自闭症研究与治疗

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自闭症研究与治疗/2021/文章

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体积 2021 |文章的ID 8870461 | https://doi.org/10.1155/2021/8870461

艾玛·费奇,朗达·马丁利,特蕾莎·皮茨,艾伦·f·史密斯 自闭症谱系障碍:调查幼儿的预测性适应行为技能缺陷”,自闭症研究与治疗 卷。2021 文章的ID8870461 9 页面 2021 https://doi.org/10.1155/2021/8870461

自闭症谱系障碍:调查幼儿的预测性适应行为技能缺陷

学术编辑器:丹尼尔Rossignol
收到了 2020年7月20日
修改后的 2020年12月31日
接受 1月22日2021
发表 2021年1月31日

摘要

自闭症谱系障碍(ASD)是一种终身的神经发育障碍,包括社交和语言障碍,以及限制性和重复性行为的存在。这些缺陷往往出现在儿童早期,通常会导致各种环境下的功能障碍。此外,这些缺陷已被证明会对适应行为和功能产生负面影响。因此,早期诊断和干预对这一人群未来的成功至关重要。本研究的目的是进一步检查Bayley®-III中适应性行为部分的子量表,以确定十个子量表中哪一个可以预测幼儿(即≤3岁)的ASD。对273名参加肯塔基州早期干预项目“第一步”的儿童进行了回顾性档案审查。这些儿童年龄从18个月到35个月不等。使用二元逻辑回归来评估包含Bayley®-III部分的适应性行为的子量表,以确定十个子量表中哪一个可以预测幼儿(即≤3岁)的ASD。结果表明,个人在沟通、社区使用、功能学前教育、家庭生活、健康和安全、休闲、自我照顾、自我指导和社会分量表上的原始得分较低是自闭症诊断的预测因素。

1.简介

自闭症谱系障碍(ASD)是一种终身的神经发育障碍,包括社会交流和语言障碍,以及限制性和重复性行为的存在[12].ASD被描述为一种谱系障碍,因为它在每个人身上表现不同。这些缺陷往往出现在儿童早期,通常会导致不同环境下的功能障碍[2].

疾病控制和预防中心报告称,在所有种族、民族和社会经济群体中,大约每59名儿童中就有1名被诊断为ASD [3.].先前的研究已经报道了在过去20年里ASD的患病率稳步上升[4].增加的可能原因包括“扩大诊断标准和改善病例识别”[2].此外,ASD的症状在男性和女性中往往表现不同[2].“伪装理论”认为,女性可能会“掩盖社会交往障碍,这是由于她们对融入社会的社会压力更加敏感,对社会行为的性别期望,以及某些社会交往技能的优势”[5].这可能导致女性“被当前的诊断程序遗漏”[5].尽管如此,ASD的诊断在男性中似乎是女性的4倍[3.].

除了自闭症的“受影响个体的异质性和遗传复杂性”之外,很难确定自闭症谱系障碍的病因[2].先前的研究提出了几种可能的病因;然而,文献尚无定论[6].Bölte, Girdler和Marschik认为,许多遗传和环境因素及其相互作用可能有助于自闭症表型,但其具体的因果机制仍然知之甚少。耶茨和勒·库德[2]表明在大约10%的ASD患者中发现了显著的遗传变异。父亲和母亲年龄的增加也与孩子患自闭症的风险增加有关,这可能是由于“基因印迹的自发突变和/或改变”[7].此外,强烈的遗传力与ASD有关,据报道,兄弟姐妹的复发率高达18.7% [2].“研究继续研究ASD的神经生物学差异,考虑到神经递质的变化,大脑各个区域的容量和功能差异,但大多数已确定异常的临床实践的相关性尚未建立”[2].

环境因素也可能在ASD诊断中发挥作用。以往研究[8研究发现,在产前、围产期和产后发育期间暴露于环境中的神经毒物已被证明会影响大脑的生化发育,导致“可能导致ASD的神经发育异常”。更具体地说,产前接触“空气污染、重金属、农药和消费品中的有毒物质”可能会导致非典型大脑发育,从而可能导致自闭症谱系障碍等神经疾病[必威24909].通过不断增长的研究,越来越明显的是,与ASD相关的病因是多因素的,遗传和环境因素起着作用[7].

