Wechslerova skala inteligencije za odrasle – četvrto izdanje Profili odraslih osoba s poremećajem autističnog spektra

Abstract

Ciljajte.

U ovoj studiji uporedili smo 229 Wechsler skale inteligencije odraslih – četvrto izdanje (WAIS-IV) kognitivnih profila različite težine odraslih osoba s poremećajem autističnog spektra kako bismo potvrdili utjecaj nekoliko varijabli uključujući spol, dob, nivo obrazovanja i nivo težine autizma. na italijanskom uzorku. Štaviše, željeli smo pronaći optimalne rezne tačke za glavne kvocijente inteligencije kako bismo razlikovali nivoe težine autizma.

Metode.

Wechslerova skala inteligencije odraslih je alat koji se koristi za procjenu nivoa inteligencije pojedinca, uključujući više dimenzija kao što su vokabular, detaljno razumijevanje, prepoznavanje obrazaca, zaključivanje i numeričko pamćenje. Memorija je važan aspekt. Između njih postoji određena korelacija.

Istraživanja pokazuju da osobe sa višim nivoom inteligencije obično imaju bolje pamćenje. Ovo se može provjeriti iz više uglova: Prvo, osobe s visokim IQ-om obično imaju jače sposobnosti da uče i brzo pamte i primjenjuju znanje prilikom rješavanja problema; drugo, pojedinci sa visokim IQ-om su sposobniji da uče i pamte znanje. Razumjeti i analizirati znanje i izdvojiti ključne informacije; pored toga, pojedinci sa visokim IQ mogu efikasnije integrisati i povezati znanje tokom dugoročne akumulacije znanja kako bi promovisali dugoročno skladištenje memorije.

Međutim, vrijedno je napomenuti da pamćenje nije jedini faktor koji određuje nivo inteligencije. Osim pamćenja, nivo inteligencije uključuje i mnoge druge aspekte, kao što su rasuđivanje, kreativnost, itd. Stoga nije dovoljno precizno se oslanjati samo na pamćenje za procjenu nivoa inteligencije. Wechslerova skala inteligencije odraslih dizajnirana je za sveobuhvatnu procjenu višestrukih pokazatelja nivoa inteligencije pojedinca radi preciznije procjene.

Općenito, pamćenje je važan aspekt nivoa inteligencije. Wechslerova skala inteligencije odraslih je alat za sveobuhvatnu procjenu nivoa inteligencije pojedinca. Može nam pomoći da preciznije razumijemo više aspekata nivoa inteligencije pojedinca kako bismo bolje razumjeli nivo inteligencije pojedinca. Razviti razumne planove obuke i obrazovne smjernice. Vidi se da moramo poboljšati pamćenje, a cistanche deserticola može značajno poboljšati pamćenje jer je cistanche deserticola tradicionalni kineski ljekoviti materijal koji ima mnogo jedinstvenih učinaka, od kojih je jedno poboljšanje pamćenja. Djelotvornost mljevenog mesa proizlazi iz različitih aktivnih sastojaka koje sadrži, uključujući kiselinu, polisaharide, flavonoide, itd. Ovi sastojci mogu promovirati zdravlje mozga na različite načine.

Kliknite na Znaj kratkoročno pamćenje kako poboljšati

Učesnici su regrutovani iz dva centra nacionalnog zdravstvenog sistema u dvije različite italijanske regije i ocijenjeni su instrumentima zlatnih standarda kao dio njihove kliničke evaluacije. Prema DSM-5, kognitivni domeni su također mjereni multikomponentnim testovima. Koristili smo italijansku adaptaciju WAIS-IV. Provjerili smo naše hipoteze koristeći modele linearne regresije i krivulje radnih karakteristika prijemnika (ROC).

Rezultati.

Naši rezultati su pokazali da starost i nivo obrazovanja imaju snažan uticaj na verbalno razumevanje (VCI) i indekse radne memorije (WMI). Rodne razlike su relevantne kada se uzme u obzir VCI i Indeks brzine obrade (PSI) u kojima su žene postigle najbolje rezultate. Ove razlike su i dalje relevantne kada se razmatraju tačke preseka ROC-a jer je 69 rezultiralo kao optimalna rezna tačka za žene, a 65 za muškarce.

Zaključci.

Nekoliko zaključaka se može pretpostaviti samo ispitivanjem rezultata Full Scale Intelligence Quotient (FSIQ) jer oni uključuju različite informacije o širim kognitivnim sposobnostima. Ako dublje pogledamo glavne indekse i njihove podtestove, nalazi su u skladu s prethodnim istraživanjima o poremećaju (umjerene korelacije FSIQ-a, indeksa perceptivnog rezoniranja, WMI-a i PSI-a s godinama sudionika), dok su ostali rezultati nepredviđeni (nije utvrđen utjecaj spola na FSIQ rezultat) ili novi (značajan uticaj obrazovanja na VCI i WMI). Korištenje algoritma za predviđanje optimalnih reznih tačaka za razlikovanje nivoa težine autizma može pomoći kliničarima da bolje označe i kvantifikuju potrebnu pomoć koja osoba može trebati, test ne može zamijeniti dijagnostičku i kliničku procjenu od strane iskusnih kliničara.

Uvod

Poremećaj autističnog spektra (ASD) je neurorazvojni poremećaj s ranim početkom i genetskom komponentom. ASD karakteriziraju deficiti socio-emocionalnog reciprociteta, poremećene verbalne i neverbalne komunikacijske vještine i nesposobnost da se razviju i održe adekvatni društveni odnosi sa vršnjacima. Osnovni simptomi ASD-a povezani su s prisustvom repetitivnih verbalnih i motoričkih ponašanja, ograničenim obrascima interesa, potrebom za nepromjenjivim okruženjem (ili u svakom slučaju predvidljivim i stabilnim) i hipo- ili preosjetljivošću na senzorne inpute. Početak kliničkih simptoma javlja se u ranim godinama života (APA, 2013). Specifikatori razmatraju mogućnost nekoliko komorbiditeta, kao što su kognitivni deficit, oštećenje jezika, katatonija, medicinski ili okolišni faktori ili drugi neurorazvojni poremećaji.

