Шкала интеллекта Векслера для взрослых – четвертое издание Профили взрослых с расстройствами аутистического спектра

Абстрактный

Цель.

В этом исследовании мы сравнили 229 когнитивных профилей по шкале интеллекта взрослых Векслера — четвертое издание (WAIS-IV) у взрослых разной степени тяжести с расстройствами аутистического спектра, чтобы проверить влияние нескольких переменных, включая пол, возраст, уровень образования и степень тяжести аутизма. по итальянскому образцу. Более того, мы хотели найти оптимальные точки отсчета для основных коэффициентов интеллекта, чтобы различать уровни тяжести аутизма.

Методы.

Шкала интеллекта взрослых Векслера — это инструмент, используемый для оценки уровня интеллекта человека, включая несколько измерений, таких как словарный запас, детальное понимание, распознавание образов, рассуждение и числовая память. Память – важный аспект. Между ними существует определенная корреляция.

Исследования показывают, что люди с более высоким уровнем интеллекта, как правило, имеют лучшую память. Это можно проверить с разных точек зрения: во-первых, люди с высоким IQ, как правило, обладают более сильными способностями к быстрому обучению и запоминанию, а также к применению знаний при решении проблем; во-вторых, люди с высоким IQ лучше усваивают и запоминают знания. Понимать и анализировать знания и извлекать ключевую информацию; кроме того, люди с высоким IQ могут более эффективно интегрировать и связывать знания во время долгосрочного накопления знаний, чтобы способствовать долговременному хранению памяти.

Однако стоит отметить, что память – не единственный фактор, определяющий уровень интеллекта. Помимо памяти, уровень интеллекта также включает в себя множество других аспектов, таких как рассуждение, творческие способности и т. д. Поэтому недостаточно точно полагаться только на память для оценки уровня интеллекта. Шкала интеллекта взрослых Векслера предназначена для комплексной оценки множества показателей уровня интеллекта человека для более точной оценки.

В целом память является важным аспектом уровня интеллекта. Шкала интеллекта взрослых Векслера — это инструмент для комплексной оценки уровня интеллекта человека. Это может помочь нам более точно понять различные аспекты уровня интеллекта человека, чтобы мы могли лучше понять уровень интеллекта человека. Разработать разумные планы обучения и направления обучения. Видно, что нам необходимо улучшить память, а цистанхе пустынный может значительно улучшить память, потому что цистанхе пустынный — это традиционное китайское лекарственное средство, обладающее множеством уникальных эффектов, одним из которых является улучшение памяти. Эффективность мясного фарша обусловлена ​​различными содержащимися в нем активными ингредиентами, в том числе кислотами, полисахаридами, флавоноидами и т. д. Эти ингредиенты могут способствовать здоровью мозга различными способами.

Нажмите «Знать кратковременную память», как ее улучшить.

Участники были набраны из двух национальных центров системы здравоохранения в двух разных регионах Италии и прошли оценку с помощью инструментов золотого стандарта в рамках клинического обследования. Согласно DSM-5, когнитивные домены также измерялись с помощью многокомпонентных тестов. Мы использовали итальянскую адаптацию WAIS-IV. Мы проверили наши гипотезы с помощью моделей линейной регрессии и кривых рабочих характеристик приемника (ROC).

Полученные результаты.

Наши результаты показали, что возраст и уровень образования оказывают сильное влияние на вербальное понимание (VCI) и индексы рабочей памяти (WMI). Гендерные различия имеют значение при рассмотрении индекса VCI и скорости обработки данных (PSI), в котором женщины показали наилучшие результаты. Эти различия по-прежнему актуальны при рассмотрении точек отсечения ROC, поскольку 69 оказались оптимальными точками отсечения для женщин, а 65 — для мужчин.

Выводы.

Лишь изучив показатели полномасштабного коэффициента интеллекта (FSIQ), можно сделать некоторые выводы, поскольку они включают различную информацию о более широких когнитивных способностях. Более глубокий взгляд на основные индексы и результаты их подтестов согласуются с предыдущими исследованиями расстройства (умеренная корреляция FSIQ, индекса перцептивного мышления, WMI и PSI с возрастом участников), в то время как другие результаты непредвидены (не обнаружено влияния пола на FSIQ) или новый (значительное влияние образования на VCI и WMI). Использование алгоритма, прогнозирующего оптимальные точки отсчета для распознавания уровней тяжести аутизма, может помочь врачам лучше маркировать и количественно определять необходимую помощь, которая может понадобиться человеку. Тест не может заменить диагностическую и клиническую оценку, проводимую опытными врачами.

Введение

Расстройство аутистического спектра (РАС) — это расстройство нервного развития с ранним началом и генетическим компонентом. РАС характеризуется дефицитом социально-эмоциональной взаимности, нарушением навыков вербального и невербального общения, а также неспособностью развивать и поддерживать адекватные социальные отношения со сверстниками. Основные симптомы РАС связаны с наличием повторяющегося вербального и двигательного поведения, ограниченными интересами, потребностью в неизменной среде (или в любом случае предсказуемой и стабильной), а также гипо- или гиперчувствительностью к сенсорным воздействиям. Клинические симптомы появляются в первые годы жизни (APA, 2013). Специалисты учитывают возможность наличия нескольких сопутствующих заболеваний, таких как когнитивный дефицит, речевые нарушения, кататония, медицинские факторы или факторы окружающей среды или другие нарушения нервного развития.