ASD的异质性在发展的早期也很明显[1011].Kanner首先将自闭症描述为“婴儿”类型之一,这表明症状的发作发生在生命的早期[7].另一项研究检查了儿童ASD的三种可能类型/发展轨迹[12].这三种类型包括早发性、退行性和平稳期[12].ASD症状在早发类型的儿童出生后不久就表现出来,而倒退类型的儿童则开始正常发育,直到两岁左右才出现发育倒退[12].这种倒退在孩子的语言和社交技能上表现得最为明显。12].最后,高原型儿童在大约6个月大之前发育正常,并停止任何发育进展[12].例如,罗杰斯[13]描述了发展的停顿,“咿呀学语存在,但没有继续发展成语言。”关于正在进行的发展和未来的结果,有证据表明,呈现倒退发展轨迹的儿童往往在不同时间和不同领域有更严重的缺陷[10].

虽然DSM-V提供了诊断ASD的指导方针和标准(包括严重程度),但它也强调了症状必须在儿童早期出现的事实。根据《残疾人教育法》(IDEA),特别是C部分,法律规定了从出生到三岁有资格接受早期干预服务的儿童的年龄范围[14].美国言语-语言-听力协会将早期干预定义为为患有或有发育迟缓、残疾或其他阻碍正常发育的健康状况的家庭、幼儿和婴儿提供干预服务[15].

有证据表明,儿童越早接受干预,其发展轨迹得到改善的可能性就越大[16].一般来说,三岁前实施的强化干预与学龄时更好的交际、学术和行为结果有关[17].几项研究得出结论,与接受相同干预的年龄较大的儿童(包括患有其他神经发育障碍的儿童)相比,自闭症儿童在两岁至四岁之间开始干预时,在干预中取得更大的进展。18].最近出现的更多证据支持这样的观点,即更早和更密集的治疗会产生更有利的结果[19].

早期干预服务通常满足儿童在五个发展领域的需求,包括认知、运动、社会情感、沟通和适应性发展[14].接受早期干预服务的儿童通常会在干预前进行深入的评估,以评估他们的治疗需求。在这一过程中可以采用各种评估措施,各州的要求各不相同。尽管如此,评估过程应包括一套全面的活动,以(1)确定儿童的优点和缺点,(2)解决家庭的关切和优先事项,以及(3)为儿童的持续治疗策略制定计划[20.21].

IDEA要求在不同情况下使用一系列工具完成评价/评估[14].所使用的仪器可以包括标准参考和/或标准化性质。在早期干预圈子中经常使用的一个工具是贝利婴幼儿发展量表®(3)理查德·道金斯版本)或贝利®-III。Bayley®-III是一种用于识别儿童早期发育问题的综合评估工具[22].

先前的研究表明,在Bayley®-III的认知、语言、适应性行为和社会情感发展领域中,个体较低的子量表得分可预测3岁及以下儿童的ASD诊断[23].根据目前的文献和ASD诊断标准,这一结果在语言和社会情感领域并不令人惊讶。然而,与认知和适应行为部分的直接联系可能不太清楚。

在典型神经个体中,适应性行为似乎与智力密切相关;然而,“具有认知能力的ASD患者无法以与智力增长相对应的速度获得适应性技能”[24].此外,“ASD儿童和正常发育儿童之间在日常生活技能(即适应技能)方面的差距在儿童早期不断增加”[24]包括较差的计划能力和认知灵活性[25].尽管如此,一项研究ASD和适应性功能的文献综述得出结论,与同龄同龄人相比,ASD患者倾向于表现出适应性功能困难[242627].

哈里斯与奥克兰[28他将适应性行为技能定义为“一个人在环境中发挥作用和满足需求所需的实用的日常技能,包括有效、独立地照顾自己和与他人互动所需的技能。”在Bayley®-III的自适应行为(ADP)技能部分的子量表中,有十个子量表。各分量表包括沟通(CO)、社区使用(CU)、功能学前教育(FA)、家庭生活(HL)、健康与安全(HS)、休闲(L)、自我护理(SC)、自我指导(SD)、社交(S)和运动(M) [22].这些分量表“评估孩子的日常功能技能,衡量孩子除了可能能做什么外,实际做了什么”[22].分数通过家长报告提供,并基于孩子在需要而没有提供帮助的情况下执行行为的频率(例如,不能,从不需要,有时需要,总是需要)[22].

