) eredményei azt mutatták, hogy a WAIS-R érzékeli az egyéni intelligenciabeli különbségeket, megfelelően mérve az IQ-pontszámokkal a különböző oktatási szinteken. Valójában átlagosan 1,9 IQ-ponttal növekszik a globális összetett IQ-pontszám egy oktatási évre vetítve. Ahogyan korábban utaltunk rá, az életkort figyelembe kell venni az IQ-különbségek és a hatékonyság figyelembevétele során (Baltes et al., 1998; Schaie és Willis, 2010). A legtöbb tanulmány a munkamemória kulcsszerepére és az általános képességekkel való kapcsolatára összpontosított. Azt állították, hogy a TD-ben az életkor jelentős káros hatással van a munkamemória erőforrásaira (Craik és Salthouse, 2008; Robert et al., 2009).

Tehát az intelligenciaszint profilja az egyik lényeges tényező, amelyet figyelembe kell venni az ASD-vel élő emberek diagnosztizálása során, más kognitív, neuropszichológiai, szocio-demográfiai és alaptünet-mérőszámok mellett (Happé et al., 2016). Felismerve, hogy az ASD-vel küzdő emberek hogyan változhatnak ezen a konstrukción, döntő fontosságú lehet az ASD altípusainak azonosítása szempontjából (Grzadzinski et al., 2013). Ezért az ASD altípusai a különböző kognitív képességmintázatok szerint változnak (Grzadzinski et al., 2013). Ennek ellenére nincs megkülönböztető IQ-profil az ASD-vel küzdő egyénekről (Siegel és mtsai, 1996; Ghaziuddin és Mountain-Kimchi, 2004; Goldstein és mtsai, 2008; Williams és mtsai, 2008; Charman és mtsai, 2011). Az intellektuális képességek felmérése nagyobb kihívást jelent az ASD-vel küzdő egyéneknél jellemzőik és értékelési eszközeik miatt. Sok kutató a gyerekekre összpontosított, de kevés szerző tanulmányozta az ASD-vel küzdő felnőttek kognitív teljesítménymintáit, és azt, hogy ezek a minták hogyan különböztethetik meg a súlyossági szinteket és a tipikus teljesítménykonfigurációkat. A WAIS-IV (Wechsler, 2013) a legszélesebb körben használt és megújított kognitív teljesítményteszt az ASD-vel küzdő verbális felnőttek értékelésére. Az intelligencia további standardizált mérőszámai közé tartozik a Stanford–Binet (pl. Roid, 2003), a Raven-féle progresszív mátrixok (RPM; Raven et al., 1998) és a Leiter{15}} (Roid et al., 2013). A Wechsler-skálák használatát több tanulmány is alátámasztotta (Filipek et al., 1999; Mottron, 2004). Mindazonáltal a korábbi kutatások rávilágítottak arra, hogy az RPM (Raven és mtsai, 1998) hogyan lehetne megfelelőbb az ASD-vel küzdő emberek kognitív profiljának leírására (Dawson és mtsai, 2007; Hayashi és mtsai, 2008; Soulières et al., 2011).

Valójában, amint azt Dawson et al. (2007) szerint a Wechsler-skála alulbecsülheti az ASD-vel küzdő egyének intelligenciáját, főleg a verbális instrukciókra és feladatokra helyezett hangsúly miatt. Azonban az RPM szerkezete és jellemzői, amelyek alkalmasak a folyékony érvelési feladatokra, talán megfelelőbb mértéke az ASD-vel küzdő emberek intelligenciájának. Az ASD-vel rendelkező és nem szenvedő felnőttek Wechsler- és RPM-pontszámai közötti összehasonlítás eredményei rávilágítottak az ASD-csoport szignifikánsan magasabb teljesítményére az RPM-ben, mint a TD-csoportban, akiknek a skálák teljesítménye nem mutatott szignifikáns különbségeket. Az ASD-vel és TD-vel küzdő emberek közötti IQ-eltérés azonban lehetővé tette az ASD-s emberek kognitív teljesítményében mutatkozó különbségek mélyreható megértését az RPM és a Wechsler-skála használatával. Egy különálló, de kapcsolódó tanulmány eredményei azt sugallják, hogy a Wechsler-mérésekhez képest nagyobb teljesítmény az RPM-en elsősorban az ASD-ben szenvedő egyéneknél jelentkezik, akiknek kognitív károsodása van (Bölte et al., 2009). Holdnack et al. (2011) összehasonlították a kontrollcsoport, a HFA és az Asperger-kór (AS) teljesítményét a WAIS-IV szubtesztben. Nem találtunk statisztikailag szignifikáns különbséget az AS és a kontrollcsoportok között, míg a HFA csoportban volt a legalacsonyabb pontszám. Azonban sem az ASD, mind a kontrollcsoportok teljesítménye a Matrix Reasoning és a Digits Forward esetében nem mutatott ki szignifikáns különbségeket. A Kódolási szubtesztek tekintetében mindhárom csoport szignifikánsan különbözött egymástól. Végül a vizuális rejtvényekben, ahol a HFA-csoport szignifikánsan gyengébb teljesítményt nyújtott, mint a kontrollcsoport, az AS-csoport nem különbözött sem a HFA-tól, sem a kontrollcsoporttól.

