Wechsleri intelligentsusskaala täiskasvanutele – neljas väljaanne autismispektri häirega täiskasvanute profiilid

Abstraktne

Eesmärk.

Selles uuringus võrreldi 229 Wechsleri täiskasvanute intelligentsusskaala – neljas väljaanne (WAIS-IV) erineva raskusastmega autismispektri häirega täiskasvanute kognitiivseid profiile, et kontrollida mitme muutuja, sealhulgas soo, vanuse, haridustaseme ja autismi raskusastme mõju. Itaalia proovis. Lisaks soovisime välja selgitada peamiste intelligentsuskoefitsientide optimaalsed lõikepunktid, et eristada autismi raskusastet.

Autism on närvisüsteemi arenguhäire, mille puhul arvatakse sageli, et autismiga inimestel on mälu häiritud. Siiski on autismiga inimestel mõnes piirkonnas suurepärane mälu.

Autismiga inimestel on sageli väga tugev visuaalne mälu, näiteks võime kergesti meelde jätta üksikasju ja pilte. Lisaks on nende pikaajaline mäluvõime ka väga hea. Isegi mälestusi, mis kunagi asetsesid üksteisest ajas ja ruumis kaugele, saab veel meelde tuletada.

Ja vastupidi, autismiga inimestel võib olla raskusi keele ja sotsiaalse suhtlemisega. Neil võib muu hulgas olla raskusi vestluse valdamisega, kehakeele mõistmisega ja igapäevaste asjade meeldejätmisega. See seisund võib põhjustada raskusi sotsiaalses ja akadeemilises elus.

Sellegipoolest ei kompenseeri sotsiaalne ja akadeemiline puudujääk autistlike inimeste andeid teistes valdkondades ning nende visuaalne ja pikaajaline mälu toob nende õppimisele ja elule siiski palju eeliseid. Autismiga inimeste jaoks on võti leida neile sobiv õppimismudel ja -meetod, et nad saaksid täielikult ära kasutada oma mälu ja muud potentsiaali ning realiseerida oma unistused ja eesmärgid. On näha, et me peame oma mälu parandama. Cistanche deserticola võib oluliselt parandada mälu, sest Cistanche deserticola on traditsiooniline Hiina ravimmaterjal, millel on palju ainulaadseid toimeid, millest üks on mälu parandamine. Hakkliha tõhusus tuleneb selles sisalduvatest erinevatest toimeainetest, sealhulgas hapetest, polüsahhariididest, flavonoididest jne. Need koostisosad võivad aju tervist mitmel viisil edendada.

Klõpsake teada, kuidas ajufunktsiooni parandada

meetodid.

Osalejad värvati kahest riiklikust tervishoiusüsteemi keskusest kahes erinevas Itaalia piirkonnas ja neid hinnati kliinilise hindamise osana kullastandardi instrumentidega. DSM-5 järgi mõõdeti kognitiivseid domeene ka mitmekomponentsete testidega. Kasutasime WAIS-IV itaaliakeelset adaptsiooni. Kontrollisime oma hüpoteese lineaarse regressiooni mudelite ja vastuvõtja tööomaduste (ROC) kõverate abil.

Tulemused. Meie tulemused näitasid, et vanus ja haridustase mõjutavad tugevalt verbaalset mõistmist (VCI) ja töömälu indekseid (WMI). Soolised erinevused on olulised VCI ja töötlemiskiiruse indeksi (PSI) arvestamisel, milles naised saavutasid parima tulemuse. Need erinevused on endiselt olulised ROC lõikepunktide arvestamisel, sest 69 oli optimaalne lõikepunkt naistele ja 65 meestele.

Järeldused.

Väheseid järeldusi saab teha ainult täisskaala intelligentsuse osakaalu (FSIQ) skooride uurimisel, kuna need sisaldavad erinevat teavet laiemate kognitiivsete võimete kohta. Peamiste indeksite ja nende alamtestide põhjalikumalt vaadeldes on tulemused kooskõlas varasemate häiret käsitlevate uuringutega (FSIQ, tajumisvõime indeksi, WMI ja PSI mõõdukad korrelatsioonid osalejate vanusega), samas kui muud tulemused on ettenägematud (soost ei leitud mingit mõju FSIQ skoor) või uudne (hariduse oluline mõju VCI-le ja WMI-le). Optimaalseid lõikepunkte ennustava algoritmi kasutamine autismi raskusastmete järgi eristamiseks võib aidata arstidel paremini märgistada ja kvantifitseerida abi, mida inimene võib vajada. Test ei saa asendada kogenud arstide diagnostilist ja kliinilist hindamist.