Последние оценки распространенности указывают на 1: 44 ребенка в США и 1: 77 детей в Италии (Maenner et al., 2016). Распространенность среди взрослых составляет около 1:68, что свидетельствует о значительном увеличении популяции взрослых с РАС (Christensen et al., 2016). Помимо этого фактора, еще одним важным элементом, который следует учитывать, является гендерное соотношение среди аутистов (Loomis et al., 2017), которое до сих пор обсуждается и дает неоднозначные результаты. Некоторые гендерные различия могут объясняться генетическими факторами, связанными с полом, и уязвимостью мужчин к инсульту головного мозга (APA, 2013). Недавние эпидемиологические исследования выявили преобладание мужчин 2–3:1 по сравнению с широко цитируемым соотношением 4–5:1 из более ранних исследований (Mattila et al., 2011; Idring et al., 2012; Baxter et al., 2015; Zablotsky et al., 2011; al., 2015; Keller et al., 2020), хотя это соотношение может зависеть от интеллектуальных способностей и составляет всего 2:1, когда РАС связан с умственной отсталостью, и достигает 6–8:1 у высокофункциональных людей. аутизм (HFA; Fombonne, 2005, 2009). Предполагается, что такая более высокая распространенность среди мужчин обусловлена ​​способностью аутичных женщин маскировать свои социальные трудности, культурными факторами и меньшим количеством исследований РАС среди женского населения (Attwood, 2007; Lai et al., 2011; Kirkovski). et al., 2013) и различные фенотипы РАС (Mandy et al., 2012; Van Wijngaarden-Cremers et al., 2014; Howe et al., 2015). Недавнее исследование Wilson et al. (2016) с участием 1244 взрослых (935 мужчин и 309 женщин), направленных на оценку РАС, сообщили о половых различиях в клинических исходах. Результаты пришли к выводу, что у 639 мужчин и 188 женщин был диагностирован РАС любого подтипа. Действительно, в исследовании не было выявлено значимого влияния пола (IQ мужчины > IQ женщины; F(2)=2.47, p=0.09, η2 p=0.02) на IQ был обнаружен. Что касается показателей интеллекта, их результаты подтвердили предыдущие исследования, сообщавшие о более низких показателях IQ у женщин с диагнозом РАС по сравнению с участниками-мужчинами (Fombonne, 2005). Действительно, Халперн и ЛаМэй (2000) не обнаружили существенных половых различий по g-фактору, тогда как половые различия играют роль в достижениях на уровне субтестов и индексов с использованием шкалы интеллекта Векслера для взрослых - 4-е издание (WAIS-IV; Wechsler, 2013). .

Исследования населения с типичным развитием (TD), в котором изучались гендерные различия с использованием субтестов и производных индексов WAIS-IV, выявили лучшие показатели мужчин по показателям IQ, вербального понимания (VC), перцептивного рассуждения (PR) и рабочей памяти (WM) ( Longman et al., 2007; Irwing, 2012; Daseking et al., 2017). Вместо этого индекс скорости обработки данных (PS) был единственным, по которому женщины имели лучшие результаты. Эти результаты соответствовали данным итальянского исследования Pezzuti et al. (2020) обнаружили, что мужчины показали значительно лучшие результаты, чем женщины, в подтесте по арифметике и WMI WAIS-IV. В их исследовании, сравнивающем производительность TD на WAIS-R и WAIS-IV, гендерные различия оказались более широкими и обширными в выборке WAIS-R, как отмечали другие предыдущие авторы, использующие WAIS-III (Dolan et al., 2006; Van der Sluis). и др., 2006). Исследование факторного анализа, проведенное Коломом и Гарсиа-Лопесом (2002), показало, что в испанской стандартизации WAIS-III нет половых различий в общих способностях (g). Авторы заявили, что средние половые различия в пользу мужчин следует объяснять конкретными групповыми факторами и специфичностью теста. Аналогичным образом, результаты, полученные Van der Sluis et al. (2006) с использованием голландского WAIS-III выявили различия между мужчинами и женщинами в показателях конкретных когнитивных способностей, но не в общем интеллекте (g). Напротив, для выборки стандартизации WAIS-III в США Ирвинг (2012) сообщил о половых различиях не только в отношении конкретных способностей, но и в g. Мужчины превзошли женщин по общему интеллекту [полномасштабный коэффициент интеллекта (FSIQ)] и по таким субтестам, как информация, арифметика и поиск символов, тогда как женщины превзошли мужчин по индексу скорости обработки информации (PSI).

Уровень образования (Ceci and Williams, 1997; Gustafsson, 2001) и возраст также способствуют пониманию различий в показателях IQ. Сеси (1991) предполагает, что чем больше лет обучения, тем лучше когнитивные навыки. Это явление связано с раскрытием контекстов, которые позволяют людям изучать соответствующую информацию, концентрироваться на проблемах, а также обучает подходам познания, на которых основано большинство тестов интеллекта. Результаты итальянского исследования (Tommasi et al., 2015) показали, что WAIS-R выявляет индивидуальные различия в интеллекте, правильно измеряемые по показателям IQ на разных уровнях образования. Действительно, средний глобальный совокупный балл IQ увеличивается на 1,9 балла за год обучения. Как уже отмечалось ранее, при учете различий в IQ и эффективности во времени необходимо учитывать возраст (Baltes et al., 1998; Schaie and Willis, 2010). Большинство исследований были сосредоточены на ключевой роли рабочей памяти и ее связи с общими способностями. Утверждалось, что при TD существенное пагубное влияние возраста на ресурсы рабочей памяти (Craik and Salthouse, 2008; Robert et al., 2009).