Összefoglalva, a TD-ben számos demográfiai változó kapcsolódik a különböző kognitív szintű képességekhez. Ismereteink alapján azonban egyetlen tanulmány sem értékelte együtt az életkor, a nem, az iskolai végzettség és az autizmus szintje hatását az ASD-vel élő emberek kognitív teljesítményére, nagy mintán mérve az olasz WAIS-IV-vel. Tehát jelen tanulmányban több hipotézist teszteltünk:

(1) Tesztelje a demográfiai változók és az autizmus szintje közötti összefüggést FSIQ-val, fő indexekkel és résztesztekkel, előzetes lépésként a további és mélyreható elemzésekhez. Mérsékelt korreláció várható az életkor és az iskolai végzettség, valamint az FSIQ és a főbb indexek között.

(2) Feltételezve, hogy az FSIQ nem tudta alaposan megmagyarázni az ASD-vel rendelkező emberek WAIS-IV-vel értékelt erősségeit és gyengeségeit, azt akartuk azonosítani, hogy a TD-hez hasonlóan a független változók szignifikáns hatásai vannak-e a négy indexre együtt (VCI, WMI). , PRI, PSI) és a mögöttes résztesztek. Pontosabban, nem számítottunk nemi különbségekre az FSIQ-ban az autizmus mindkét szintjén; az életkor és az iskolai végzettség jelentős hatásai a VCI-re, a WMI-re és a PSI-re; és az ASD női résztvevőinek jobb teljesítménye a PSI-n.

(3) Végül azt a hipotézist akartuk tesztelni, hogy a négy index jobb teljesítménye kevésbé súlyos autista tüneteket jelezhet előre. Valójában az autizmus súlyosságának megkülönböztetésére szolgáló optimális küszöbértékeket vizsgálták a WAIS-IV használatával.

Mód

Résztvevők

Összesen 270 ASD-s felnőttet (Mage=26,3 SD=9,35) értékeltek a Torinói Regionális Autizmus Spektrumzavarok Központjában és a L-i Regionális Autizmus Központban. „Aquila (Olaszország). Az ASL Citta di Torino regionális központja a nemzeti mentálhigiénés rendszer részlege, amely szolgáltatásokat nyújt az ASD-vel küzdők számára. A központ klinikai értékelést, valamint pszichológiai és oktatási beavatkozásokat biztosít autista emberek számára (Keller et al., 2{{108}}20). A Regionális Autizmus Referencia Központ – az Abruzzo Régió Egészségügyi Rendszerének struktúrája – diagnosztikai, klinikai és tanácsadói tevékenységet végez, valamint kezeléseket biztosít az ASD-vel küzdő egyének számára. A legtöbb beteget az általános pszichiáter utalta be ASD-értékelésre, és először érkeztek valamelyik központba, vagy visszatértek utóvizsgálatra. Az összes diagnózist a Mentális zavarok Diagnosztikai és Statisztikai Kézikönyve, 5. kiadás (DSM-5) (APA, 2013) kritériumai szerint állítottuk fel, figyelembe véve a klinikai anamnézist, a klinikai interjút, a WAIS-val végzett kognitív értékelést. IV (Orsini és Pezzuti, 2013), diagnosztikai kiértékelés ADI-r-rel (Rutter és mtsai, 2003) és ADOS 4-es modullal (Lord et al., 2002) vagy RAADS-szel (Ritvo et al., 2011) ), strukturált diagnosztikai útvonalat követve (többlépcsős hálózati modell, Keller et al., 2020). A teljes mintából 169 embernél diagnosztizáltak 1. szintű ASD-t (férfi=75%, Medu=12,4, SD=2,64; nő=25%, Medu).=13.6, SD=2.91), 60 2. ASD-szinttel (férfi=75%, Medu=10.9, SD=2.18); női=25%, Medu=11.3, SD=2.47) és 39. ASD 3. szinttel (férfi=79%, Medu=10.9, SD=1.96; női = 21%, medu=11.5, SD=1.60). A vizsgálatba való bevonáshoz valamennyi beteg hivatalos klinikai diagnózist kapott az ASD-ről a DSM{53}} (APA, 2013) kritériumai szerint. A komorbid pszichopatológiában szenvedő embereket (n=42) csak akkor vettük fel, ha remisszióban voltak, vagy csak minimális hatást gyakoroltak a napi működésre. Összesen 3,9% 1. szintű ASD-vel és komorbid depressziós rendellenességekkel (férfi=3%, nő=0,9%), 3,49% 1. szintű ASD-vel és személyiségzavarral (férfi=2). 18%, nő=1,31%), 2,18% 1-es szintű ASD-vel és specifikus tanulási zavarokkal (férfi=1,31%, nő=0,87%), 1,31% 1. szintű ASD (férfiak=0,43%, nők=0.86%) és 0,43% férfiak 2-es szintű ASD-vel és kényszerbetegséggel, 1,31% 1-es szintű ASD-vel és epilepsziával (férfi=0,87%, nő = 0,43%), 1,31% 1-es szintű ASD-vel és szorongásos zavarral (férfi = 0,43%, nő=0,87) %), 1,31% 1. szintű ASD és skizofrénia (férfi=0,87%, nő=0,43%), 0,87% 1. szintű ASD és figyelemhiányos/hiperaktivitási zavar (férfi {{ 112}},43%, nő = 0,43%), 0,87% 1-es szintű ASD-vel és fejlődési koordinációs zavarral (férfi=0,43%, nő=0,43%), A nők 0,43%-a 1. szintű ASD-vel és Turner-szindrómával, 0,43%-a 2-es szintű ASD-vel és Tourette-szindrómával, 0,43%-a pedig 1-es szintű ASD-vel és nemi diszfóriával küzdött.