本研究的目的是进一步检查构成Bayley®-III适应性行为部分的子量表,以确定十个子量表中哪一个可以预测幼儿(即≤3岁)的ASD。提高对每个子量表或其组合的预测价值的认识可能有助于提高对适应性行为在ASD诊断中所起作用的理解。

2.方法与材料

本研究采用回顾性档案回顾儿童(N= 273),在2012年1月1日至2019年6月1日期间参加了肯塔基州早期干预计划“第一步”。样本包括年龄在18至35个月之间的儿童,包括203名男性和70名女性。Tabachnick和Fidell [29]建议样本量至少为80,其中N> 50 + 8(是预测变量的数量)。此外,巴比伦[30.]建议每个预测变量的最小样本量为10-15个观测值。有和没有ASD诊断的儿童被代表。ASD诊断由路易斯维尔大学韦斯科普夫儿童评估中心(WCEC)完成的强化水平评估(ILE)确定。为了本研究的目的,ILE相当于一个多学科评估,通常涉及肯塔基州的言语语言病理学家、心理学家和发育儿科医生。职业治疗师也可能在个案基础上参与。诊断是基于大多数人的意见。根据这项研究,可能的ILE诊断包括伴有发育迟缓的自闭症或发育迟缓。这项研究的批准,包括回顾性文件审查,由路易斯维尔大学的机构审查委员会(IRB)和肯塔基州卫生和家庭服务内阁批准。

研究人员获准访问技术辅助观察和团队支持(TOTS)数据库,这是肯塔基州公共卫生部使用的电子记录,用于跟踪儿童,因为他们被转介,评估,并在某些情况下,通过早期干预计划接受服务。研究人员使用TOTS来查询在上述日期范围内提到并由第一步评估的儿童。我们对ASD的诊断也很感兴趣。人口统计信息包括每个孩子评估时的年龄(以月为单位)和性别。肯塔基亚纳入境点办公室审查了纸质文件。Bayley®-III方案从每个文件中检索(用于被诊断为ASD的儿童),并随机用于发育迟缓的儿童。发育迟缓样本作为一种对照组。十个自适应行为子部分的原始分数和整体自适应行为部分的总体标准偏差分数被匿名编译成Microsoft Excel电子表格,然后导出到IBM SPSS for Windows版本25 (IBM Corp., Armonk, n.y., USA)进行统计分析。为被诊断为自闭症谱系障碍的儿童和未被诊断为自闭症谱系障碍的儿童创建了单独的电子表格。这些数据被存储在锁着门的一台受密码保护的电脑上; a master-code was never created. Gender was coded, where 1 = male and 2 = female. ASD diagnosis was coded in the same manner, where 1 = not diagnosed and 2 = diagnosed. No identifying information was recorded.

采用二元逻辑回归来评估构成Bayley®-III的适应性行为部分的子量表,以确定十个子量表(例如,沟通、社区使用、功能性学前教育、家庭生活、健康和安全、休闲、自我护理、自我指导、社交和运动)中哪一个是幼儿(即≤3岁)ASD的预测指标。使用二元逻辑回归分析作为标准变量- asd诊断是二分的[31].描述性统计、假设检验和逻辑回归分析的结果紧随其后。

3.结果

这项研究包括对肯塔基州273名儿童的回顾性档案回顾:74.4% (n= 203)为男性,25.6% (n= 70)为女性。年龄介乎18至35个月(= 24.04,SD= 5.30)。百分之四十八(n= 131)的儿童被诊断为ASD;52% (n= 142)没有ASD诊断。

表格1给出Bayley®-III自适应行为部分十个分量表的均值和标准差[22].与基于回归的分析一致,十个分量表作为预测变量被引用。ASD诊断为标准变量。


次生氧化皮 SD

沟通 25.0 10.0
社区使用 9.6 8.4
功能性preacademics 6.6 7.9
家里生活 22.7 15.3
健康和安全 23.6 11.5
休闲 28.5 10.2
自我保健 35.8 9.4
自主性 29.1 11.0
社会 31.6 10.0
电动机 51.5 11.0

3.1.Logistic回归对多重共线性敏感

“当数据不居中时,估计和测试的回归系数可能是不相关的和具有误导性的。经过深思熟虑的定心,可以减少回归中几乎不可避免的多重共线性问题,从而提高参数估计的精度和这些参数的统计检验能力”[32].