Nedavne procjene prevalencije ukazuju na 1:44 djece u SAD-u i 1:77 djece u Italiji (Maenner et al., 2016). Prevalencija odraslih je oko 1:68 što otkriva značajan porast populacije odraslih sa ASD (Christensen et al., 2016). Pored ovog faktora, još jedan relevantan element koji treba uzeti u obzir je omjer spolova kod autističnih osoba (Loomis et al., 2017) o kojem se još uvijek raspravlja, a rezultati pokazuju različite rezultate. Genetski faktori povezani sa spolom i osjetljivost muškaraca na uvredu mozga mogu biti razlog za neke od rodnih razlika (APA, 2013). Nedavne epidemiološke studije otkrile su prevlast muškaraca 2–3:1 u poređenju sa široko citiranim omjerom 4–5:1 iz ranijih studija (Mattila et al., 2011; Idring et al., 2012; Baxter et al., 2015; Zablotsky et al. al., 2015; Keller et al., 2020) iako ovaj omjer može ovisiti o intelektualnim sposobnostima i čini se da je čak 2:1 kada je ASD povezan s intelektualnim invaliditetom, i čak 6-8:1 u visokofunkcionalnim autizam (HFA; Fombonne, 2005, 2009). Pretpostavlja se da je ova veća učestalost muškaraca posljedica sposobnosti autističnih žena da prikriju svoje društvene poteškoće, kulturoloških faktora i manjeg broja studija o ASD-u u ženskoj populaciji (Attwood, 2007; Lai et al., 2011; Kirkovski et al., 2013) i različiti fenotipovi ASD (Mandy et al., 2012; Van Wijngaarden-Cremers et al., 2014; Howe et al., 2015). Nedavna studija Wilson et al. (2016) koji uključuje 1244 odrasle osobe (935 muškaraca i 309 žena) upućenih na procjenu ASD-a, prijavile su spolne razlike u kliničkom ishodu. Rezultati su zaključili da je kod 639 muškaraca i 188 žena dijagnosticirana ASD bilo kojeg podtipa. Zaista, u studiji nije bilo značajnog uticaja seksa (muški IQ > ženski IQ; F(2)=2.47, p=0.09, η2 p=0.02) na IQ je pronađen. Što se tiče rezultata inteligencije, njihovi rezultati su potvrdili prethodna istraživanja koja su izvještavala o nižim rezultatima IQ-a kod žena s dijagnozom ASD-a u poređenju sa muškim učesnicima (Fombonne, 2005.). Zaista, Halpern i LaMay (2000) nisu pronašli značajnu razliku u spolu za g-faktor, dok spolne razlike igraju ulogu u pogledu postignuća na nivou subtestova i indeksa koristeći Wechslerovu skalu inteligencije za odrasle – 4. izdanje (WAIS-IV; Wechsler, 2013.) .

Studije na tipičnoj razvojnoj (TD) populaciji koje su ispitivale rodne razlike pomoću subtestova i izvedenih indeksa iz WAIS-IV istakle su bolje performanse muškaraca u indeksima IQ, verbalnog razumijevanja (VC), perceptivnog rezoniranja (PR) i radne memorije (WM) ( Longman et al., 2007; Irwing, 2012; Daseking et al., 2017). Umjesto toga, indeks brzine obrade (PS) bio je jedini u kojem su žene imale bolje rezultate. Ovi rezultati su u skladu sa italijanskom studijom Pezzuti et al. (2020) koji je otkrio da su muškarci pokazali znatno bolje rezultate od žena u aritmetičkom podtestu i WMI WAIS-IV. U svojoj studiji koja je upoređivala performanse TD na WAIS-R i WAIS-IV, spolne razlike su se činile šire i opsežnije u uzorku WAIS-R, kao što su drugi prethodni autori spomenuli koristeći WAIS-III (Dolan et al., 2006; Van der Sluis et al., 2006). Studija faktorske analize koju su sproveli Colom i Garcia-Lopez (2002) istakla je da ne postoje polne razlike u opštoj sposobnosti (g) na španskoj standardizaciji WAIS-III. Autori su naveli da se prosječne spolne razlike koje favoriziraju muškarce moraju pripisati specifičnim grupnim faktorima i specifičnostima testa. Slično, rezultati koje su dobili Van der Sluis et al. (2006) koristeći holandski WAIS-III ukazuju na razlike između muškaraca i žena u performansama u pogledu specifičnih kognitivnih sposobnosti, ali ne i u opštoj inteligenciji (g). Nasuprot tome, za američki standardizacijski uzorak WAIS-III, Irwing (2012) je izvijestio o polnim razlikama ne samo u pogledu specifičnih sposobnosti već i u g. Muškarci su nadmašili žene u općoj inteligenciji [Full Scale Intelligence Quotient (FSIQ)] i na podtestovima kao što su informacije, aritmetika i pretraživanje simbola, dok su žene nadmašile muškarce na indeksu brzine obrade (PSI).

Obrazovni nivo (Ceci i Williams, 1997; Gustafsson, 2001) i godine takođe doprinose razumijevanju razlika u IQ ishodima. Ceci (1991) sugerira da što više godina obrazovanja to su bolje kognitivne vještine. Ovaj fenomen nastaje zbog izlaganja konteksta koji omogućavaju ljudima da nauče relevantne informacije, da se koncentrišu na probleme i podučavaju pristupe spoznaji na kojima se zasniva većina testova inteligencije. Rezultati italijanske studije (Tommasi et al., 2015.) pokazali su da WAIS-R otkriva individualne razlike u inteligenciji pravilno mjerene IQ rezultatima na različitim obrazovnim nivoima. Zaista, postoji prosječno povećanje jednako 1,9 IQ bodova u globalnom kompozitnom rezultatu IQ po godini obrazovanja. Kao što je ranije nagovešteno, starost treba uzeti u obzir kada se uzimaju u obzir razlike u IQ-u i efikasnosti tokom vremena (Baltes et al., 1998; Schaie i Willis, 2010). Većina studija se fokusirala na ključnu ulogu radne memorije i njenu vezu sa opštim sposobnostima. Tvrdi se da se kod TD igra značajan štetan uticaj starosti na resurse radne memorije (Craik i Salthouse, 2008; Robert et al., 2009).