Összességében 39 3. szintű és két 2. szintű résztvevőt kizártak az eredeti mintából, mert nem voltak alkalmasak a WAIS-IV-vel végzett verbális kognitív értékelésre, mivel kommunikációjuk gesztusokon vagy más alternatív kommunikációs rendszereken keresztül történt.

A végső minta összes demográfiai változóját és jellemzőjét az 1. táblázat tartalmazza.

Intézkedések

A kognitív képességekre vonatkozó adatokat a WAIS-IV segítségével gyűjtöttük (Wechsler, 2013). A WAIS-IV a 16 és 90 év közötti emberek intellektuális profiljának felmérésére szolgál. Négy pontszámból és egy általános intelligencia indexből áll. A négy index a VCI, PRI, WMI és PSI. Minden index két vagy három résztesztből áll, amelyek szükségesek a teljes IQ-pontszám eléréséhez. A tíz fő alteszt a szókincs, az információ, a hasonlóságok, a számok terjedelme, az aritmetika, a blokktervezés, a mátrixos érvelés, a vizuális rejtvények, a kódolás és a szimbólumkeresés. Öt további résztesztet is tartalmaz: szövegértés, betű-betű-szám sorrend, ábra súlyozása, képkiegészítés és törlés. A mintánkban a tízmagos részteszteket használtuk minden ASD-s emberre és szintre. Kiszámoltuk a részteszt pontszámait, az indexek pontszámait és a teljes körű IQ indexet. Minden nyers pontszámot a WAIS-IV olasz szabványosítási pontszámaival korrigáltak (Orsini és Pezzuti, 2013).

A WAIS-IV-t és a teljes pszichológiai értékelést egy engedéllyel rendelkező pszichológus végezte egy nagy és világos helyiségben, egy ülésben, 45 perctől 1,5 óráig. A WAIS-IV szerkezetét, indexeit és résztesztjeit a 2. táblázat mutatja be.

Minden résztvevő életkorát a WAIS-IV beadásának pillanatában számítottuk ki, és egész számokban fejeztük ki.

A DSM{0}} (APA, 2013) szerint az autizmus szintjét három különböző szintre sorolták be, így az 1. szint volt a kevésbé súlyos, míg a 3. szint a legsúlyosabb. A súlyosság mértékét két független pszichológus és egy pszichiáter, valamint a résztvevők és gondozók által készített klinikai interjúk segítségével értékelték. Végül egy utolsó találkozás alkalmával a teljes szakmai csapat megbeszélte és beleegyezett az adott személy által igényelt három támogatási szint valamelyikébe.

Az oktatási éveket úgy gyűjtöttük össze, hogy minden iskolai ciklus évét teljesen befejezték. A megszakított oktatási éveket nem adták hozzá a számhoz. Így az olasz kötelező oktatási rendszert figyelembe véve 5 év járt, ha valaki elvégezte az első iskolai ciklust. További 3 évet kaptak, ha valaki elvégezte a második iskolai ciklust. Végül 5 évet vettek figyelembe, ha egy személy befejezte az utolsó kötelező oktatási ciklust. Ezen túlmenően 3-5 év további oktatási év jár, ha valaki alap- vagy mesterképzést végzett.

A pszichopatológiai komorbiditást dichotóm változónak tekintették bármely rendellenesség megléte vagy hiánya szempontjából.

Adatelemzés

Az összegyűjtött adatok jobb leírására és megértésére analitikus megközelítést alkalmaztak. Először leíró és korrelációs elemzéseket végeztek az adatok és a változók ASD-szintek közötti eloszlásának feltárására, valamint annak megállapítására, hogy van-e kapcsolat az érdeklődésre számot tartó változók között. A változók közötti mérsékelt összefüggés az egyik feltétele az ok-okozati jelenségek mélyreható későbbi elemzéssel történő feltárásának.

Valójában, hogy jobban megértsük a szocio-demográfiai és az ASD-vel kapcsolatos változók hatását a kognitív teljesítményindexekre, lineáris regressziós modelleket használtunk az életkor, az iskolai végzettség, az ASD szint, a nem és a komorbiditás WAIS-IV indexekre gyakorolt ​​hatásának elemzésére. A lineáris regresszió egy prediktív elemzés, amelyet annak meghatározására használnak, hogy előrejelző változók (független változók) előre jeleznek-e egy eredményt (függő változók). A varianciateszt elemzésével az átlagok közötti különbségek figyelembevételével egy „összesített” hatást értékeltünk. Ehelyett a regressziós modellekben az egyes átlagok p-értékét használták, hogy könnyen megértsük, melyik átlag különbözik a referenciaértéktől.