Sissejuhatus

Autismispektri häire (ASD) on varase algusega ja geneetilise komponendiga neuroarenguhäire. ASD-d iseloomustavad puudujäägid sotsiaal-emotsionaalses vastastikkuses, nõrgenenud verbaalsed ja mitteverbaalsed suhtlemisoskused ning võimetus arendada ja säilitada piisavaid sotsiaalseid suhteid eakaaslastega. ASD põhisümptomeid seostatakse korduva verbaalse ja motoorse käitumise, piiratud huvide mustrite, muutumatu keskkonna vajadusega (või igal juhul prognoositava ja stabiilse) ning hüpo- või ülitundlikkusega sensoorsete sisendite suhtes. Kliinilised sümptomid ilmnevad esimestel eluaastatel (APA, 2013). Spetsialistid arvestavad mitme kaasuva haiguse võimalusega, nagu kognitiivne defitsiit, keelehäired, katatoonia, meditsiinilised või keskkonnategurid või muud närvisüsteemi arenguhäired.

Hiljutised levimuse hinnangud näitavad, et USA-s on 1: 44 last ja Itaalias 1: 77 last (Maenner et al., 2016). Täiskasvanute levimus on ligikaudu 1:68, mis näitab ASD-ga täiskasvanute populatsiooni olulist suurenemist (Christensen et al., 2016). Selle teguri kõrval on veel üks oluline element, mida tuleb arvesse võtta, autistlike inimeste sooline suhe (Loomis et al., 2017), mille üle vaieldakse endiselt ja mille tulemused on erinevad. Sooga seotud geneetilised tegurid ja meeste haavatavus ajukahjustuste suhtes võivad põhjustada mõningaid soolisi erinevusi (APA, 2013). Hiljutised epidemioloogilised uuringud näitasid meeste ülekaalu 2–3:1 võrreldes varasemate uuringute laialdaselt viidatud suhtega 4–5:1 (Mattila jt, 2011; Idring et al., 2012; Baxter jt, 2015; Zablotsky jt al., 2015; Keller et al., 2020), kuigi see suhe võib sõltuda intellektuaalsetest võimetest ja näib olevat nii madal kui 2:1, kui ASD on seotud intellektipuudega, ja kuni 6–8:1 kõrge funktsionaalsusega inimeste puhul. autism (HFA; Fombonne, 2005, 2009). Eeldatakse, et see suurem meeste levimus on tingitud autistlike naiste võimest varjata oma sotsiaalseid raskusi, kultuurilistest teguritest ja väiksemast arvust naispopulatsiooni ASD-uuringutest (Attwood, 2007; Lai et al., 2011; Kirkovski). et al., 2013) ja erinevad ASD fenotüübid (Mandy et al., 2012; Van Wijngaarden-Cremers et al., 2014; Howe et al., 2015). Wilsoni jt hiljutine uuring. (2016), mis hõlmas 1244 täiskasvanut (935 meest ja 309 naist), kes suunati ASD hindamisele, teatasid soolistest erinevustest kliinilistes tulemustes. Tulemused järeldasid, et 639 mehel ja 188 naisel diagnoositi mis tahes alatüübi ASD. Tõepoolest, uuringus ei ilmnenud soo (meeste IQ > naise IQ; F(2)=2.47, p=0.09, η2 p=0.02) olulist mõju. IQ leiti. Intelligentsuse tulemuste osas kinnitasid nende tulemused varasemaid uuringuid, mille kohaselt olid ASD diagnoosiga naiste IQ-skoorid madalamad kui meessoost osalejatel (Fombonne, 2005). Tõepoolest, Halpern ja LaMay (2000) ei leidnud olulist soolist erinevust g-faktori osas, samas kui soolised erinevused mängivad rolli alamtestide ja indeksite tasemel saavutamisel, kasutades Wechsleri intelligentsusskaala täiskasvanutele – 4. väljaanne (WAIS-IV; Wechsler, 2013). .