如前所述,连续变量通过从每个变量的值中减去平均值以均值为中心。二分类变量asd诊断也处于中心。这是通过将0改为−0.5和1改为0.5来完成的。变量集中作为一种策略,以防止错误的统计推断。

计算相关矩阵(Pearson)来评估多重共线性的存在。Mukaka [33]来解释相关系数的大小。Tabachnick和Fidell [29]表明,只要自变量之间的相关系数小于0.90,就不太可能发生多重共线性。结果见表2


ADP 有限公司 足总 霍奇金淋巴瘤 海关 LS SC SD SOC

ADP
有限公司 0.57
0.47 0.56
足总 0.36 0.55 0.49
霍奇金淋巴瘤 0.51 0.59 0.72 0.49
海关 0.44 0.62 0.61 0.40 0.78
LS 0.55 0.64 0.49 0.41 0.64 0.68
SC 0.42 0.58 0.49 0.26 0.63 0.69 0.74
SD 0.49 0.54 0.57 0.29 0.70 0.75 0.81 0.74
SOC 0.59 0.76 0.57 0.44 0.70 0.70 0.76 0.70 0.75
0.17 0.40 0.45 0.23 0.60 0.68 0.61 0.64 0.67 0.62

中度正(负)相关|r= 0.50-0.70 |。高正(负)相关性|r> 0.70黑体|。

使用个体逻辑回归分析来检验整体适应行为量表和相关子量表原始评分与ASD诊断之间的关系。逻辑回归允许使用分类的结果变量和连续或分类的预测变量。逻辑回归分析是最合适的统计措施,因为标准变量是二分的。表格3.显示了逻辑回归分析的结果,该分析检查了整体适应行为量表作为ASD的预测因子。


次生氧化皮 优势比 95% (CI) %方差

适应性行为 0.12 0.08 - -0.20 53 < 0.001

对构成适应行为量表的各个子量表进行逻辑回归分析的完整结果见表4


次生氧化皮 优势比 95% (CI) %方差

沟通 0.86 0.83 - -0.90 34 < 0.001
社区使用 0.91 0.88 - -0.95 15 < 0.001
Preacademics 0.93 0.89 - -0.97 8 < 0.001
家里生活 0.96 0.94 - -0.98 11 < 0.001
健康/安全 0.95 0.93 - -0.98 9 < 0.001
休闲 0.92 0.89 - -0.95 18 < 0.001
自我保健 0.93 0.90 - -0.96 13 < 0.001
自主性 0.95 0.92 - -0.97 10 < 0.001
社会 0.88 0.85 - -0.91 31 < 0.001
电动机 0.98 0.96 - -1.01 1 0.14

3.2.Bayley®-III自适应行为量表与ASD诊断

逻辑回归-步骤1 -输入自适应行为量表标准偏差得分作为ASD诊断的预测因子。结果有统计学意义(优势比= 0.12,95% CI = 0.08-0.20, 并解释了53% (NagelkerekeR2)的ASD诊断方差。结果表明,在Bayley®-III适应性行为量表上获得较低标准偏差得分的儿童比标准偏差得分较高的儿童更有可能被诊断为ASD。

3.3.Bayley®-III自适应行为沟通量表与ASD诊断

逻辑回归-步骤1a -进入自适应行为沟通子量表原始得分作为ASD诊断的预测因子。结果有统计学意义(优势比= 0.86,95% CI = 0.83-0.90, 并解释了34% (NagelkerekeR2)的ASD诊断方差。结果表明,在Bayley®-III自适应行为量表的沟通子量表上得分较低(原始得分)的儿童比沟通子量表原始得分较高的儿童更有可能被诊断为ASD。