Dakle, profil nivoa inteligencije jedan je od relevantnih faktora koje treba uzeti u obzir prilikom dijagnosticiranja osoba sa ASD-om, zajedno s drugim kognitivnim, neuropsihološkim, socio-demografskim i mjerama ključnih simptoma (Happé et al., 2016). Prepoznavanje načina na koji ljudi sa ASD-om mogu da variraju u odnosu na ovaj konstrukt može biti ključno za identifikaciju podtipova ASD-a (Grzadzinski et al., 2013). Stoga se podtipovi ASD-a mijenjaju prema različitim obrascima kognitivnih sposobnosti (Grzadzinski et al., 2013). Bez obzira na to, ne postoje karakteristični IQ profili osoba sa ASD-om (Siegel et al., 1996; Ghaziuddin i Mountain-Kimchi, 2004; Goldstein et al., 2008; Williams et al., 2008; Charman et al., 2011). Intelektualne sposobnosti su bile teže procijeniti kod osoba sa ASD-om zbog njihovih karakteristika i alata za procjenu. Mnogi istraživači su se fokusirali na djecu, ali je nekoliko autora proučavalo obrasce kognitivne izvedbe kod odraslih s ASD-om i kako ti obrasci mogu razlikovati nivoe ozbiljnosti i tipične konfiguracije performansi. WAIS-IV (Wechsler, 2013) je najrašireniji i najnoviji test kognitivnih performansi za procjenu verbalnih odraslih osoba sa ASD-om. Ostale standardizirane mjere inteligencije uključuju Stanford–Binet (npr. Roid, 2003), Ravenove progresivne matrice (RPM; Raven et al., 1998) i Leiter{15}} (Roid et al., 2013). Korištenje Wechslerovih skala je podržano od strane nekoliko studija (Filipek et al., 1999; Mottron, 2004). Ipak, prethodna istraživanja su naglasila kako bi RPM (Raven et al., 1998.) mogao biti adekvatniji za opisivanje kognitivnog profila osoba s ASD-om (Dawson et al., 2007.; Hayashi et al., 2008.; Soulières et al., 2011). Zaista, kao što su istakli Dawson et al. (2007) Wechslerova skala može potcijeniti inteligenciju pojedinaca sa ASD-om uglavnom zbog svog naglaska na verbalnoj instrukciji i zadacima. Međutim, struktura i karakteristike RPM-a, pogodne za tečne zadatke rasuđivanja, možda su prikladnija mjera inteligencije osoba sa ASD-om. Rezultati poređenja performansi Wechsler i RPM rezultata odraslih sa i bez ASD-a su istakli značajno veći učinak ASD grupe na RPM u odnosu na TD grupu, čije su performanse na skali bile bez značajnih razlika. Međutim, razlika u IQ između osoba sa ASD i TD učinila je dubinsko razumijevanje razlika u kognitivnim performansama osoba s ASD koristeći RPM i Wechslerovu skalu. Rezultati odvojene, ali povezane studije ukazuju na to da se veći učinak na RPM u poređenju sa Wechslerovim mjerama prvenstveno javlja kod osoba sa ASD-om sa kognitivnim oštećenjem (Bölte et al., 2009). Holdnack et al. (2011) uporedili su performanse između kontrolne grupe, HFA i Aspergerovog poremećaja (AS) u WAIS-IV podtestovima. Nisu nađene statistički značajne razlike između AS i kontrolnih grupa, dok je HFA grupa imala najniže rezultate. Međutim, performanse i ASD i kontrolnih grupa na Matrix Reasoning i Digits Forward nisu otkrile značajne razlike. Što se tiče subtestova kodiranja, sve tri grupe su se međusobno značajno razlikovale. Konačno, u Vizuelnim slagalicama gdje je HFA grupa pokazala značajno lošije rezultate od kontrolne grupe, AS grupa se nije razlikovala ni od HFA ni od kontrolne grupe.

Sumirajući, nekoliko demografskih varijabli je povezano sa različitim kognitivnim nivoima sposobnosti u TD. Međutim, na osnovu našeg saznanja, nijedna studija nije zajedno procijenila efekte starosti, spola, nivoa obrazovanja i nivoa autizma na kognitivne performanse osoba sa ASD-om mjerene talijanskim WAIS-IV u velikom uzorku. Dakle, u ovoj studiji testirali smo nekoliko hipoteza:

(1) Testirajte povezanost između demografskih varijabli i nivoa autizma sa FSIQ, glavnim indeksima i podtestovima, kao preliminarni korak za dalje i dubinske analize. Očekivana je umjerena korelacija između starosti i nivoa obrazovanja i FSIQ-a i glavnih indeksa.

(2) Pod pretpostavkom da FSIQ ne može detaljno objasniti snage i slabosti ljudi sa ASD-om procijenjenih WAIS-IV, htjeli smo identificirati da li su, poput TD, značajni efekti nezavisnih varijabli pronađeni na četiri indeksa zajedno (VCI, WMI , PRI, PSI) i temeljni podtestovi. Konkretno, nismo očekivali polne razlike u FSIQ u oba nivoa autizma; značajni efekti starosti i nivoa obrazovanja na VCI, WMI i PSI; i bolje performanse učesnica ASD-a na PSI.
(3) Na kraju smo željeli testirati hipotezu da bolje performanse na četiri indeksa mogu predvidjeti manje teške autistične simptome. Zaista, istraženi su optimalni granični rezultati za razlikovanje nivoa težine autizma pomoću WAIS-IV.