Uuringud tüüpilise arengupopulatsiooni (TD) kohta, milles uuriti soolisi erinevusi alamtestide ja WAIS-IV tuletatud indeksite abil, tõid esile meeste paremad tulemused IQ, verbaalse mõistmise (VC), tajumisvõime (PR) ja töömälu (WM) indeksites. Longman jt, 2007; Irwing, 2012; Daseking et al., 2017). Selle asemel oli töötlemiskiiruse (PS) indeks ainus, mille puhul naistel olid paremad tulemused. Need tulemused olid kooskõlas Pezzuti jt Itaalia uuringuga. (2020), mis leidis, et mehed esinesid WAIS-IV aritmeetilises alamtestis ja WMI-s oluliselt paremini kui naised. Uuringus, milles võrreldi TD toimivust WAIS-R ja WAIS-IV puhul, ilmnesid soolised erinevused WAIS-R valimis laiemalt ja ulatuslikumalt, nagu mainisid ka teised varasemad autorid, kasutades WAIS-III (Dolan et al., 2006; Van der Sluis). et al., 2006). Colomi ja Garcia-Lopezi (2002) faktoranalüüsi uuring tõi välja, et WAIS-III Hispaania standardiseerimisel ei ole üldistes võimetes (g) soolisi erinevusi. Autorid väitsid, et keskmised sooerinevused, mis eelistavad mehi, tuleb omistada konkreetsetele rühmateguritele ja testi spetsiifilisusele. Samuti on Van der Sluisi et al. (2006), kasutades Hollandi WAIS-III, näitavad erinevusi meeste ja naiste jõudluses konkreetsete kognitiivsete võimete osas, kuid mitte üldises intelligentsuses (g). Seevastu USA WAIS-III standardimisvalimi puhul teatas Irwing (2012) soolistest erinevustest mitte ainult konkreetsete võimete, vaid ka g-de osas. Mehed edestasid naisi üldise intelligentsusega [Full Scale Intelligence Quotient (FSIQ)] ja alamtestides, nagu teave, aritmeetika ja sümbolite otsing, samas kui naised edestasid mehi töötlemiskiiruse indeksi (PSI) osas.

IQ tulemuste erinevuste mõistmisele aitavad kaasa ka haridustase (Ceci ja Williams, 1997; Gustafsson, 2001) ja vanus. Ceci (1991) viitab sellele, et mida rohkem haridusaastaid, seda paremad on kognitiivsed oskused. See nähtus on tingitud kontekstidest, mis võimaldavad inimestel õppida asjakohast teavet, keskenduda probleemidele, ning see õpetab tunnetusviise, millel põhineb enamik intelligentsuse teste. Itaalia uuringu tulemused (Tommasi et al., 2015) näitasid, et WAIS-R tuvastab individuaalsed intelligentsuse erinevused, mida mõõdetakse õigesti IQ skooridega erinevatel haridustasemetel. Tõepoolest, IQ globaalses koondskooris on keskmine tõus 1,9 IQ punkti võrra iga õppeaasta kohta. Nagu eelnevalt vihjatud, tuleb IQ erinevuste ja efektiivsuse arvestamisel aja jooksul arvestada vanust (Baltes et al., 1998; Schaie ja Willis, 2010). Enamik uuringuid keskendus töömälu võtmerollile ja selle seosele üldiste võimetega. On väidetud, et TD-s mängib vanuse märkimisväärne kahjulik mõju töömälu ressurssidele (Craik ja Salthouse, 2008; Robert et al., 2009).

Seega on intelligentsuse taseme profiil teiste kognitiivsete, neuropsühholoogiliste, sotsiaal-demograafiliste ja põhisümptomite mõõtmise kõrval üks olulisi tegureid, mida ASD diagnoosimisel arvesse võtta (Happé et al., 2016). Arvestades, kuidas ASD-ga inimesed võivad selle konstruktsiooni osas erineda, võib see olla ASD alatüüpide tuvastamisel ülioluline (Grzadzinski et al., 2013). Seetõttu muutuvad ASD alatüübid vastavalt erinevatele kognitiivsete võimete mustritele (Grzadzinski et al., 2013). Sellegipoolest puuduvad ASD-ga inimeste IQ-profiilid (Siegel et al., 1996; Ghaziuddin ja Mountain-Kimchi, 2004; Goldstein jt, 2008; Williams jt, 2008; Charman jt, 2011). ASD-ga inimeste intellektuaalseid võimeid on nende omaduste ja hindamisvahendite tõttu raskem hinnata. Paljud teadlased keskendusid lastele, kuid vähesed autorid uurisid ASD-ga täiskasvanute kognitiivseid jõudlusmustreid ja seda, kuidas need mustrid võivad eristada raskusastet ja tüüpilisi jõudluskonfiguratsioone. WAIS-IV (Wechsler, 2013) on kõige laialdasemalt kasutatav ja uuendatud kognitiivse soorituse test ASD-ga verbaalsete täiskasvanute hindamiseks. Teiste standardiseeritud intelligentsuse mõõtmiste hulka kuuluvad Stanford-Binet (nt Roid, 2003), Raveni progressiivsed maatriksid (RPM; Raven et al., 1998) ja Leiter{15}} (Roid et al., 2013). Wechsleri kaalude kasutamist on toetanud mitmed uuringud (Filipek et al., 1999; Mottron, 2004). Sellegipoolest on varasemad uuringud rõhutanud, kuidas RPM (Raven et al., 1998) võiks olla adekvaatsem ASD-ga inimeste kognitiivse profiili kirjeldamiseks (Dawson et al., 2007; Hayashi jt, 2008; Soulières et al., 2011).