Таким образом, профиль уровня интеллекта является одним из важных факторов, которые следует учитывать при диагностике людей с РАС наряду с другими когнитивными, нейропсихологическими, социально-демографическими и основными симптомами (Happé et al., 2016). Понимание того, как люди с РАС могут различаться по этой конструкции, может иметь решающее значение для выявления подтипов РАС (Grzadzinski et al., 2013). Таким образом, подтипы РАС изменяются в соответствии с различными моделями когнитивных способностей (Grzadzinski et al., 2013). Тем не менее, не существует отличительных профилей IQ людей с РАС (Siegel et al., 1996; Ghaziuddin and Mountain-Kimchi, 2004; Goldstein et al., 2008; Williams et al., 2008; Charman et al., 2011). Интеллектуальные способности сложнее оценить у людей с РАС из-за их характеристик и инструментов оценки. Многие исследователи сосредоточились на детях, но лишь немногие авторы изучали модели когнитивной деятельности у взрослых с РАС и то, как эти модели могут различать уровни тяжести и типичные конфигурации производительности. WAIS-IV (Wechsler, 2013) — наиболее широко используемый и обновленный тест когнитивных способностей для оценки вербальных взрослых с РАС. Другие стандартизированные меры интеллекта включают Стэнфорд-Бине (например, Roid, 2003), прогрессивные матрицы Равена (RPM; Raven et al., 1998) и Лейтера-3 (Roid et al., 2013). Использование шкал Векслера было подтверждено несколькими исследованиями (Filipek et al., 1999; Mottron, 2004). Тем не менее, предыдущие исследования показали, что RPM (Raven et al., 1998) может быть более адекватным для описания когнитивного профиля людей с РАС (Dawson et al., 2007; Hayashi et al., 2008; Soulières et al., 2011). Действительно, как указали Доусон и др. (2007) шкала Векслера может недооценивать интеллект людей с РАС главным образом из-за ее акцента на вербальных инструкциях и задачах. Однако структура и характеристики RPM, подходящие для задач гибкого мышления, возможно, являются более подходящим показателем интеллекта людей с РАС. Результаты сравнения показателей Векслера и показателей RPM у взрослых с РАС и без него выявили значительно более высокие показатели группы с РАС по RPM по сравнению с группой TD, чьи показатели по шкалам не имели существенных различий. Однако несоответствие IQ между людьми с РАС и ТР позволило глубже понять различия в когнитивных способностях людей с РАС с использованием RPM и шкалы Векслера. Результаты отдельного, но связанного исследования показывают, что более высокие результаты по RPM по сравнению с показателями Векслера в первую очередь наблюдаются у людей с РАС и когнитивными нарушениями (Bölte et al., 2009). Холднак и др. (2011) сравнили результаты контрольной группы, HFA и синдрома Аспергера (АС) в подтестах WAIS-IV. Статистически значимых различий между группами AS и контрольной группой обнаружено не было, тогда как группа HFA имела самые низкие баллы. Однако результаты тестов Matrix Reasoning и Digits Forward у участников с РАС и контрольной группы не выявили существенных различий. Что касается подтестов по кодированию, все три группы существенно отличались друг от друга. В конце концов, в визуальных головоломках, где группа HFA показала себя значительно хуже, чем контрольная группа, группа AS не отличалась ни от группы HFA, ни от контрольной группы.

Подводя итог, можно сказать, что несколько демографических переменных связаны с различными когнитивными уровнями способностей при ТР. Однако, насколько нам известно, ни в одном исследовании не оценивалось совместное влияние возраста, пола, уровня образования и уровня аутизма на когнитивные способности людей с РАС, измеренные с помощью итальянского WAIS-IV в большой выборке. Итак, в настоящем исследовании мы проверили несколько гипотез:

(1) Проверьте связь между демографическими переменными и уровнем аутизма с помощью FSIQ, основных индексов и субтестов в качестве предварительного шага для дальнейшего и углубленного анализа. Ожидалась умеренная корреляция между возрастом и уровнем образования, а также FSIQ и основными индексами.

(2) Предполагая, что FSIQ не может полностью объяснить сильные и слабые стороны людей с РАС, оцененных с помощью WAIS-IV, мы хотели определить, были ли, как и TD, значительные эффекты независимых переменных обнаружены на четырех индексах вместе (VCI, WMI). , PRI, PSI) и лежащие в их основе субтесты. В частности, мы не ожидали отсутствия половых различий в FSIQ на обоих уровнях аутизма; значительное влияние возраста и уровня образования на VCI, WMI и PSI; и лучшие результаты участниц-женщин с РАС по PSI.
(3) В конце концов, мы хотели проверить гипотезу о том, что лучшие показатели по четырем показателям могут предсказать менее серьезные симптомы аутизма. Действительно, с помощью WAIS-IV были исследованы оптимальные пороговые значения для распознавания уровней тяжести аутизма.