Sőt, a kaszkád megközelítésű modellben mélyrehatóbb elemzést végeztünk, amelyben az egyes indexeket függő változónak, a szocio-demográfiai és az ASD-vel kapcsolatos változókat pedig kovariánsnak tekintettük. A további elemzésekhez többváltozós kovarianciaanalízist (MANCOVA) végeztünk, hogy több folytonos függő változó – a négy WAIS-IV index – statisztikai különbségeit értékeljük két független csoportosítási változó segítségével, miközben egy vagy több változót, úgynevezett kovariánsokat ellenőriztünk. A MANCOVA-n keresztül olyan modellt hoztunk létre, amely négy függő változót (a négy WAIS-IV indexet), a nemet, az ASD-szintet és a komorbiditást független változóként, valamint az életkort és az iskolai végzettséget tartalmazza. Végül megismételtük ugyanazt az elemzést, az egyes indexek altesztjeit függő változóként, a nemet, az ASD-szintet és a komorbiditást független változóként, valamint az életkort és az iskolai végzettséget mint kovariánst.

Hasonlóképpen, a kutatás harmadik céljával összhangban, az ASD súlyossági szintjei között megkülönböztetést kívántunk tenni. A görbe alatti terület (AUC) és a vevő működési jellemzői (ROC) (Metz, 1978; Zweig és Campbell, 1993) a két ASD-szintű csoport teljesítményének vizsgálatára szolgáltak a WAIS-IV kompozit indexeken. A ROC–AUC megmutatja, hogy az öt WAIS-IV összetett pontszám mennyire képes megkülönböztetni az ASD súlyossági szintjeit. Minél magasabb az AUC, annál jobban képes a modell megkülönböztetni az 1 és 2 súlyossági fokozatú résztvevőket. A ROC a valós pozitív arány (érzékenység) és a hamis pozitív arány (1-specifitás) diagramja, amely egy mérőszám minden lehetséges határértékéhez kapcsolódik. Az AUC a diagnosztikai pontosság és a prediktív érvényesség mértéke, amely felhasználható a különböző mérőszámok prediktív értékének összehasonlítására. Az AUC 0,5 (véletlenszerű megkülönböztetés) és 1 (tökéletes megkülönböztetés) között változhat.

Az elemzéshez az R Studio (R Studio Team, 2020) és a Jamovi (The Jamovi Project, 2021) szoftvereket használtuk.

Eredmények

A statisztikai elemzéshez két 2. szintű felnőttet és 39. 3. szintű felnőttet kizártak, mert nem tudták őket értékelni a WAIS-IV-vel. Tehát a végső mintát 229 1. és 2. szintű ember alkotta. A minta és a négy index leíró statisztikáit a 3. táblázat mutatja be. Az adatok szintek és indexek közötti eloszlásának jobb megértése érdekében a hisztogramokat egy az FSIQ és a négy index sűrűsége az 1. ábrán.

Az egyszerű korrelációs elemzésben (lásd 4. táblázat) az életkor szignifikánsan korrelált az FSIQ-val (r=0.300, p < 0,001), a VCI-vel (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).

A fő indexek és a résztesztek közötti összes összefüggés szignifikáns volt (p < 0,001).

A lineáris regressziós modellekben a nem, az iskolai végzettség, az autizmus szintje, az életkor és a komorbiditás együttes hatásait vettük figyelembe az FSIQ-ra. Az 1. modellben életkor (=0.371; t=2.779; p=0.006), autizmus szintje ( {{7 }} −35,205; t=−12,636; p < 0,001) és iskolai végzettség (= 1,530; t=3,268; p < 0,001) szignifikáns volt, ami arra utal, hogy minél magasabb az életkor, az autizmus szintje és az iskolai végzettség, annál jobb az FSIQ pontszám. Az 1. modell az FSQI pontszámok varianciájának 54,3%-át magyarázta (R2 korrigált=0.512, F(4, 224)=60.9, p < 0.001). A komorbiditásnak nem találtunk szignifikáns hatást az FSIQ-ra (= 0.479; t = 0.153; p=0.87).

Többváltozós többszörös regressziós modelleket alkalmazva a MANCOVA-val különböző hipotéziseket teszteltünk. A 2. modellben külön-külön vettük figyelembe az előző modell független változóinak együttes hatásait a négy indexre (VCI, PRI, WMI, PSI). Nem (F=8.23; p < 0.001), életkor (F=4.54; p=0). 002), az iskolai végzettség (F = 3,53; p=0,008) és az autizmus szintje (F=63,80; p < 0,001) jelentős hatással van a négyre indexeket, ha együtt tekintjük őket. Nem találtunk szignifikáns hatást a nemnek és az autizmus szintjének a négy indexre (F=1,95; p=0,103) és a társbetegségekre (F=1,77) gyakorolt ​​együttes hatásait tekintve. ; p=0.135). Ezért a 2. modell azt sugallja, hogy a férfi betegek jobban teljesítenek, mint a nők, és minél magasabb az iskolai végzettség és az életkor, annál jobb a négy index pontszáma. Valójában, figyelembe véve a változók közvetlen hatását minden egyes indexre, azt találtuk, hogy a nem hatása statisztikailag szignifikáns volt a VCI-re (F=4.429; p=0.036) és a PSI-re (F {{). 30}}.835; p=0.001), és szignifikáns maradt, ha a szinttel együttes hatást vesszük figyelembe a PSI-n (F=6.788; p=0.010). Az iskolai végzettség statisztikailag szignifikáns hatással van a VCI-re (F = 12.374; p ⩽ 0,001) és a WMI-re (F=8.288; p=0.004).