3.4.Bayley®-III自适应行为社区使用量表与ASD诊断

逻辑回归-步骤1b -进入自适应行为社区使用子量表原始分数作为ASD诊断的预测因子。结果有统计学意义(优势比= 0.91,95% CI = 0.88-0.95, 并解释了15% (NagelkerekeR2)的ASD诊断方差。结果表明,在Bayley®-III适应性行为量表的社区使用子量表上得分较低(原始得分)的儿童比社区使用子量表原始得分较高的儿童更有可能被诊断为ASD。

3.5.Bayley®-III自适应行为学前量表和ASD诊断

逻辑回归-步骤1c -进入自适应行为功能学前子量表原始分数作为ASD诊断的预测因子。结果有统计学意义(优势比= 0.93,95% CI = 0.89-0.97, 并解释了8% (NagelkerekeR2)的ASD诊断方差。结果表明,在Bayley®-III适应性行为量表的功能学前班子量表上得分较低(原始得分)的儿童比功能学前班子量表原始得分较高的儿童更有可能被诊断为ASD。

3.6.Bayley®-III自适应行为家庭生活子量表和ASD诊断

逻辑回归-步骤1d -进入自适应行为家庭生活子量表原始得分作为ASD诊断的预测因子。结果有统计学意义(优势比= 0.96,95% CI = 0.94-0.98, 并解释了11% (NagelkerekeR2)的ASD诊断方差。结果表明,在Bayley®-III适应性行为量表的家庭生活子量表上得分较低(原始得分)的儿童比家庭生活子量表原始得分较高的儿童更有可能被诊断为ASD。

3.7.Bayley®-III自适应行为健康和安全子量表和ASD诊断

逻辑回归-步骤1e进入自适应行为健康和安全子量表原始得分作为ASD诊断的预测因子。结果有统计学意义(优势比= 0.95,95% CI = 0.93-0.98, 并解释9% (NagelkerekeR2)的ASD诊断方差。结果表明,在Bayley®-III适应性行为量表的健康和安全子量表上得分较低(原始得分)的儿童比健康和安全子量表原始得分较高的儿童更有可能被诊断为ASD。

3.8.Bayley®-III自适应行为休闲量表与ASD诊断

Logistic回归-步骤1f进入自适应行为休闲子量表原始得分作为ASD诊断的预测因子。结果有统计学意义(优势比= 0.92,95% CI = 0.89-0.95, 并解释了18% (NagelkerekeR2)的ASD诊断方差。结果表明,在Bayley®-III适应性行为量表的休闲子量表上得分较低(原始得分)的儿童比休闲子量表原始得分较高的儿童更有可能被诊断为ASD。

3.9.Bayley®-III自适应行为自我照顾量表与ASD诊断

逻辑回归-步骤1g -进入自适应行为自我照顾子量表原始得分作为ASD诊断的预测因子。结果具有统计学意义(优势比= 0.93,95% CI = 0.90 - 0.96, 并解释了13% (NagelkerekeR2)的ASD诊断方差。结果表明,在Bayley®-III适应性行为量表的自我照顾子量表上得分较低(原始得分)的儿童比自我照顾子量表原始得分较高的儿童更有可能被诊断为ASD。

3.10.Bayley®-III自适应行为自导向量表与ASD诊断

逻辑回归-步骤1h -进入自适应行为自我导向子量表原始得分作为ASD诊断的预测因子。结果有统计学意义(优势比= 0.95,95% CI = 0.92-0.97, 并解释了10% (NagelkerekeR2)的ASD诊断方差。结果表明,在Bayley®-III适应性行为量表的自我导向子量表上得分较低(原始得分)的儿童比自我导向子量表原始得分较高的儿童更有可能被诊断为ASD。

3.11.Bayley®-III自适应行为社会量表与ASD诊断

逻辑回归-步骤1i -进入自适应行为社会分量表原始得分作为ASD诊断的预测因子。结果有统计学意义(优势比= 0.88,95% CI = 0.85-0.91, 并解释了31% (NagelkerekeR2)的ASD诊断方差。结果表明,在Bayley®-III适应性行为量表的社会亚量表上得分较低(原始得分)的儿童比社会亚量表原始得分较高的儿童更有可能被诊断为ASD。