Методы

Участники

В общей сложности 270 взрослых с РАС (Маг=26.3 SD=9.35) были обследованы в Региональном центре расстройств аутистического спектра в Турине и Региональном центре аутизма в Л. 'Акила (Италия). Региональный центр ASL Читта-ди-Торино — это национальное отделение системы психического здоровья, предоставляющее услуги людям с РАС. Центр проводит клиническую оценку, а также психологические и образовательные мероприятия для людей с аутизмом (Келлер и др., 2{{108}}20). Региональный справочный центр по аутизму – структура системы здравоохранения региона Абруццо – осуществляет диагностическую, клиническую и консультативную деятельность, а также обеспечивает лечение людей с РАС. Большинство пациентов были направлены общим психиатром для оценки РАС и пришли либо в центр впервые, либо вернулись для последующего обследования. Все диагнозы были поставлены в соответствии с критериями Диагностического и статистического руководства по психическим расстройствам, пятое издание (DSM-5) (APA, 2013) с учетом клинического анамнеза, клинического интервью, когнитивной оценки с помощью WAIS- IV (Орсини и Пеццути, 2013), диагностическая оценка с помощью ADI-r (Rutter et al., 2003) и модуля ADOS 4 (Lord et al., 2002) или RAADS (Ritvo et al., 2011). ), следуя структурированному диагностическому пути (многоступенчатая сетевая модель, Keller et al., 2020). Из всей выборки 169 человек получили диагноз РАС 1-го уровня (мужчины=75%, Меду=12,4, СД=2,64; женщины=25%, Меду=13.6, СД=2.91), 60 лет с РАС 2 уровня (мужчины=75%, Меду=10.9, СД=2.18; женщины=25%, Меду=11.3, СД=2.47) и 39 с уровнем РАС 3 (мужчины=79%, Меду=10.9, СО=1,96; женщины = 21%, Меду=11,5, СО=1,60). Для включения в исследование всем пациентам был поставлен официальный клинический диагноз РАС в соответствии с критериями DSM-5 (APA, 2013). Люди с коморбидной психопатологией (n=42) включались только в том случае, если они находились либо в состоянии ремиссии, либо оказывали минимальное влияние на повседневное функционирование. Всего 3,9% с РАС 1 ​​степени и коморбидными депрессивными расстройствами (мужчины=3%, женщины=0.9%), 3,49% с РАС 1 ​​степени и расстройствами личности (мужчины=2. 18%, женщины=1,31%), 2,18% с РАС 1 ​​уровня и специфическими нарушениями обучения (мужчины=1,31%, женщины=0,87%), 1,31% люди с РАС 1-го уровня (мужчины=0,43%, женщины=0.86%) и 0,43% мужчин с РАС 2-го уровня и обсессивно-компульсивным расстройством, 1,31% с РАС 1-го уровня и эпилепсией (мужчины=0,87%, женщины = 0,43%), 1,31% с РАС 1-го уровня и тревожным расстройством (мужчины = 0,43%, женщины=0,87 %), 1,31% с РАС 1 ​​степени и шизофренией (мужчины=0.87%, женщины=0.43%), 0,87% с РАС 1 ​​степени и синдромом дефицита внимания/гиперактивности (мужчины {{ 112}}.43%, женщины = 0.43%), 0,87% с РАС 1 ​​степени и нарушением координации развития (мужчины=0.43%, женщины=0.43%), В исследование были включены 0,43% женщин с РАС 1-го уровня и синдромом Тернера, 0,43% мужчин с РАС 2-го уровня и синдромом Туретта, 0,43% с РАС 1-го уровня и гендерной дисфорией.

В общей сложности 39 участников с уровнем 3 и два участника с уровнем 2 были исключены из исходной выборки, поскольку они не подходили для вербальной когнитивной оценки с помощью WAIS-IV, поскольку их общение осуществлялось с помощью жестов или других альтернативных систем коммуникации.

Все демографические переменные и характеристики итоговой выборки представлены в таблице 1.

Меры
Данные о когнитивных способностях собирались с помощью WAIS-IV (Wechsler, 2013). WAIS-IV используется для оценки интеллектуального профиля людей в возрасте от 16 до 90 лет. Он состоит из четырех баллов и индекса общего интеллекта. Четыре индекса — это VCI, PRI, WMI и PSI. Каждый индекс состоит из двух или трех субтестов, необходимых для получения общего показателя IQ. Десять основных подтестов: словарный запас, информация, сходства, диапазон цифр, арифметика, блочное проектирование, матричное рассуждение, визуальные головоломки, кодирование и поиск символов. Он также содержит пять дополнительных подтестов: «Понимание», «Последовательность букв-букв и цифр», «Вес цифр», «Завершение изображения» и «Отмена». В нашей выборке мы использовали десятиосновные субтесты для всех людей с РАС и всех уровней. Рассчитывались баллы по субтестам, баллы индексов и полномасштабный индекс IQ. Каждый исходный балл был скорректирован с помощью баллов итальянской стандартизации WAIS-IV (Орсини и Пеццути, 2013).

WAIS-IV и вся психологическая оценка проводились лицензированным психологом в большой и светлой комнате за один сеанс продолжительностью от 45 минут до 1,5 часов.

Структура WAIS-IV, его индексов и субтестов представлена ​​в таблице 2.

Возраст каждого участника рассчитывался на момент администрирования WAIS-IV и выражался целыми числами.

Уровень аутизма был разделен на три различных уровня, как указано в DSM-5 (APA, 2013), так что уровень 1 был менее тяжелым, а уровень 3 — самым тяжелым. Уровень тяжести оценивался посредством клинических интервью, проведенных двумя независимыми психологами и психиатром с участниками и лицами, осуществляющими уход. В конце концов, на финальной встрече вся профессиональная команда обсудила и согласилась на один из трех уровней поддержки, необходимых человеку.

Годы обучения собирались с учетом полностью завершенных лет каждого школьного цикла. Годы прерванного обучения к этому числу не добавлялись. Таким образом, учитывая итальянскую систему обязательного образования, 5 лет назначались, если человек закончил первый школьный цикл. Остальные 3 года давались, если человек закончил второй школьный цикл. Наконец, 5 лет считались, если человек завершил последний обязательный цикл образования. Кроме того, давалось от 3 до 5 лет дополнительного образования, если человек получил степень бакалавра или магистра.

Психопатологическая коморбидность считалась дихотомической переменной с точки зрения наличия или отсутствия какого-либо расстройства.

Анализ данных

Для лучшего описания и понимания собранных данных использовался аналитический подход. Сначала был проведен описательный и корреляционный анализ, чтобы изучить данные и распределение переменных по уровням РАС, а также определить, существует ли связь между интересующими переменными. Умеренная связь между переменными представляет собой одно из условий изучения причинно-следственных явлений посредством углубленного последующего анализа.

Действительно, чтобы лучше понять влияние социально-демографических переменных и переменных, связанных с РАС, на индексы когнитивной деятельности, модели линейной регрессии использовались для анализа влияния возраста, образования, уровня РАС, пола и сопутствующих заболеваний на индексы WAIS-IV. Линейная регрессия — это прогнозирующий анализ, используемый для определения того, предсказывает ли набор переменных-предикторов (независимых переменных) результат (зависимые переменные). Посредством анализа дисперсионного теста мы оценили «общий» эффект с учетом различий между средними значениями. Вместо этого использовалось значение p для каждого среднего значения в регрессионных моделях, чтобы легко понять, какое среднее значение отличается от эталонного.