A következő többváltozós többszörös regressziós modellekben a nem, az életkor, az iskolai végzettség, az autizmus szintje és a társbetegségek hatásait értékeltük a négy index alaptesztjére. A számtartományt és az aritmetikát a WMI fő résztesztjének tekintették. Az eredmények az autizmus szintje (F {0},036; p < 0,001), az életkor (F=3,832; p=0,023) és az iskolai végzettség szignifikáns hatását emelték ki. (F=4.244; p=0.016) mindkét részteszten. A WMI szubteszteken nem találtak társbetegségek hatását (F=0.121; p=0.886).

Figyelembe véve a VCI fő résztesztjeit, a nem (F {{{{10}}}.859; p = 0.038), az iskolai végzettség (F=4.822; p=0,003), az autizmus szintje (F=73,258; p < 0,001) és az életkor (F=5,932; p < 0,001) statisztikailag szignifikáns hatást gyakorolt ​​a hasonlóságokra , Szókincs és információ. Ha az egyváltozós tesztek eredményeit nézzük, a nemnek csak a szókincsre van szignifikáns hatása (F=7.337; p=0.007), a hasonlóságokra és információkra nincs jelentősége. A VCI szubteszteken nem találtunk társbetegségek hatását (F=0.623; p=0.601).

Valójában a blokktervezésre, a mátrixos érvelésre és a vizuális rejtvényekre gyakorolt ​​​​hatások esetében az autizmus szintje volt az egyetlen olyan kovariáns, amely erősen befolyásolta a három résztesztet (F {0}},375; p < 0,001) . Nem találtunk más releváns eredményt, kivéve a szex és az autizmus szintjének a VP-re gyakorolt ​​kis szignifikáns hatását (F=4.433; p=0.036).

Az utolsó modell a változók szimbólumkeresésre és kódolásra gyakorolt ​​hatásait vizsgálta, és feltárta a szex (F {0}.21; p=0.006), az autizmus szintje (F {) szignifikáns hatását. {4}},29; p < 0,001), valamint a nem és az autizmus szintje közötti kölcsönhatás (F=3,22; p=0,042) a két részteszten. Azonban, amikor az egyes résztesztekre elkülönített változók hatása statisztikailag szignifikáns hatással van a szimbólumkeresésre.

A ROC eredményeket az 5. táblázat mutatja be. A korábbi elemzések szerint a nemek statisztikailag eltérőek voltak több indexen és szubteszten, és a kis női mintaszám miatt úgy döntöttünk, hogy a férfiakat és a nőket külön kezeljük. Az 5. táblázatban női (n=57) és férfi (n=172) mintákon ROC-t használtunk. Különböző vágási pontokat találtunk az 1. és 2. szint között, figyelembe véve az FSIQ-t. Mindegyik index statisztikailag szignifikánsan eltért az esélyszinttől (= 0,05).

A női mintában a 69-es pontszám különbözteti meg a szinteket, míg a 65-től 69-ig változó tartomány képes megkülönböztetni a különböző autizmusszintű férfiakat. A VCI az 1. és a 2. szintet 74 ponttal különbözteti meg a női résztvevők körében. Míg a férfi résztvevőknél a figyelembe veendő klinikai tartomány 67 és 76 között változik. A PRI legjobb pontszáma női mintára 79, míg a férfi mintára a 77 pont a legjobb kompromisszum az érzékenység és a specificitás szempontjából. Ami a WMI-t illeti, a 69-es küszöbérték erős paramétert eredményezett a nők 1. és 2. szintű autizmusának megkülönböztetésére. A férfi populáció esetében a megfelelő vágási pont a 72, jó érzékenységgel és specificitással. Végül a PSI esetében a női mintában a 81 volt jó vágási pont, míg a férfiak esetében a jó vágási pont 70 volt.

Vita

A korlátozott számú kutató az autizmussal élő felnőttek kognitív profiljának mélyreható vizsgálatára összpontosított nemzetközi kontextusban, olaszországi kontextusban nem végzett kutatást (Fombonne, 2005; Wilson et al., 2016). Tudomásunk szerint a szerzők többsége az ASD-vel küzdő gyermekek vagy serdülők kognitív és szociális teljesítményére összpontosított (Bodner et al., 2014). Számos tanulmány összpontosított az ASD-vel és TD-vel vagy HFA-val rendelkező felnőttek kognitív teljesítményének összehasonlítására az AS és TD-vel (Holdnack et al., 2011). Egyikük sem vizsgálta a szocio-demográfiai változók hatását az ASD-vel élő emberek kognitív teljesítményére. Kutatásunkban tehát feltártuk a klinikai diagnózist elért ASD-vel küzdő felnőttek kognitív profilját. Az adatok leíró elemzésekkel történő feltárása után korrelációt végeztünk a teljes skála, az elsődleges indexskálák, valamint a fő részteszt és szocio-demográfiai változók között. Az eredmények azt mutatták, hogy az FSIQ, PRI, WMI és PSI közepesen korrelál a résztvevők életkorával. Pontosabban, feltételezhető, hogy az iskolai végzettség jelentős hatással van a WAIS-IV indexekkel mért kognitív készségekre (Ceci, 1991; Baltes et al., 1998; Schaie és Willis, 2010; Pezzuti et al., 2019; Borella et al. al., 2020). Ehelyett érdekes eredmény a Block Design szubteszt életkortól és iskolai végzettségtől való szinte függetlensége, amely mintánkban kulturálisan és életkortól független résztesztnek tekinthető.