Metode

Učesnici

Ukupno, 270 odraslih osoba sa ASD-om (Mage=26.3 SD=9.35) je ocijenjeno u Regionalnom centru za poremećaj autističnog spektra u Torinu i Regionalnom centru za autizam u L 'Aquila (Italija). Regionalni centar ASL Citta di Torino je nacionalni odjel za sistem mentalnog zdravlja koji pruža usluge osobama sa ASD. Centar pruža kliničku procjenu, te psihološke i obrazovne intervencije za osobe s autizmom (Keller et al., 2{{108}}20). Regionalni referentni centar za autizam – struktura zdravstvenog sistema regije Abruco – obavlja dijagnostičke, kliničke i konsultantske aktivnosti i pruža tretmane za osobe sa ASD. Većinu pacijenata je opći psihijatar uputio na procjenu ASD-a i dolazili su u bilo koji centar po prvi put ili su se vraćali na naknadnu procjenu. Sve dijagnoze su postavljene prema Dijagnostičkom i statističkom priručniku za mentalne poremećaje, peto izdanje (DSM-5) (APA, 2013) kriterijima s obzirom na kliničku anamnezu, klinički intervju, kognitivnu procjenu sa WAIS-om IV (Orsini i Pezzuti, 2013), dijagnostička evaluacija sa ADI-r (Rutter et al., 2003) i ADOS modulom 4 (Lord et al., 2002) ili RAADS (Ritvo et al., 2011 ), prateći strukturirani dijagnostički put (mrežni model više koraka, Keller et al., 2020.). Od ukupnog uzorka, 169 osoba je dobilo dijagnozu ASD sa nivoom 1 (muškarac=75%, Medu=12.4, SD=2.64; žena=25%, Medu=13.6, SD=2.91), 60 sa nivoom ASD 2 (muški=75%, Medu=10.9, SD=2.18; žena=25%, Medu=11.3, SD=2.47) i 39 sa ASD nivoom 3 (muški=79%, Medu=10.9, SD=1.96; žensko = 21%, Medu=11.5, SD=1.60). Da bi bili uključeni u studiju, svi pacijenti su dobili formalnu kliničku dijagnozu ASD-a prema kriterijima DSM-5 (APA, 2013). Osobe sa komorbidnom psihopatologijom (n=42) su uključene samo ako su bile u remisiji ili su imali minimalan uticaj na svakodnevno funkcionisanje. Ukupno, 3,9% sa ASD nivoom 1 i komorbidnim depresivnim poremećajima (muškarci=3%, žene=0,9%), 3,49% sa ASD nivoom 1 i poremećajima ličnosti (muškarci=2. 18%, žene=1.31%), 2.18% sa ASD nivoom 1 i specifičnim poremećajima učenja (muškarci=1.31%, žene=0.87%), 1.31% ljudi sa ASD nivo 1 (muškarci=0,43%, žene=0.86%) i 0,43% muškarci sa nivoom ASD 2 i opsesivno-kompulzivnim poremećajem, 1,31% sa nivoom ASD 1 i epilepsijom (muškarci=0.87%, žene = 0.43%), 1.31% sa ASD nivoom 1 i anksioznim poremećajem (muškarci = 0.43%, žene=0.87 %), 1,31% sa ASD nivoom 1 i šizofrenijom (muškarci=0,87%, žene=0,43%), 0,87% sa ASD nivoom 1 i poremećajem pažnje/hiperaktivnosti (muškarci {{ 112}}.43%, žene = 0.43%), 0.87% sa ASD nivoom 1 i poremećajem razvojne koordinacije (muškarci=0.43%, žene=0.43%), Uključeno je 0,43% žena sa ASD nivoom 1 i Turnerovim sindromom, 0,43% muškaraca sa ASD nivoom 2 i Touretteovim sindromom, 0,43% sa ASD nivoom 1 i rodnom disforijom.

Ukupno, 39 učesnika sa nivoom 3 i dva učesnika sa nivoom 2 isključeni su iz originalnog uzorka jer nisu bili prikladni za verbalnu kognitivnu evaluaciju sa WAIS-IV jer je njihova komunikacija bila putem gestova ili drugih alternativnih sistema komunikacije.

Sve demografske varijable i karakteristike konačnog uzorka prikazane su u tabeli 1.

Mjere
Podaci o kognitivnim sposobnostima prikupljeni su pomoću WAIS-IV (Wechsler, 2013). WAIS-IV se koristi za procjenu intelektualnog profila ljudi između 16 i 90 godina. Sastoji se od četiri boda i opšteg indeksa inteligencije. Četiri indeksa su VCI, PRI, WMI i PSI. Svaki indeks se sastoji od dva ili tri subtesta koji su potrebni da bi se dobio ukupan IQ rezultat. Deset osnovnih podtestova su vokabular, informacije, sličnosti, raspon cifara, aritmetika, dizajn blokova, matrično rezonovanje, vizuelne zagonetke, kodiranje i pretraživanje simbola. Sadrži i pet dodatnih podtestova: razumijevanje, redoslijed slova-slova-broja, težine slike, dovršavanje slike i otkazivanje. U našem uzorku koristili smo deset-jezgrene subtestove za sve osobe i nivoe ASD-a. Izračunali smo rezultate subtestova, rezultate indeksa i puni IQ indeks. Svaki sirovi rezultat je ispravljen sa italijanskim standardizacionim rezultatima WAIS-IV (Orsini i Pezzuti, 2013).

WAIS-IV i cjelokupnu psihološku evaluaciju administrirao je licencirani psiholog u velikoj i svijetloj prostoriji u jednoj sesiji od 45 minuta do 1,5 sata.

Struktura WAIS-IV i njegovih indeksa i podtestova predstavljena je u tabeli 2.

Starost svakog učesnika izračunata je u trenutku administracije WAIS-IV i izražena u cijelim brojevima.

Nivo autizma je klasifikovan u tri različita nivoa kao što je navedeno u DSM-5 (APA, 2013), tako da je nivo 1 bio lakši, dok je nivo 3 bio najteži. Nivo težine je procijenjen kroz kliničke intervjue koje su napravila dva nezavisna psihologa i psihijatar sa učesnicima i negovateljima. Na kraju, na konačnom okupljanju, cijeli profesionalni tim je razgovarao i pristao na jedan od tri nivoa podrške koja je potrebna toj osobi.

Godine obrazovanja su prikupljene s obzirom da je svaka godina školskog ciklusa u potpunosti završena. Bilo koje prekinute godine nastave nisu dodane broju. Dakle, s obzirom na italijanski sistem obaveznog obrazovanja, 5 godina je određeno ako je osoba završila prvi školski ciklus. Ostale 3 godine davale su se ako je osoba završila drugi ciklus škole. Konačno, 5 godina se uzimalo u obzir ako je osoba završila zadnji ciklus obaveznog obrazovanja. Štaviše, 3 do 5 godina dodatnog školovanja davalo se ako je osoba završila diplomu ili master.

Psihopatološki komorbiditet se smatra dihotomnom varijablom u smislu prisustva ili odsustva bilo kakvog poremećaja.

Analiza podataka

Za bolje opisivanje i razumijevanje prikupljenih podataka korišten je analitički pristup. U početku su vođene deskriptivne i korelacione analize da bi se istražili podaci i distribucija varijabli po nivoima ASD-a i da se utvrdi da li postoji veza između varijabli od interesa. Umjerena povezanost između varijabli predstavlja jedan od uslova za istraživanje uzročno-posledičnih fenomena kroz dubinsku naknadnu analizu.