Более того, в модели каскадного подхода мы провели более углубленный анализ, рассматривая каждый индекс как зависимую переменную, а социально-демографические переменные и переменные, связанные с РАС, как ковариаты. Для последующего анализа мы провели многомерный ковариационный анализ (MANCOVA) для оценки статистических различий по множеству непрерывных зависимых переменных – четырем индексам WAIS-IV – с помощью двух независимых группирующих переменных, контролируя при этом одну или несколько переменных, называемых ковариатами. С помощью MANCOVA мы создали модель с четырьмя зависимыми переменными (четыре индекса WAIS-IV), полом, уровнем РАС и сопутствующими заболеваниями в качестве независимых переменных, а также возрастом и образованием в качестве ковариат. В конце концов, мы повторили тот же анализ, используя субтесты каждого индекса в качестве зависимых переменных, пол, уровень РАС и сопутствующие заболевания в качестве независимых переменных, а возраст и образование в качестве ковариат.

Аналогичным образом, в соответствии с третьей целью исследования, мы хотели различать уровни тяжести РАС. Площадь под кривой (AUC) и рабочие характеристики приемника (ROC) (Metz, 1978; Zweig and Campbell, 1993) использовались для проверки производительности двух групп уровня ASD по составным индексам WAIS-IV. ROC-AUC показывает, насколько пять составных оценок WAIS-IV способны различать уровни тяжести РАС. Чем выше AUC, тем лучше модель различает участников с 1 и 2 уровнями тяжести. ROC — это график соотношения истинно-положительных результатов (чувствительности) и ложноположительных результатов (1-специфичности), связанных со всеми возможными пороговыми значениями для показателя. AUC — это мера диагностической точности и прогностической достоверности, которую можно использовать для сравнения прогностической ценности различных показателей. AUC может находиться в диапазоне от 0,5 (случайная дискриминация) до 1 (идеальная дискриминация).

Для анализа мы использовали программное обеспечение R Studio (R Studio Team, 2020) и Jamovi (The Jamovi Project, 2021).

Полученные результаты

Для статистического анализа были исключены двое взрослых с уровнем 2 и 39 взрослых с уровнем 3, поскольку их невозможно было оценить с помощью WAIS-IV. Итак, окончательную выборку составили 229 человек уровней 1 и 2. Описательная статистика выборки и четырех индексов представлена ​​в таблице 3. Для лучшего понимания распределения данных по уровням и индексам мы представили гистограммы со знаком плотность FSIQ и четырех индексов на рис. 1.

При простом корреляционном анализе (см. таблицу 4) возраст значимо коррелировал с 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).

Все связи между основными индексами и субтестами были значимыми (p < 0,001).

В моделях линейной регрессии мы рассмотрели совместное влияние пола, уровня образования, уровня аутизма, возраста и сопутствующих заболеваний на FSIQ. В модели 1 возраст (=0.371; t=2.779; p=0.006), уровень аутизма ( {{7 }} -35,205; t=-12,636; p < 0,001) и уровень образования (=1,530; t=3,268; p < 0,001) были значимыми, предполагая, что чем выше возраст, уровень аутизма и образования, тем лучше показатель FSIQ. Модель 1 объяснила 54,3% дисперсии оценок FSQI (с поправкой R2=0,512, F(4, 224)=60,9, p <0,001). Никаких существенных эффектов сопутствующих заболеваний не было обнаружено по FSIQ (= 0.479; t = 0.153; p=0.87).

Используя многомерные модели множественной регрессии с MANCOVA, мы проверили различные гипотезы. В модели 2 мы рассмотрели совместное влияние независимых переменных предыдущей модели отдельно на четыре индекса (VCI, PRI, WMI, PSI). Пол (F=8.23; p < 0.001), возраст (F=4.54; p=0. 002), уровень образования (F = 3,53; p=0,008) и уровень аутизма (F=63,80; p < 0,001) оказывают существенное влияние на четыре индексы при их совместном рассмотрении. Никаких существенных эффектов не было обнаружено с учетом совместного влияния пола и уровня аутизма на четыре индекса (F=1,95; p=0,103), а также на сопутствующие заболевания (F=1,77). ; р=0.135). Таким образом, модель 2 предполагает, что пациенты мужского пола работают лучше, чем женщины, и чем выше уровень образования и возраст, тем лучше баллы по четырем индексам. Действительно, учитывая прямое влияние переменных на каждый отдельный индекс, мы обнаружили, что влияние пола было статистически значимым на VCI (F=4,429; p=0,036) и PSI (F {{ 30}}.835; p=0.001) и оставался значимым, когда совместное влияние с уровнем учитывалось на PSI (F=6.788; p=0.010). Образование оказывает статистически значимое влияние на VCI (F = 12.374; p ⩽ 0,001) и WMI (F=8.288; p=0.004).

В следующих многомерных моделях множественной регрессии мы оценили влияние пола, возраста, образования, уровня аутизма и сопутствующих заболеваний на основные подтесты четырех индексов. Диапазон цифр и арифметика считались основными подтестами WMI. Результаты подчеркнули значимое влияние уровня аутизма (F {{0}},036; p <0,001), возраста (F=3,832; p=0,023) и образования. (F=4.244; p=0.016) в обоих подтестах. По субтестам WMI не было обнаружено влияния сопутствующих заболеваний (F=0.121; p=0.886).

Учитывая основные подтесты VCI, пол (F {{{{10}}}}.859; p = 0.038), уровень образования (F=4.822; p=0,003), уровень аутизма (F=73,258; p < 0,001) и возраст (F=5,932; p < 0,001) оказали статистически значимое влияние на сходство. , Словарь и информация. Если мы посмотрим на результаты одномерных тестов, пол оказывает существенное влияние только на словарный запас (F=7.337; p=0.007) и не имеет значения на сходства и информацию. По субтестам VCI не было обнаружено влияния сопутствующих заболеваний (F=0.623; p=0.601).