Ezt követően kaszkád megközelítést alkalmaztunk, először a teljes léptékű indexet, majd a négy alapvető indexet, végül pedig a négy fő indexet alkotó részteszteket elemeztük. Ezt a döntést azért hoztuk meg, hogy csökkentsük két hiba hatását: a súlyozott pontszámok összetett pontszámokká alakítása során elkövetett hibákat, és amikor az indexek vagy a résztesztek közötti különbség akkora volt, hogy magának az indexnek a pontszámát érvénytelenné tegye. Az első lineáris regressziós modellben az életkor, az iskolai végzettség, a nem és az autizmus szintjének hatását értékeltük az FSIQ-ra. Az eredmények nagy szignifikanciaszintet mutattak mind az életkor, mind az iskolai végzettség tekintetében, ami azt jelzi, hogy az FSIQ minden egyes pontszáma 0,37 év növekedéssel korrelál, és minden oktatási évre vonatkozóan körülbelül 1,5 pontos növekedés tapasztalható. az FSIQ-ban. Ezek az eredmények összhangban vannak Tommasi és munkatársai TD-ről szóló tanulmányával. (2015) szerint átlagosan 1,9 IQ-ponttal nőtt a globális összetett IQ-pontszám egy oktatási évre vetítve. Várakozásainkkal és korábbi eredményeinkkel ellentétben, amelyek azt bizonyították, hogy az autista nők az autista férfiakhoz képest hátrányosabbak az IQ-értékekben, mintánkban nem találtunk szexuális hatást az FSIQ-pontszámra. Mint korábban említettük, csak az FSIQ pontszámok vizsgálatával kevés következtetés vonható le, mivel ezek eltérő információkat tartalmaznak a tágabb kognitív képességekről.

Ezért a 2. modellben egy MANCOVA-t futtattunk, a négy indexet függő változóként, a nemet és a súlyossági szinteket faktorként, valamint az életkort és az iskolai végzettséget társvariánsként használva. Az eredmények statisztikailag szignifikáns különbséget mutattak az összes változóban, kivéve ha a nem és az autizmus szintje közötti interakciót vesszük figyelembe. Ha mélyebben megvizsgáljuk az eredményeket és a változók hatását az indexekre, az eredmények rávilágítanak a nemek közötti jelentős különbségre a verbális megértés és a feldolgozási sebesség indexében a női résztvevőknél, amelyek jobban teljesítenek, mint a férfi társaik. Ez utóbbi eredmény nem meglepő, mivel még a TD női felnőttek is felülmúlták a férfiakat a feldolgozási sebességgel kapcsolatos feladatokban (Daseking et al., 2017). Azonban váratlanul, és korábban soha nem vázolták fel, hogy az autista felnőtt nők jobb teljesítményt nyújtottak a szókincs terén, mint az autista férfiak. Bár ezek az eredmények meglepőek és újszerűek, további tanulmányokat kell végezni a női és férfi ASD-ben résztvevők számának ellensúlyozására. A női előnyök PSI-re gyakorolt ​​hatása továbbra is jelentős, ha figyelembe vesszük az ASD-szinttel való kölcsönhatást. Valójában a női résztvevők teljesítménye a PSI-n jobb mind az 1., mind a 2. ASD-szinten. Egy másik nem meglepő eredmény az iskolai végzettségnek a verbális megértés indexére gyakorolt ​​hatása, amely arra utal, hogy a magasabb végzettségűek jobban teljesítenek a verbálisan megszerzett ismeretek és a verbális érvelés terén. a korábbi szakirodalom rámutatott (Tommasi et al., 2015). Az oktatás munkamemóriára gyakorolt ​​hatásai azonban részben újak és jelentősek maradnak, ha mindkét résztesztet figyelembe vesszük az elemzés során. Ennek a hatásnak az irányának jobb megértéséhez azonban további vizsgálatokra van szükség. Feltételezhető, hogy a több éves oktatás hozzájárul a jobb számszakasz és aritmetikai teljesítményhez, mivel a jobb WMI-teljesítmény növeli a magasabb iskolai végzettség valószínűségét. Megjósolhatatlan módon nem találtak statisztikai hatást a szexnek a WM-re, ami azt mutatja, hogy mind a férfi, mind a női résztvevők hasonló módon teljesítenek ezen a kognitív területen. Ez az eredmény ellentétben áll Pezzuti és munkatársai egy közelmúltbeli olasz tanulmányával a TD-ről. (2020), amelyben a férfiak jobb teljesítményt mutattak a WMI összetett pontszámaiban és annak aritmetikai résztesztjében. A szex ezen indexre gyakorolt ​​hatásának hiánya autista mintánkban az extrém férfiagy-elmélet (Baron-Cohen, 2002) fényében értelmezhető, amely szerint az autizmus a normál férfi profil szélsőségének tekinthető.