3.12.Bayley®-III自适应行为运动亚量表与ASD诊断

逻辑回归-步骤1j进入自适应行为运动分量表原始评分作为ASD诊断的预测因子。结果无统计学意义(优势比= 0.98,95% CI = 0.96-1.01, ).虽然没有达到统计学意义,但模型解释了1% (NagelkerekeR2)的ASD诊断方差。运动亚量表原始得分在ASD诊断类别之间似乎没有实质性的变化。在这个样本中,诊断为ASD的儿童的运动亚量表原始分数并不明显低于非ASD的同龄人。

本研究旨在检查Bayley®-III中自适应行为部分的子量表,以确定十个子量表中哪一个可以预测幼儿(即≤3岁)的ASD。结果发现,Bayley®-III自适应行为量表上较低的标准差分数是幼儿ASD的统计显著预测因子。此外,Bayley®-III适应行为量表的沟通、社区使用、功能性学前教育、家庭生活、健康和安全、休闲、自我护理、自我指导和社会子量表的原始得分较低,被发现是幼儿ASD的统计显著预测因素。交流和社会分量表在预测ASD方面的方差最大,分别为34%和31%。

4.讨论与结论

本研究的目的是进一步检查Bayley®-III中适应性行为部分的子量表,以确定哪些子量表可以预测幼儿(即≤3岁)的ASD,希望有助于儿童早期自闭症特征的特异性,因为它们与适应性行为有关。

目前的研究检查了个体逻辑回归分析,确定Bayley®-III自适应行为量表上较低的标准差分数是幼儿ASD的统计显著预测因子。此外,在沟通、社区使用、功能性学前教育、家庭生活、健康和安全、休闲、自我照顾、自我指导和社会分量表上的较低原始得分被发现是幼儿ASD的统计显著预测因素。在预测ASD诊断时,社会和交流个体子量表得分贡献了最大的方差。由于这两种缺陷是在当前的诊断标准中指定的,并且有大量的文献讨论了ASD人群中的这些缺陷,因此这些结果并不令人惊讶。

自从ASD的第一个临床记录以来,社交和交流障碍一直是诊断的标志[34].Kanner博士记录了第一个临床记录[35],其中他提到了被观察儿童群体在社会化方面的困难[34].目前,ASD患儿最常见的症状之一是缺乏社会互动[36].研究ASD患者的沟通技巧和相应水平的适应行为之间的关系的研究是有限的[37].然而,Kjellmer等人[37]得出结论,非语言沟通技能可能与自闭症症状的严重程度以及适应功能有关。

自闭症儿童表现出的缺乏沟通技巧是父母最担心的问题[17].由于有限的沟通技能与ASD有关,这些人更有可能表现出具有挑战性的行为和/或攻击性,因为这可能是他们唯一的沟通方式,间接导致父母心理压力的增加[38].一项研究调查了父母如何改变环境,以满足表现出具有挑战性行为的ASD儿童的需求[39].研究显示,父母会限制与孩子的社交活动及外出活动(例如购物及上餐馆)[39].此外,父母避免带孩子到新的和不同的环境,限制了他们接触社区[39].

Bayley®-III的社区使用和家庭生活分量表衡量儿童在整个社区参与活动和兴趣的能力,以及完成家务和照顾个人物品的能力[22].根据对家长的访谈,导致孩子参与社区和家庭活动减少的因素包括但不限于在社区环境中发脾气,以及难以听从指示[40].