Действительно, что касается влияния на конструирование блоков, матричное мышление и визуальные головоломки, уровень аутизма был единственной ковариатой, оказавшей сильное влияние на три подтеста (F {{0}},375; p < 0,001). . Никаких других значимых результатов обнаружено не было, за исключением небольшого значимого влияния пола и уровня аутизма на VP (F=4.433; p=0.036).
Последняя модель учитывала влияние переменных на поиск символов и кодирование и выявила значительное влияние пола (F {{0}}.21; p=0.006), уровня аутизма (F { {4}}.29; p <0,001) и взаимодействие между полом и уровнем аутизма (F=3.22; p=0.042) в двух подтестах. Однако влияние переменных, изолированных на возраст каждого подтеста, оказывает статистически значимое влияние на поиск символов.

Результаты ROC представлены в таблице 5. Согласно предыдущему анализу, пол статистически различался по нескольким индексам и субтестам, и из-за небольшого размера выборки женщин мы решили рассматривать мужчин и женщин отдельно. В Таблице 5 мы использовали ROC на женских (n=57) и мужских (n=172) выборках. Было обнаружено, что разные пороговые значения различаются между уровнями 1 и 2 с учетом FSIQ. Каждый индекс статистически значимо отличался от уровня вероятности (= 0.05).

В женской выборке показатель 69 позволяет различать уровни аутизма, тогда как диапазон от 65 до 69 баллов позволяет различать мужчин с разными уровнями аутизма. VCI различает уровни 1 и 2 при балле 74 у участниц-женщин. В то время как у участников-мужчин клинический диапазон, который следует учитывать, варьируется от 67 до 76. Наилучший балл PRI для женской выборки составляет 79, тогда как для мужской выборки показатель 77 является лучшим компромиссом с учетом чувствительности и специфичности. Что касается WMI, пороговое значение 69 привело к сильному параметру для различения аутизма 1 и 2 уровня у женщин. Для мужского населения адекватная точка отсечения составляет 72 с хорошей чувствительностью и специфичностью. Наконец, для PSI в женской выборке хорошим пороговым значением было 81, тогда как для мужской выборки хорошим пороговым значением было 70.

Обсуждение

Ограниченное количество исследователей сосредоточилось на углубленном изучении когнитивного профиля взрослых с аутизмом в международном контексте и не проводилось исследований в итальянском контексте (Fombonne, 2005; Wilson et al., 2016). Насколько нам известно, большинство авторов сосредоточили внимание на когнитивных и социальных характеристиках детей и подростков с РАС (Bodner et al., 2014). Несколько исследований были сосредоточены на сравнении когнитивных способностей взрослых с РАС и ТР или ВФА с АС и ТР (Holdnack et al., 2011). Ни один из них не исследовал влияние социально-демографических переменных на когнитивные способности людей с РАС. Итак, в нашем исследовании мы изучили когнитивный профиль взрослых с РАС, которым был поставлен клинический диагноз. После изучения данных с помощью описательного анализа мы выполнили корреляцию полной шкалы, шкал первичного индекса, а также основных подтестов и социально-демографических переменных. Результаты показали, что FSIQ, PRI, WMI и PSI умеренно коррелируют с возрастом участников. Более конкретно, предполагается, что уровень образования оказывает существенное влияние на когнитивные навыки, измеряемые индексами WAIS-IV (Ceci, 1991; Baltes et al., 1998; Schaie and Willis, 2010; Pezzuti et al., 2019; Borella). и др., 2020). Вместо этого интересным результатом является почти независимость субтеста «Блочный дизайн» от возраста и образования, который в нашей выборке можно рассматривать как субтест, независимый от культуры и возраста.

В дальнейшем мы использовали каскадный подход, анализируя сначала Полномасштабный индекс, затем четыре фундаментальных индекса и, наконец, субтесты, образующие четыре основных индекса. Решение о таком выборе было принято для уменьшения влияния двух ошибок: ошибок, допущенных при преобразовании взвешенных баллов в составные баллы и когда разница между индексами или субтестами была такой, что делала недействительной оценку самого индекса. В первой модели линейной регрессии мы оценили влияние возраста, уровня образования, пола и уровня аутизма на FSIQ. Результаты показали высокий уровень значимости как для возраста, так и для образования, указывая на то, что каждый балл в FSIQ коррелирует с увеличением на 0,37 лет, а за каждый год обучения наблюдается увеличение примерно на 1,5 балла. в ФСИК. Эти результаты согласуются с исследованием TD, проведенным Tommasi et al. (2015), что свидетельствует о среднем увеличении глобального совокупного показателя IQ на 1,9 балла за год обучения. Вопреки нашим ожиданиям и предыдущим результатам, которые свидетельствовали об отставании аутичных женщин по показателям IQ по сравнению с аутичными мужчинами, в нашей выборке не было обнаружено никаких сексуальных эффектов по показателю FSIQ. Как упоминалось ранее, лишь на основании оценок FSIQ можно сделать некоторые выводы, поскольку они включают различную информацию о более широких когнитивных способностях.