A 4. modellben a VCI résztesztjeit (hasonlóságok, szókincs és információ) vettük figyelembe, és az eredmények szignifikáns hatást mutattak az összes változóra, kivéve, ha figyelembe vesszük a nem és az ASD szint közötti interakciót. Ha mélyebben megvizsgáljuk az egyváltozós elemzéseket, akkor az iskolai végzettség, az életkor és az autizmus szintjének szignifikáns hatásai az egyes részteszteken megerősítik az egyes részteszteket. A szakirodalom alátámasztja ezeket a megállapításokat, és azt mutatja, hogy az iskolai végzettség a nagyobb verbális kompetencia előrejelzője (Abad et al., 2015). A VCI összetett pontszámok alapján talált korábbi nemek közötti különbségek azonban eltűntek, amikor az egyes részteszteket figyelembe vettük az elemzéshez, kivéve a szókincset. Még ez az eredmény is ellentétben áll a korábbi kutatásokkal (Longman et al., 2007; Irwing, 2012; Daseking et al., 2017), amelyek a verbális megértés indexében a TD-vel rendelkező férfiak felsőbbrendűségét vázolták. Ezzel szemben a mi mintánkban az ASD-s nőstények jobban teljesítettek az ASD-vel küzdő férfiaknál, amikor a szókincs résztesztjét figyelembe vettük az elemzésben. Ez a különbség azonban csak az 1. ASD-szinten tekinthető statisztikailag szignifikánsnak, a VCI szubtesztekben nem észleltek nemi különbségeket, ha az ASD 2-es szintjét vesszük figyelembe.

részteszt. A szakirodalom alátámasztja ezeket a megállapításokat, és azt mutatja, hogy az iskolai végzettség a nagyobb verbális kompetencia előrejelzője (Abad et al., 2015). A VCI összetett pontszámok alapján talált korábbi nemek közötti különbségek azonban eltűntek, amikor az egyes részteszteket figyelembe vettük az elemzéshez, kivéve a szókincset. Még ez az eredmény is ellentétben áll a korábbi kutatásokkal (Longman et al., 2007; Irwing, 2012; Daseking et al., 2017), amelyek a verbális megértés indexében a TD-vel rendelkező férfiak felsőbbrendűségét vázolták. Ezzel szemben a mi mintánkban az ASD-s nőstények jobban teljesítettek az ASD-vel küzdő férfiaknál, amikor a szókincs résztesztjét figyelembe vettük az elemzésben. Ez a különbség azonban csak az 1. ASD-szinten tekinthető statisztikailag szignifikánsnak, a VCI szubtesztekben nem észleltek nemi különbségeket, ha az ASD 2-es szintjét vesszük figyelembe.

A 6-os modellben a Szimbólum keresést és a Kódolást használtuk függő változóként. Az eredmények statisztikailag szignifikáns hatást mutattak a nemnek és az autizmus szintjének mindkét résztesztre, megerősítve a korábbi eredményeket, amikor a PSI összetett pontszámot elemezték. Még akkor is, ha a nem és az autizmus szint együttes hatását ellenőrzik, az eredmény statisztikailag szignifikáns marad minden egyes résztesztnél. Ez az eredmény összhangban van a TD-vel kapcsolatos korábbi tanulmányokkal, amelyek figyelembe veszik a női fölényt a feldolgozási sebességindexben (Pezzuti et al., 2020); ezért úgy tűnik, hogy ugyanaz a minta fordul elő az ASD populációban.

A WAIS-IV fő indexek vagy a szubteszt küszöbértékek használata az autizmus szintjei közötti jobb megkülönböztetés érdekében ellentmondásos lehet, de hasznos lehet a klinikusok számára, akiknek le kell írniuk egy személy működését a DSM-5 (APA, 2013) besorolása szerint. A teljes skálájú index esetében a legjobb vágási pontok 69 a nőknél és 65 a férfiaknál Youden indexei alapján. A VCI-ben az optimális küszöbérték 74 és 69 volt a nők és a férfiak esetében; a PRI-t illetően a legjobb vágási pontok a nőknél 79, a férfiaknál 73; a WMI-ben 69 nőknél és 72 férfiaknál; végül a PSI esetében az optimális vágási pont a nőknél 81 és a férfiaknál 70 volt.

Bár mindezek a prediktív eredmények segíthetnek a klinikusoknak abban, hogy jobban különbséget tudjanak tenni a különböző súlyossági szintek között, egy teszt nem helyettesítheti a tapasztalt klinikusok diagnosztikai értékelését. Mindazonáltal a küszöbértékeket a PRI kortól, iskolai végzettségtől és nemtől való szinte függetlenségére vonatkozó korábbi megállapításokkal együtt vesszük, amelyek részben a klinikai értékelést a térlátási képességekre irányítják, amikor az ASD-vel küzdő embereket több szinten értékelik.