一项研究调查了ASD学龄前儿童的参与模式,特别是在社区流动和家务劳动领域[40].结果表明,与正常发育的儿童相比,患有ASD的儿童在所有领域的活动都要少得多[40].此外,限制性和重复性行为(RRBs)的存在已被证明将这些人区分开来,导致日常活动参与减少的风险增加[40].Liss等人[41]研究了ASD患者在完成威斯康星卡片分类任务(WCST)时的表现,并观察到在整个任务中频繁的坚持行为,这些行为最终影响了他们的准确性和完成度。虽然这项任务是为了实验目的而完成的,但它可以强调重复性和毅力行为在日常任务(如家务和自我照顾日常事务)的准确性和完成方面所起的作用[42].此外,限制性和重复性行为的存在也可能与执行功能的缺陷有关。43].在Pennington和Ozonoff进行的一项研究中[44],自闭症患者在完成执行功能任务时出现了更多的持续性错误,并表现出僵硬和不灵活的解决问题的策略。

执行功能(EF)与注意力、推理和解决问题等认知领域密切相关[44].特别是,“集合转移和集合维护、干扰控制、抑制、跨空间和时间的整合、计划和工作记忆”是少数几个执行功能[44].Liss等人[41进一步将“形成抽象概念、拥有灵活有序的行动计划、集中并保持注意力和精神努力、快速检索相关信息、能够在执行任务时自我监控和自我纠正,以及能够抑制冲动反应”作为EF成分(第261页)。一个人的执行能力水平已被证明与学术技能相关。41].温兹-格罗斯等人。[45]肯定EF包括“被认为通过自上而下的注意力和行为控制来支持学术成就的认知过程”(第2页)。一般来说,学习的特点是执行功能任务,包括“看到信息之间的关系,识别中心模式或主题,从无关信息中区分相关信息,以及推导意义”[44].与本研究相关的是,Bayley®-III的学前功能域评估了学前技能,如字母识别、计数和拖长简单形状[22].这项研究的结果可以用执行功能障碍理论来解释,因为众所周知,ASD患者在学习EF方面表现出困难,因为它与学术技能有关[44].这群人通常缺乏对主题的主要思想或大局观的概念性理解[44].Matson等人。[10]指出,ASD患者在“执行必要的精神控制以维持解决问题的策略以获得未来目标”以及认知灵活性和计划方面的缺陷方面表现出困难(p. 445)。

自我照顾、健康和安全领域包括为完成日常生活的功能性任务所使用的技能,以及安全完成这些任务和避免人身危险的能力[22].Cavkaytar和Pollard [46]报告称,许多自闭症患者需要多次重复的指导,并在独立完成日常生活技能方面表现出缺陷。一项研究探讨了这些缺陷的可能原因,包括以下内容:缺乏动力、习惯/表现模式、沟通能力、感觉处理困难和表现的可变性[47].自闭症患者可能在自我照顾任务本身及其结果中找不到价值,也不太可能仅仅为了“取悦成年人或符合社会标准”而有动力完成任务[47].由于这些人表现出有毅力和刻板的行为,这些人倾向于坚持严格的仪式和惯例[1].因此,融入新的日常生活方式来完成日常生活任务对自闭症患者来说可能很困难[47].此外,难以理解手头的任务和无法表达自己的需求会影响该任务的完成和/或准确性[47].

此外,自闭症患者在感觉处理方面表现出困难是很常见的。48].感觉困难可能会在许多方面干扰自我照顾任务,其中之一是无法教会孩子自我照顾任务[47].有感觉处理障碍的孩子很可能会拒绝用手搀扶孩子[47].最后,儿童表现出的可变性和成人反应的不一致性会影响在完成日常生活任务方面的“任务表现和进展轨迹”[47].

自我指导和休闲分量表涉及的技能包括自制、遵从指示和规则、作出选择、玩耍和参与家庭内的娱乐活动[22].bacvalier和Loveland进行的一项研究[49发现自闭症谱系障碍患者在社交情绪行为的自我调节方面表现出困难。在上述研究中,自我调节被定义为“根据社会环境的特定条件选择和发起复杂行为的能力”[49].自我调节的能力很大程度上取决于对自己周围的人和环境的推断。必威249049].这些人在社交和社会情感行为方面表现出缺陷,自我调节就变得很困难。2349].另一项研究的结果表明,与唐氏综合症患者相比,自闭症儿童在“自我调节和情感表达的稳定性”方面存在显著缺陷[50].此外,通过评估游戏活动中的注意力、灵活性、参与度和目标指向性的措施,ASD患者在这些领域表现出相对于唐氏综合症患者更大的缺陷[50].更具体地说,ASD组在保持注意力和集中力以促进适当游戏活动方面表现出困难。50].