Zaista, da bi se bolje razumjeli efekti socio-demografskih i varijabli povezanih sa ASD-om na indekse kognitivnih performansi, korišćeni su modeli linearne regresije za analizu uticaja starosti, obrazovanja, nivoa ASD-a, pola i komorbiditeta na WAIS-IV indekse. Linearna regresija je prediktivna analiza koja se koristi za određivanje da li skup prediktorskih varijabli (nezavisnih varijabli) predviđa ishod (zavisne varijable). Kroz analizu testa varijanse, procijenili smo 'ukupni' efekat s obzirom na razlike između srednjih vrijednosti. Umjesto toga, p-vrijednost za svaku srednju vrijednost u regresijskim modelima je korištena da se lako razumije koja se srednja vrijednost razlikuje od referentne.

Štaviše, u modelu kaskadnog pristupa, izvršili smo dublju analizu uzimajući u obzir svaki indeks kao zavisnu varijablu i socio-demografske varijable i varijable vezane za ASD kao kovarijate. Za naknadne analize, izvršili smo multivarijantnu analizu kovarijanse (MANCOVA) kako bismo procijenili statističke razlike na više kontinuiranih zavisnih varijabli – četiri WAIS-IV indeksa – pomoću dvije nezavisne varijable grupiranja, dok smo kontrolirali jednu ili više varijabli koje se nazivaju kovarijati. Kroz MANCOVA smo kreirali model sa četiri zavisne varijable (četiri WAIS-IV indeksa), polom, ASD nivoom i komorbiditetom kao nezavisnim varijablama i godinama i obrazovanjem kao kovarijatima. Na kraju smo ponovili istu analizu koristeći podtestove svakog indeksa kao zavisne varijable, pol, nivo ASD-a i komorbiditet kao nezavisne varijable i starost i obrazovanje kao kovarijate.

Isto tako, u skladu s trećim ciljem istraživanja, željeli smo da razlikujemo nivoe težine ASD-a. Područje ispod krive (AUC) i radne karakteristike prijemnika (ROC) (Metz, 1978; Zweig i Campbell, 1993) korištene su za inspekciju performansi dvije grupe ASD nivoa na WAIS-IV kompozitnim indeksima. ROC–AUC otkriva koliko je pet WAIS-IV kompozitnih rezultata sposobno razlikovati nivoe ozbiljnosti ASD-a. Što je veći AUC, to je model bolji u razlikovanju učesnika sa 1 i 2 nivoa ozbiljnosti. ROC je dijagram prave pozitivne stope (osjetljivosti) naspram lažno pozitivne stope (1-specifičnost) povezane sa svakom mogućom graničnom vrijednošću za mjeru. AUC je mjera dijagnostičke tačnosti i prediktivne valjanosti koja se može koristiti za poređenje prediktivne vrijednosti različitih mjera. AUC se može kretati između 0.5 (nasumična diskriminacija) i 1 (savršena diskriminacija)

Za analizu smo koristili softver R Studio (R Studio Team, 2020) i Jamovi (Projekat Jamovi, 2021).

Rezultati

Za statističku analizu, dvije odrasle osobe sa nivoom 2 i 39 odraslih sa nivoom 3 su isključene jer nisu mogle biti procijenjene pomoću WAIS-IV. Dakle, konačni uzorak je sastavljen od 229 osoba nivoa 1 i 2. Deskriptivna statistika uzorka i četiri indeksa prikazana je u tabeli 3. Za bolje razumijevanje distribucije podataka po nivoima i indeksima, prikazali smo histograme sa gustina FSIQ-a i četiri indeksa na slici 1.

U jednostavnoj korelacionoj analizi (vidi tabelu 4), starost je bila značajno povezana sa 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).

Sve veze između glavnih indeksa i subtestova su bile značajne (p < 0.001).

U modelima linearne regresije razmatrali smo zajedničke efekte spola, nivoa obrazovanja, nivoa autizma, starosti i komorbiditeta na FSIQ. U modelu 1, starost (=0.371; t=2.779; p=0.006), nivo autizma ( {{7 }} −35.205; t=−12.636; p < 0.001) i nivo obrazovanja (= 1.530; t=3.268; p < 0.001) bili su značajni, što sugerira da što je veća starost, nivo autizma i obrazovanja, to je bolji FSIQ skor. Model 1 je objasnio 54,3% varijanse u FSQI rezultatima (R2 prilagođen=0.512, F(4, 224)=60.9, p < 0,001). Nisu pronađeni značajni efekti komorbiditeta na FSIQ (= 0.479; t = 0.153; p=0.87).

Koristeći multivarijantne modele višestruke regresije sa MANCOVA-om testirali smo različite hipoteze. U modelu 2 razmatrali smo zajedničke efekte nezavisnih varijabli prethodnog modela odvojeno na četiri indeksa (VCI, PRI, WMI, PSI). Pol (F=8.23; p < 0.001), starost (F=4.54; p=0. 002), nivo obrazovanja (F = 3.53; p=0.008) i nivo autizma (F=63.80; p < 0.001) imaju značajan uticaj na četiri indekse kada ih razmatramo zajedno. Nisu pronađeni značajni efekti s obzirom na zajedničke efekte spola i stepena autizma na četiri indeksa (F=1.95; p=0.103) niti komorbiditeta (F=1.77 p=0.135). Stoga, model 2 sugerira da muški pacijenti rade bolje od žena i što je viši nivo obrazovanja i godine, to su bolji rezultati četiri indeksa. Zaista, uzimajući u obzir direktan uticaj varijabli na svaki pojedinačni indeks, otkrili smo da je efekat seksa bio statistički značajan na VCI (F=4.429; p=0.036) i PSI (F {{ 30}}.835; p=0.001) i ostao značajan kada se razmatra zajednički efekat sa nivoom na PSI (F=6.788; p=0.010). Obrazovanje ima statistički značajan uticaj na VCI (F = 12.374; p ⩽ 0.001) i WMI (F=8.288; p=0.004).

U sljedećim multivarijantnim modelima višestruke regresije, procijenili smo efekte spola, starosti, obrazovanja, nivoa autizma i komorbiditeta na osnovne subtestove četiri indeksa. Digit Span i Aritmetika su smatrani osnovnim podtestovima WMI. Rezultati su istakli značajan uticaj nivoa autizma (F {{0}}.036; p < 0.001), starosti (F=3.832; p=0.023) i obrazovanja (F=4.244; p=0.016) na oba podtesta. Nisu pronađeni efekti komorbiditeta na WMI subtestovima (F=0.121; p=0.886).