Összefoglalva, egyes szerzők alábecsülték az ASD-ben szenvedők kognitív képességeit, amikor a WAIS-IV-vel értékelték őket az RPM-hez képest (Dawson és mtsai, 2007; Hayashi és mtsai, 2008; Soulières et al., 2011). Úgy tűnik azonban, hogy ez a jelenség jobban alkalmazható a kognitív zavarokkal küzdő ASD-s emberekre, nem pedig az AS-re (Bölte és mtsai, 2009; Holdnack et al., 2011) vagy az átlagos kognitív képességekre. Tehát a kognitív károsodásnak aggodalomra ad okot, amikor az ASD-vel küzdő embereknél használandó értékelési eszközt választanak, és amikor az elért eredményeket értelmezik ezen a mérésen. A kognitív károsodás mellett a nyelvi késés jelentős hatással van az IQ kimenetelére, ahogy Bodner et al. (2014) tanulmányukban bebizonyították, hogy jobb WAIS-IV IQ-t eredményeztek, mint az RPM-értékek verbálisan készséges felnőtteknél. Így több tényezőt is figyelembe kell venni, mielőtt az ASD-vel küzdő embereket értékelnénk (kontextus, helyzet, értékelt képességek, különböző módszerek), és a több módszeres, több információs megközelítést előnyben részesítenék. Ezért óvatosan kell megjósolni az ASD-vel küzdő emberek akadémiai vagy adaptív működését a kognitív értékelési eszközök alapján az egész életen át, mivel sem a Wechsler, sem az RPM nem gyűjti össze teljes mértékben az ASD-vel élő emberek kognitív működésének értékeléséhez szükséges összes információt.

A jövőbeli kutatások korlátai és irányai

A vizsgálat lehetséges korlátja a női résztvevők kis száma a férfiakhoz képest, ami kizárhatja az eredmények általánosítását. Emellett a csökkent női ASD minta és a nemi különbségek hiánya az IQ általános összetett pontszámain részben a női minta nagyságára vezethető vissza. A minta azonban az ASD prevalencia szerint eltérő számú férfiból és nőstényből állt.

A kutatás során csak a társbetegségek jelenlétét vagy hiányát vizsgálták a leletekben. Noha korlátozott számú résztvevőnek olyan klinikai diagnózisa volt, amely erős hatással lehet a WAIS-IV szubtesztekre, mint például a pszichotikus rendellenességek vagy az ADHD, további vizsgálatokra van szükség a társbetegségek kimenetelre gyakorolt ​​egyetlen hatásának értékeléséhez.

Az adatok és anyagok elérhetősége

A jelen tanulmányban elemzett anonimizált adatkészletek kérésre elérhetők a megfelelő szerzőtől.

Köszönetnyilvánítás.

Köszönetet mondunk mindazoknak, akik részt vettek ebben a tanulmányban. Nagyra értékeljük az autista résztvevők és hozzátartozóik részvételét, akik érdeklődésükkel és elhivatottságukkal lehetővé teszik az autizmuskutatást.

Pénzügyi támogatás.

A kutatáshoz anyagi támogatást nem kaptak.

Összeférhetetlenség.

A szerzők összeférhetetlenségről nem számoltak be.

Etikai normák.

A humán résztvevők bevonásával végzett vizsgálatokban végzett valamennyi eljárás az intézményi és/vagy nemzeti kutatóbizottság etikai normáinak, valamint az 1964-es Helsinki Nyilatkozatnak és annak későbbi módosításainak vagy hasonló etikai normáknak megfelelően történt.

Hivatkozások

1. Abad F, Sorrel M, Román F és Colom R (2015) A WAIS-IV faktorindex pontszámok és az iskolai végzettség közötti összefüggések: bifaktoros modell megközelítés. Pszichológiai Értékelés 28, 987–1000.

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

3. Attwood T (2007) Az Asperger-szindróma teljes útmutatója. London: Jessica Kingsley Kiadó.

4. Baltes PB, Lindenberger U és Staudinger UM (1998): Élettartam elmélet a fejlődéslélektanban. Damon W és Lerner RM (szerk.), Handbook of Child Psychology: Vol. 1. Az emberi fejlődés elméleti modelljei, 5. kiadás. Hoboken, NJ: Wiley, 1029–1143.

5. Baron-Cohen S (2002) Az autizmus extrém férfiagyi elmélete. Trends in Cognitive Sciences 6, 248–254.

6. Baxter AJ, Brugha TS, Erskine HE, Scheurer RW, Vos T és Scott JG (2015) Az autizmus spektrumzavarok epidemiológiája és globális terhe. Psychological Medicine 45, 601–613.

7. Bodner KE, Williams DL, Engelhardt CR és Minshew NJ (2014) Az autizmus spektrumzavarral küzdő verbális gyermekek és felnőttek intelligencia szintjének és természetének felmérésére szolgáló intézkedések összehasonlítása. Research in Autism Spectrum Disorders 8, 1434–1442.

8. Bölte S, Dziobek I és Poustka F (2009) Rövid jelentés: az autista intelligencia szintje és természete újra áttekintve. Journal of Autism and Developmental Disorders 39, 678–682.

9. Borella E, Pezzuti L, De Beni R és Cornoldi C (2020): Intelligencia és munkamemória: bizonyítékok a WAIS-IV olasz felnőtteknek és időseknek történő beadásából. Pszichológiai Kutatás 84, 1622–1634.

10. Ceci SJ (1991) Mennyire befolyásolja az iskolai végzettség az általános intelligenciát és annak kognitív összetevőit? A bizonyítékok újraértékelése. Fejlődéslélektan 27, 703–722.

For more information:1950477648nn@gmail.com