在研究学龄前自闭症儿童的参与模式时,家长访谈发现,ASD儿童参与活跃休闲的学前活动较少[40].影响儿童减少参与休闲活动的具体因素包括但不限于:儿童无法听从指示,以及儿童对休闲活动不感兴趣[40].

运动部分评估儿童的运动能力以及他/她操纵环境的能力[22].相反,Bayley®-III的运动子量表原始评分对预测≤3岁儿童自闭症谱系障碍诊断的方差没有显著贡献。目前,关于运动缺陷是否是ASD的诊断特征的文献是混合的。在各种关于运动协调、手臂运动、步态和姿势稳定性缺陷的研究中,发现ASD患者在这些运动领域有显著缺陷[51].同样,姿势控制困难、精细和粗大运动协调以及步态异常已被证明与ASD诊断同时发生[52].然而,与上述文献相比,Ming等人。53发现ASD的诊断与运动缺陷之间没有明显的联系。此外,在这项研究中,样本组中只有14名儿童(9%)有大肌肉运动迟缓史,所有14名儿童在研究登记时都达到了大肌肉运动里程碑[53].此外,Hanaie等人。54]研究了ASD儿童胼胝体连接异常及其对社会交往和运动缺陷的影响之间的关系。这项研究显示,ASD儿童的胼胝体连接异常与社会交往缺陷有关,但与运动缺陷无关[54].此前,一项研究检查了Bayley®-III评估中五个主要发育域与ASD诊断之间的预测关系[23].结果表明,运动标准差子量表作为ASD诊断的个体预测因子并不显著,这支持了目前的研究结果[23].

本研究中的几个因素造成了可能的局限性。Bayley®-III的适应性行为部分基于儿童的父母、监护人和/或临床医生填写的问卷进行评估。这可能导致有偏见的数据和参与者的理解。在这种情况下,自我报告偏差可能存在[55].自我报告是研究人员获取数据的常用方法,包括问卷、调查或访谈[55].自我报告可导致两种不同类型的偏见——社会可取性偏见和回忆偏见[55].当研究人员使用自我报告作为数据收集的手段时,所问的问题可能涉及私人或敏感话题;在这种情况下,询问了关于参与者的孩子的发展的问题[55].因此,对这些问题的回答可能会“受到社会期望或认可所引起的外部偏见的影响”[55].此外,自我报告措施可能要求参与者回忆过去导致回忆错误的事件[55].

此外,早期干预的评估和诊断过程因州而异。这项研究获得了肯塔基州早期干预项目的文件和数据-第一步[56].其他州在评估三岁或三岁以下儿童的自闭症时可能有不同的协议和程序。有各种工具可供早期干预者评估三岁或三岁以下的儿童。由于可用性,本研究利用了Bayley®-III的结果。虽然这是早期干预者使用的一种流行工具,但未来研究的机会可以包括其他标准化评估的结果。

目前,关于这一人群的运动缺陷的文献是多种多样和有限的。这一领域的未来研究将允许增加ASD幼儿运动特征的特异性。如前所述,未来的研究可以结合其他流行的评估工具来检查不同的领域,并确定它们是否可以预测自闭症的诊断。这可以对幼儿自闭症的早期诊断特征进行更描述性的分析。

这项研究的目的主要是为了提高儿童ASD早期诊断特征的特异性。更具体地说,这项研究的重点是相对于适应性行为技能的诊断特征。这项研究涵盖了三岁及以下的儿童。研究结果与当前有关ASD的文献一致,涉及社交、沟通、功能学前教育、休闲、自我照顾、自我指导、健康和安全、家庭生活和社区使用方面的缺陷[2334404144464749].

研究人员相信,随着对幼儿ASD特征的了解的增加,在更早的年龄对ASD的明确诊断将会增加。同时,这将使这些个人及其家庭受益于早期干预服务,这些服务已被证明可以大大改善个人的发展轨迹。我们希望,基于幼儿ASD早期诊断的有限知识已经增加,现有文献的差距已经缩小。

数据可用性

用于支持本研究结果的未识别数据可根据要求从通讯作者处获得。

利益冲突

作者宣称不存在利益冲突。

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