Поэтому в модели 2 мы провели MANCOVA, используя четыре индекса в качестве зависимых переменных, пол и уровень тяжести заболевания в качестве факторов, а возраст и образование в качестве ковариат. Результаты показали статистически значимую разницу по всем переменным, за исключением случаев, когда учитывалась связь между полом и уровнем аутизма. При более глубоком рассмотрении результатов и влиянии переменных на показатели результаты подчеркивают значительную половую разницу в показателях вербального понимания и скорости обработки информации у участниц-женщин, которые показывают лучшие результаты, чем сверстники-мужчины. Этот последний результат неудивителен, поскольку даже взрослые самки TD превосходили самцов в выполнении задач на скорость (Daseking et al., 2017). Однако неожиданно и никогда ранее не отмечалось, что у взрослых женщин с аутизмом словарный запас был лучше, чем у мужчин с аутизмом. Хотя эти результаты удивительны и новы, необходимо провести дальнейшие исследования, чтобы сбалансировать количество участников женского и мужского пола с РАС. Влияние женского преимущества на PSI остается значительным, если учитывать взаимодействие с уровнем РАС. Действительно, результаты участников-женщин по PSI лучше как на уровнях РАС 1, так и на 2. Еще одним неудивительным результатом является влияние образования на индекс вербального понимания, что позволяет предположить, что люди с высшим образованием лучше справляются с вербальными приобретенными знаниями и вербальным рассуждением, поскольку Указывалось в предыдущей литературе (Tommasi et al., 2015). Однако влияние образования на рабочую память отчасти является новым и остается значимым, даже если для анализа рассматриваются оба подтеста. Однако необходимо провести дальнейшие исследования, чтобы лучше понять направление этого эффекта. Можно предположить, что годы обучения способствуют улучшению показателей диапазона цифр и арифметики, поскольку лучшие показатели WMI увеличивают вероятность более высокого уровня образования. Неожиданно не было обнаружено никакого статистического влияния пола на WM, что свидетельствует об одинаковом способе поведения участников как мужского, так и женского пола в этой когнитивной области. Этот результат контрастирует с недавним итальянским исследованием TD, проведенным Pezzuti et al. (2020), в котором наблюдалось превосходство мужчин по совокупным баллам WMI и его подтесту по арифметике. Отсутствие влияния пола на этот индекс в нашей выборке аутистов можно интерпретировать в свете экстремальной теории мужского мозга (Baron-Cohen, 2002), согласно которой аутизм можно рассматривать как крайность нормального мужского профиля.

В модели учитываются 4 субтеста VCI (сходства, словарный запас и информация), и результаты показали значительное влияние на все переменные, за исключением случаев, когда учитывается взаимодействие между полом и уровнем РАС. Если посмотреть глубже на одномерный анализ, можно увидеть, что существенное влияние образования, возраста и уровня аутизма на отдельные субтесты подтверждается в каждом субтесте. Литература подтверждает эти выводы, показывая, что уровень образования является предиктором большей вербальной компетентности (Abad et al., 2015). Однако предыдущие половые различия, обнаруженные с учетом совокупных баллов VCI, исчезли, когда для анализа рассматривался каждый субтест, за исключением словарного запаса. Даже этот результат контрастирует с предыдущими исследованиями (Longman et al., 2007; Irwing, 2012; Daseking et al., 2017), которые выявили превосходство мужчин с TD в индексе вербального понимания. И наоборот, в нашей выборке женщины с РАС превосходили мужчин с РАС, когда в анализе учитывался словарный подтест. Однако эта разница считается статистически значимой только при уровне РАС 1, при рассмотрении уровня РАС 2 половых различий в субтестах VCI не выявлено.

В модели 5 мы использовали субтесты «Конструирование блоков», «Матричное рассуждение» и «Визуальные головоломки» в качестве зависимых переменных. Результаты показали лишь значимое влияние уровня РАС на рассматриваемые субтесты. Превосходство мужчин с ТР по совокупному баллу PRI (Longman et al., 2007; Irwing, 2012; Daseking et al., 2017) не было подтверждено в нашей выборке аутистов, что указывает на то, что подтесты PRI более чувствительны к уровню тяжести РАС у наш образец.

В модели 6 в качестве зависимых переменных использовались поиск символов и кодирование. Результаты выявили статистически значимое влияние пола и уровня аутизма на оба субтеста, подтверждая предыдущие результаты при анализе сводного показателя PSI. Даже когда совместное влияние пола и уровня аутизма контролируется, результат остается статистически значимым по каждому субтесту. Этот результат соответствует предыдущим исследованиям TD, учитывающим превосходство женщин в индексе скорости обработки (Pezzuti et al., 2020); следовательно, та же самая картина, по-видимому, наблюдается и в популяции людей с РАС.

Использование основных индексов WAIS-IV или пороговых значений субтестов для лучшего различения уровней аутизма может быть спорным, но полезным для клиницистов, которым необходимо описать функционирование одного человека в соответствии с классификацией DSM-5 (APA, 2013). Для полномасштабного индекса наилучшие пороговые значения, выявленные при использовании индексов Юдена, составили 69 для женщин и 65 для мужчин. В VCI оптимальные пороговые значения составили 74 и 69 для женщин и мужчин соответственно; что касается PRI, лучшие пороговые значения составили 79 для женщин и 73 для мужчин; в WMI 69 для женщин и 72 для мужчин; наконец, для PSI оптимальными пороговыми значениями были 81 для женщин и 70 для мужчин.

Хотя все эти прогностические результаты могут помочь врачам лучше различать различные уровни тяжести, тест не может заменить диагностическую оценку, проводимую опытными врачами. Однако пороговые баллы, взятые вместе с предыдущими данными о почти независимости PRI от возраста, уровня образования и пола, могут частично направить клиническую оценку на зрительно-пространственные способности при оценке людей с РАС на разных уровнях.