Uzimajući u obzir osnovne subtestove VCI, seks (F {{{{10}}}}.859; p = 0.038), nivo obrazovanja (F=4.822; p=0.003), nivo autizma (F=73.258; p < 0.001) i starost (F=5.932; p < 0.001) imali su statistički značajan uticaj na sličnosti , vokabular i informacije. Ako pogledamo rezultate univarijantnih testova, pol ima značajan uticaj samo na vokabular (F=7.337; p=0.007) bez značaja na sličnosti i informacije. Nisu pronađeni efekti komorbiditeta na VCI subtestovima (F=0.623; p=0.601).

Zaista, za efekte na Block Design, Matrix Reasoning i Visual Puzzles, nivo autizma je bio jedina kovarijanta sa jakim uticajem na tri subtesta (F {{0}}.375; p < 0.001) . Nisu pronađeni drugi relevantni rezultati osim malog značajnog uticaja nivoa seksa i autizma na VP (F=4.433; p=0.036).
Posljednji model je razmatrao efekte varijabli na pretraživanje i kodiranje simbola i otkrio značajan uticaj seksa (F {{0}}.21; p=0.006), nivoa autizma (F { {4}}.29; p < 0.001), i interakcija između spola i nivoa autizma (F=3.22; p=0.042) na dva podtesta. Međutim, efekat varijabli izolovanih na svaki subtest uzrast ima statistički značajan uticaj na pretragu simbola.

Rezultati ROC-a prikazani su u tabeli 5. Prema prethodnoj analizi, spol se statistički razlikovao na nekoliko indeksa i subtestova, a zbog male veličine uzorka žena odlučili smo da tretiramo muškarce i žene odvojeno. U tabeli 5 koristili smo ROC na ženskim (n=57) i muškim (n=172) uzorcima. Utvrđeno je da su različite granične vrijednosti diskriminirajuće između nivoa 1 i 2 s obzirom na FSIQ. Svaki indeks se statistički značajno razlikovao od nivoa šanse (= 0.05).

U uzorku žena, rezultat od 69 razlikuje nivoe, dok raspon koji varira od 65 do 69 bodova može razlikovati muškarce s različitim nivoima autizma. VCI razlikuje nivoe 1 i 2 sa rezultatom od 74 kod ženskih učesnica. Dok, kod muških učesnika, klinički raspon koji treba uzeti u obzir varira od 67 do 76. PRI-jev najbolji rezultat za ženski uzorak je 79, dok je za uzorak muškaraca rezultat od 77 najbolji kompromis s obzirom na osjetljivost i specifičnost. Što se tiče WMI, granična tačka od 69 rezultirala je jakim parametrom za razlikovanje autizma nivoa 1 i 2 kod žena. Za mušku populaciju, adekvatna rezna tačka je 72 sa dobrom osjetljivošću i specifičnošću. Konačno, za PSI, u ženskom uzorku, 81 je bila dobra granična vrijednost, dok je za uzorak muškaraca dobra rezna tačka bila 70.

Diskusija

Ograničeni istraživači fokusirali su se na dubinsku studiju kognitivnog profila odraslih osoba s autizmom u međunarodnom kontekstu i bez istraživanja u talijanskom kontekstu (Fombonne, 2005; Wilson et al., 2016). Prema našim saznanjima, većina autora se fokusirala na kognitivne i socijalne performanse djece ili adolescenata sa ASD (Bodner et al., 2014). Nekoliko studija fokusiralo se na poređenje kognitivnih performansi odraslih sa ASD sa TD ili HFA sa AS i TD (Holdnack et al., 2011). Nijedan od njih nije istraživao uticaj socio-demografskih varijabli na kognitivne performanse osoba sa ASD-om. Dakle, u našem istraživanju istražili smo kognitivni profil odraslih osoba s ASD-om koji su postigli kliničku dijagnozu. Nakon istraživanja podataka deskriptivnim analizama, izvršili smo korelaciju pune skale, skale primarnog indeksa i glavnih subtestova i socio-demografskih varijabli. Rezultati su pokazali da FSIQ, PRI, WMI i PSI umjereno koreliraju sa godinama ispitanika. Konkretnije, pretpostavlja se da nivo obrazovanja ima značajan uticaj na kognitivne veštine merene WAIS-IV indeksima (Ceci, 1991; Baltes et al., 1998; Schaie i Willis, 2010; Pezzuti et al., 2019; Borella et al., 2020). Umjesto toga, zanimljiv rezultat je gotovo neovisnost subtesta Block Design od dobi i obrazovanja koji se u našem uzorku može smatrati kulturološki i dobno neovisnim subtestom.

Nakon toga, koristili smo kaskadni pristup, analizirajući prvo indeks pune skale, zatim četiri osnovna indeksa i na kraju podtestove koji formiraju četiri glavna indeksa. Odluka za ovaj izbor donesena je kako bi se smanjio uticaj dvije greške: greške napravljene tokom transformacije ponderiranih rezultata u kompozitne rezultate i kada je razlika između indeksa ili subtestova bila takva da poništi rezultat samog indeksa. U prvom modelu linearne regresije procijenili smo utjecaj dobi, nivoa obrazovanja, spola i nivoa autizma na FSIQ. Rezultati su pokazali visok nivo značaja i za godine i za obrazovanje, što ukazuje da je svaki rezultat u FSIQ-u povezan sa povećanjem od 0.37 godina i, za svaku godinu obrazovanja postoji povećanje od približno 1,5 poena u FSIQ. Ovi rezultati su u skladu sa studijom o TD koju su proveli Tommasi et al. (2015) koji je pokazao prosječno povećanje od 1,9 IQ bodova u globalnom kompozitnom rezultatu IQ po godini obrazovanja. Suprotno našim očekivanjima i prethodnim rezultatima koji su pokazali nedostatak autističnih žena u IQ rezultatima u odnosu na autistične muškarce, seksualni efekti nisu pronađeni na FSIQ rezultatu u našem uzorku. Kao što je ranije spomenuto, samo se ispitivanjem FSIQ rezultata može pretpostaviti nekoliko zaključaka jer oni uključuju različite informacije o širim kognitivnim sposobnostima.