Подводя итог, некоторые авторы доказали недооценку влияния когнитивных способностей людей с РАС при оценке с помощью WAIS-IV по сравнению с RPM (Dawson et al., 2007; Hayashi et al., 2008; Soulières et al., 2011). Однако этот феномен, по-видимому, лучше применять к людям с РАС с когнитивными нарушениями, а не к СА (Bölte et al., 2009; Holdnack et al., 2011) или средним когнитивным способностям. Таким образом, когнитивные нарушения должны вызывать беспокойство при выборе любого инструмента оценки для людей с РАС и при интерпретации результатов их достижений по этому показателю. Помимо когнитивных нарушений, задержка речевого развития оказывает существенное влияние на результат IQ, как утверждают Bodner et al. (2014) в своем исследовании доказали, что у взрослых, способных говорить, IQ WAIS-IV был выше, чем показатель RPM. Таким образом, перед оценкой людей с РАС необходимо учитывать множество факторов (контекст, ситуация, оцениваемые способности, различные методы), отдавая приоритет мультиметодическому подходу с участием нескольких информантов. Следовательно, прогнозирование академического или адаптивного функционирования людей с РАС на протяжении всей жизни на основе инструментов когнитивной оценки следует выполнять с осторожностью, поскольку ни метод Векслера, ни RPM не собирают полностью всю информацию, необходимую для оценки когнитивного функционирования у людей с РАС.

Ограничения и направления будущих исследований

Возможным ограничением исследования является небольшое количество участников женского пола по сравнению с участниками мужского пола, что может препятствовать обобщению результатов. Кроме того, сокращение выборки женщин с РАС и отсутствие половых различий в общих совокупных показателях IQ могут быть частично обусловлены размером выборки женщин. Однако выборка состояла из разного количества мужчин и женщин в зависимости от распространенности РАС.

В исследовании исследовалось только наличие или отсутствие сопутствующих заболеваний в результатах исследования. Хотя у ограниченного числа участников были клинические диагнозы, которые могли оказать сильное влияние на субтесты WAIS-IV, такие как психотические расстройства или СДВГ, необходимы дальнейшие исследования для оценки отдельного влияния сопутствующих заболеваний на исходы.

Доступность данных и материалов

Анонимизированные наборы данных, проанализированные в текущем исследовании, можно получить у соответствующего автора по запросу.

Благодарности.

Мы благодарим всех людей, принявших участие в этом исследовании. Мы ценим участие участников-аутистов и их родственников, которые своим интересом и преданностью делают возможным исследование аутизма.

Финансовая поддержка.

Никакой финансовой поддержки на исследование получено не было.

Конфликт интересов.

Авторы не сообщили о конфликте интересов.

Этические стандарты.

Все процедуры, выполненные в исследованиях с участием людей, соответствовали этическим стандартам институционального и/или национального исследовательского комитета, а также Хельсинкской декларации 1964 года и ее более поздним поправкам или сопоставимым этическим стандартам.

Рекомендации

1. Абад Ф., Соррел М., Роман Ф. и Колом Р. (2015) Взаимосвязь между баллами факторного индекса WAIS-IV и уровнем образования: подход двухфакторной модели. Психологическая оценка 28, 987–1000.

2. Американская психиатрическая ассоциация (2013). Диагностическое и статистическое руководство по психическим расстройствам, 5-е изд. Арлингтон, Вирджиния: Автор.

3. Эттвуд Т. (2007). Полное руководство по синдрому Аспергера. Лондон: Издательство Джессики Кингсли.

4. Балтес П.Б., Линденбергер У. и Штаудингер У.М. (1998) Теория продолжительности жизни в психологии развития. В Дэймоне В. и Лернере Р.М. (ред.), Справочник по детской психологии: Том. 1. Теоретические модели человеческого развития, 5-е изд. Хобокен, Нью-Джерси: Уайли, стр. 1029–1143.

5. Барон-Коэн С. (2002). Крайняя теория мужского мозга при аутизме. Тенденции в когнитивных науках 6, 248–254.

6. Бакстер А.Дж., Бруха Т.С., Эрскин Х.Е., Шерер Р.В., Вос Т. и Скотт Дж.Г. (2015). Эпидемиология и глобальное бремя расстройств аутистического спектра. Психологическая медицина 45, 601–613.

7. Боднер К.Е., Уильямс Д.Л., Энгельхардт К.Р. и Миншев Н.Дж. (2014). Сравнение показателей оценки уровня и характера интеллекта у вербальных детей и взрослых с расстройствами аутистического спектра. Исследования расстройств аутистического спектра 8, 1434–1442.

8. Бёльте С., Дзиобек И. и Пустка Ф. (2009). Краткий отчет: новый взгляд на уровень и природу аутистического интеллекта. Журнал аутизма и нарушений развития 39, 678–682.

9. Борелла Э., Пеццути Л., Де Бени Р. и Корнольди С. (2020). Интеллект и рабочая память: данные применения WAIS-IV взрослым и пожилым людям в Италии. Психологические исследования 84, 1622–1634.

10. Сеси С.Дж. (1991). Насколько обучение влияет на общий интеллект и его когнитивные компоненты? Переоценка доказательств. Психология развития 27, 703–722.

11. Сеси С.Дж. и Уильямс В.М. (1997) Образование, интеллект и доход. Американский психолог 52, 1051.

12. Чарман Т., Пиклз А., Симонов Э., Чендлер С., Лукас Т. и Бэрд Г. (2011). IQ у детей с расстройствами аутистического спектра: данные Проекта по особым потребностям и аутизму (SNAP). Психологическая медицина 41, 619–627.

13. Кристенсен Д.Л., Байо Дж., Ван Наарден Браун К., Билдер Д., Чарльз Дж., Константино Дж.Н., Дэниэлс Дж., Дуркин М.С., Фицджеральд Р.Т., Курциус-Спенсер М., Ли Л.К., Петтигроув С., Робинсон С., Шульц Э., Уэллс С. , Вингейт М.С., Загородный В., Йергин-Олсопп М. и Центры по контролю и профилактике заболеваний (CDC) (2016) Распространенность и характеристики расстройств аутистического спектра среди детей в возрасте 8 лет – сеть мониторинга аутизма и нарушений развития, 11 центров, США, 2012. Сводные данные наблюдения MMWR 65, 1–23.

For more information:1950477648nn@gmail.com