Stoga smo u modelu 2 izveli MANCOVA koristeći četiri indeksa kao zavisne varijable, pol i nivoe ozbiljnosti kao faktore, i starost i obrazovanje kao kovarijate. Rezultati su pokazali statistički značajnu razliku u svim varijablama osim kada se uzme u obzir interakcija između spola i stepena autizma. Gledajući dublje na rezultate i uticaj varijabli na indekse, rezultati ističu značajnu spolnu razliku u indeksima verbalnog razumijevanja i brzine obrade kod učesnica koje imaju bolje rezultate od muških vršnjaka. Ovaj potonji rezultat nije iznenađujući jer su čak i odrasle žene TD nadmašile muškarce u brzini obrade zadataka (Daseking et al., 2017). Međutim, neočekivano, i nikada ranije opisano, odrasle žene s autizmom imale su bolje performanse u vokabularu u odnosu na autistične muškarce. Iako su ovi rezultati iznenađujući i novi, potrebno je provesti daljnje studije kako bi se uravnotežio broj žena i muškaraca učesnika ASD-a. Efekat prednosti žena na PSI ostaje značajan kada se uzme u obzir interakcija sa nivoom ASD. Zaista, učinak ženskih učenica na PSI je bolji i na ASD nivoima 1 i 2. Još jedan ne iznenađujući rezultat je efekat obrazovanja na indeks verbalnog razumijevanja koji sugerira da ljudi s visokim obrazovanjem imaju bolje rezultate u verbalnom stečenom znanju i verbalnom zaključivanju, kao što je istakla prethodna literatura (Tommasi et al., 2015). Međutim, efekti obrazovanja na radnu memoriju su djelimično novi i ostaju značajni kada se oba podtesta uzmu u obzir za analizu. Međutim, potrebno je provesti daljnje studije kako bi se bolje razumjelo smjer ovog efekta. Može se pretpostaviti da godine obrazovanja doprinose boljim Digit Span i Aritmetičkim performansama jer bolje WMI performanse povećavaju vjerovatnoću za viši nivo obrazovanja. Nepredvidivo, nije pronađen nikakav statistički uticaj seksa na WM, što otkriva sličan način na koji i muški i ženski učesnici mogu da se ponašaju u ovoj kognitivnoj domeni. Ovaj rezultat je u suprotnosti sa nedavnom italijanskom studijom o TD od strane Pezzuti et al. (2020) u kojoj je došlo do nadmašivanja muškaraca u WMI kompozitnim rezultatima i njegovom aritmetičkom podtestu. Odsustvo efekata seksa na ovaj indeks u našem autističnom uzorku moglo bi se protumačiti u svjetlu ekstremne teorije muškog mozga (Baron-Cohen, 2002) prema kojoj se autizam može smatrati ekstremom normalnog muškog profila.

U modelu 4 razmatrani su podtestovi VCI (sličnosti, vokabular i informacije) i rezultati su pokazali značajan uticaj na sve varijable osim kada se uzme u obzir interakcija između pola i nivoa ASD. Gledajući dublje u univarijantne analize, značajni efekti obrazovanja, starosti i nivoa autizma na pojedinačne subtestove potvrđuju se na svakom subtestu. Literatura podržava ove nalaze, pokazujući da je nivo obrazovanja prediktor veće verbalne kompetencije (Abad et al., 2015). Međutim, prethodne polne razlike utvrđene s obzirom na VCI kompozitne rezultate nestale su kada je svaki subtest uzet u obzir za analizu, osim za vokabular. Čak je i ovaj rezultat u suprotnosti s prethodnim istraživanjima (Longman et al., 2007; Irwing, 2012; Daseking et al., 2017) koja su istakla superiornost muškaraca sa TD u indeksu verbalnog razumijevanja. Suprotno tome, u našem uzorku žene sa ASD-om nadmašile su muškarce sa ASD-om kada je podtest Vokabulara uzet u obzir u analizi. Međutim, ova razlika se smatra statistički značajnom samo na nivou ASD 1, a nisu otkrivene polne razlike u VCI subtestovima kada se uzme u obzir nivo ASD 2.

U modelu 5 koristili smo podtestove Block Design, Matrix Reasoning i Visual Puzzles kao zavisne varijable. Rezultati su pokazali samo značajan uticaj nivoa ASD-a na razmatrane podtestove. Superiornost muškaraca sa TD u PRI kompozitnom rezultatu (Longman et al., 2007; Irwing, 2012; Daseking et al., 2017) nije potvrđena u našem autističnom uzorku, što ukazuje da su podtestovi PRI osjetljiviji na nivo težine ASD-a u naš uzorak.

U modelu 6, Symbol Search and Coding su korišteni kao zavisne varijable. Rezultati su otkrili statistički značajan učinak spola i nivoa autizma na oba subtesta, potvrđujući prethodne rezultate kada je analiziran PSI kompozitni rezultat. Čak i kada se kontroliše zajednički efekat pola i stepena autizma, rezultat ostaje statistički značajan na svakom subtestu. Ovaj rezultat je u skladu sa prethodnim studijama o TD s obzirom na žensku superiornost u Indeksu brzine obrade (Pezzuti et al., 2020); stoga se čini da se isti obrazac javlja u populaciji ASD.

Korištenje WAIS-IV glavnih indeksa ili subtest graničnih rezultata za bolju diskriminaciju između nivoa autizma može biti kontroverzno, ali korisno za kliničare koji moraju opisati funkcioniranje jedne osobe prema DSM-5 (APA, 2013) klasifikaciji. Za indeks pune skale, najbolji rezultati su bili 69 za žene i 65 za muškarce koristeći Youdenove indekse. U VCI, optimalne granične vrijednosti bile su 74 i 69 za žene i muškarce; što se tiče PRI, najbolje granične vrijednosti bile su 79 za žene i 73 za muškarce; u WMI 69 za žene i 72 za muškarce; konačno, za PSI optimalne granične vrijednosti bile su 81 za žene i 70 za muškarce.

Iako svi ovi prediktivni rezultati mogu pomoći kliničarima da bolje razlikuju različite nivoe ozbiljnosti, test ne može zamijeniti dijagnostičku procjenu iskusnih kliničara. Međutim, granični rezultati se uzimaju zajedno sa prethodnim nalazima o skoroj nezavisnosti PRI od starosti, nivoa obrazovanja i pola mogu djelimično usmjeriti kliničku evaluaciju na vizualno-prostorne sposobnosti kada se procjenjuju ljudi sa ASD-om na različitim nivoima.

Ukratko, neki autori su dokazali potcjenjujući učinak kognitivnih sposobnosti osoba sa ASD-om kada se procjenjuju pomoću WAIS-IV u poređenju sa RPM-om (Dawson et al., 2007; Hayashi et al., 2008; Soulières et al., 2011). Međutim, čini se da se ovaj fenomen bolje primjenjuje na osobe sa ASD-om sa kognitivnim oštećenjem, a ne na AS (Bölte i sur., 2009; Holdnack et al., 2011) ili prosječne kognitivne sposobnosti. Dakle, kognitivno oštećenje treba da bude od značaja kada se bira bilo koji alat za procenu koji će se koristiti sa osobama sa ASD-om i kada se tumače rezultati njihovog postignuća na toj meri. Pored kognitivnog oštećenja, kašnjenje u govoru ima značajan uticaj na IQ ishod, kako Bodner et al. (2014) dokazali su u svojoj studiji da je rezultiralo boljim WAIS-IV IQ od RPM rezultata kod verbalno sposobnih odraslih osoba. Stoga je potrebno razmotriti više faktora prije nego što se procijeni ljudi sa ASD-om (kontekst, situacija, procijenjene sposobnosti, različite metode) dajući prioritet multi-metodskom pristupu sa više informacija. Stoga, predviđanje akademskog ili adaptivnog funkcioniranja osoba s ASD-om kroz životni vijek na osnovu alata za kognitivnu procjenu treba raditi s oprezom jer ni Wechsler ni RPM ne prikupljaju u potpunosti sve informacije potrebne za procjenu kognitivnog funkcioniranja kod osoba s ASD-om.

Ograničenja i pravci budućih istraživanja

Moguće ograničenje studije je mali broj učesnica žena u poređenju sa muškim učesnicima, što može onemogućiti generalizaciju rezultata. Osim toga, smanjeni uzorak ženskog ASD-a i rezultati da nema polnih razlika na općim kompozitnim ocjenama IQ-a mogu dijelom biti posljedica veličine uzorka žena. Međutim, uzorak je sastavljen od različitog broja muškaraca i žena prema prevalenci ASD-a.

U istraživanju je ispitivano samo prisustvo ili odsustvo komorbiditeta u nalazima. Iako je ograničen broj učesnika imao kliničke dijagnoze koje bi mogle imati snažan utjecaj na WAIS-IV subtestove, kao što su psihotični poremećaji ili ADHD, potrebne su daljnje studije kako bi se procijenio pojedinačni učinak komorbiditeta na ishod.

Dostupnost podataka i materijala

Anonimizirani skupovi podataka analizirani u ovoj studiji dostupni su od odgovarajućeg autora na zahtjev.

Priznanja.

Zahvaljujemo se svim ljudima koji su učestvovali u ovoj studiji. Cijenimo učešće autističnih učesnika i njihovih rođaka koji svojim interesovanjem i posvećenošću omogućavaju istraživanje autizma.

Finansijska podrška.

Za istraživanje nije dobijena finansijska podrška.

Sukob interesa.

Autori nisu prijavili sukob interesa.

Etički standardi.

Sve procedure sprovedene u studijama koje su uključivale ljudske učesnike bile su u skladu sa etičkim standardima institucionalnog i/ili nacionalnog istraživačkog komiteta i sa Helsinškom deklaracijom iz 1964. i njenim kasnijim amandmanima ili uporedivim etičkim standardima.

Reference

1. Abad F, Sorrel M, Roman F i Colom R (2015) Odnosi između rezultata indeksa faktora WAIS-IV i nivoa obrazovanja: pristup bifaktorskom modelu. Psihološka procjena 28, 987–1000.

2. American Psychiatric Association (2013) Dijagnostički i statistički priručnik za mentalne poremećaje, 5. Edn. Arlington, VA: Autor.

3. Attwood T (2007) Potpuni vodič za Aspergerov sindrom. London: Jessica Kingsley Publishers.

4. Baltes PB, Lindenberger U i Staudinger UM (1998) Teorija životnog vijeka u razvojnoj psihologiji. U Damon W i Lerner RM (ur.), Handbook of Child Psychology: Vol. 1. Teorijski modeli ljudskog razvoja, 5. Edn. Hoboken, NJ: Wiley, str. 1029–1143.

5. Baron-Cohen S (2002) Ekstremna teorija o autizmu muškog mozga. Trends in Cognitive Sciences 6, 248–254.

6. Baxter AJ, Brugha TS, Erskine HE, Scheurer RW, Vos T i Scott JG (2015) Epidemiologija i globalno opterećenje poremećaja iz autističnog spektra. Psihološka medicina 45, 601–613.

7. Bodner KE, Williams DL, Engelhardt CR i Minshew NJ (2014) Poređenje mjera za procjenu nivoa i prirode inteligencije kod verbalne djece i odraslih s poremećajem autističnog spektra. Istraživanje poremećaja iz spektra autizma 8, 1434–1442.

8. Bölte S, Dziobek I i Poustka F (2009) Kratak izvještaj: nivo i priroda autistične inteligencije ponovo razmatrani. Časopis za autizam i razvojne poremećaje 39, 678–682.

9. Borella E, Pezzuti L, De Beni R i Cornoldi C (2020) Inteligencija i radno pamćenje: dokazi primjene WAIS-IV odraslim i starijim osobama iz Italije. Psihološka istraživanja 84, 1622–1634.

10. Ceci SJ (1991) Koliko školovanje utiče na opštu inteligenciju i njene kognitivne komponente? Ponovna procena dokaza. Razvojna psihologija 27, 703–722.

11. Ceci SJ i Williams WM (1997) Školovanje, inteligencija i prihod. Američki psiholog 52, 1051.

12. Charman T, Pickles A, Simonoff E, Chandler S, Loucas T, i Baird G (2011) IQ kod djece sa poremećajima iz spektra autizma: podaci iz Projekta za posebne potrebe i autizam (SNAP). Psihološka medicina 41, 619–627.

13. Christensen DL, Baio J, Van Naarden Braun K, Bilder D, Charles J, Constantino JN, Daniels J, Durkin MS, Fitzgerald RT, Kurzius-Spencer M, Lee LC, Pettygrove S, Robinson C, Schulz E, Wells C , Wingate MS, Zahorodny W, Yeargin-Allsopp M i Centri za kontrolu i prevenciju bolesti (CDC) (2016.) Prevalencija i karakteristike poremećaja autističnog spektra među djecom od 8 godina – mreža za praćenje autizma i razvojnih teškoća, 11 lokacija, Sjedinjene Američke Države, 2012. MMWR Surveillance Summaries 65, 1–23.

For more information:1950477648nn@gmail.com