Tõepoolest, nagu märkisid Dawson et al. (2007) Wechsleri skaala võib ASD-ga inimeste intelligentsust alahinnata peamiselt seetõttu, et see rõhutab verbaalseid juhiseid ja ülesandeid. Kuid sujuvaks mõtlemisülesanneteks sobiv RPM struktuur ja omadused on võib-olla sobivam ASD-ga inimeste intelligentsuse mõõt. ASD-ga ja ilma ASD-ga täiskasvanute Wechsleri ja RPM-skooride tulemuslikkuse võrdlemise tulemused tõid esile ASD-rühma märkimisväärselt parema jõudluse RPM-i osas võrreldes TD-rühmaga, kelle jõudlus skaalal ei erinenud olulistest erinevustest. ASD ja TD-ga inimeste IQ lahknevus võimaldas aga põhjalikult mõista erinevusi ASD-ga inimeste kognitiivsetes toimingutes, kasutades RPM-i ja Wechsleri skaalat. Eraldi, kuid sellega seotud uuringu tulemused viitavad sellele, et suurem jõudlus RPM-is võrreldes Wechsleri mõõtmistega ilmneb peamiselt kognitiivsete häiretega ASD-ga inimestel (Bölte et al., 2009). Holdnack et al. (2011) võrdlesid WAIS-IV alamtestides kontrollrühma, HFA ja Aspergeri häire (AS) tulemusi. Statistiliselt olulisi erinevusi AS-i ja kontrollrühmade vahel ei leitud, samas kui HFA rühmas oli madalaim hind. Siiski ei näidanud nii ASD kui ka kontrollrühmade jõudlus Matrix Reasoningi ja Digits Forwardi puhul olulisi erinevusi. Kodeerimise alamtestide osas erinesid kõik kolm rühma üksteisest oluliselt. Lõpuks visuaalsete mõistatuste puhul, kus HFA rühm toimis oluliselt halvemini kui kontrollrühm, ei erinenud AS rühm ei HFA ega kontrollrühmast.

Kokkuvõtteks võib öelda, et mitmed demograafilised muutujad on seotud erinevate kognitiivsete võimetega TD-s. Kuid meie teadmiste põhjal ei hinnatud üheski uuringus koos vanuse, soo, haridustaseme ja autismi taseme mõju ASD-ga inimeste kognitiivsetele võimetele, mida mõõdeti suures valimis Itaalia WAIS-IV-ga. Seega testisime käesolevas uuringus mitmeid hüpoteese:

(1) Testige seost demograafiliste muutujate ja autismi taseme vahel FSIQ, peamiste indeksite ja alamtestidega, et teha täiendavaid ja põhjalikke analüüse. Eeldati mõõdukat korrelatsiooni vanuse ja haridustaseme ning FSIQ ja peamiste indeksite vahel.

(2) Eeldades, et FSIQ ei suutnud põhjalikult selgitada WAIS-IV abil hinnatud ASD-ga inimeste tugevusi ja nõrkusi, tahtsime tuvastada, kas sarnaselt TD-ga leiti sõltumatute muutujate oluline mõju neljale indeksile koos (VCI, WMI). , PRI, PSI) ja aluseks olevad alamtestid. Täpsemalt, me ei eeldanud, et mõlemal autismitasemel pole FSIQ-s soolisi erinevusi; vanuse ja haridustaseme olulised mõjud VCI-le, WMI-le ja PSI-le; ja ASD naissoost osalejate paremad esitused PSI-s.

(3) Lõpuks tahtsime testida hüpoteesi, et nelja indeksi paremad tulemused võivad ennustada vähem tõsiseid autistlikke sümptomeid. Tõepoolest, uuriti optimaalseid piirhindu autismi raskusastmete eristamiseks WAIS-IV abil.

meetodid

Osalejad

Torino autismispektri häirete piirkondlikus keskuses ja L-i piirkondlikus autismikeskuses hinnati kokku 270 ASD-ga täiskasvanut (mage=26,3 SD=9,35). 'Aquila (Itaalia). ASL Citta di Torino piirkondlik keskus on riikliku vaimse tervise süsteemi osakond, mis pakub teenuseid ASD-ga inimestele. Keskus pakub kliinilist hindamist ning psühholoogilisi ja hariduslikke sekkumisi autismiga inimestele (Keller et al., 2{{108}}20). Autismi piirkondlik tugikeskus – Abruzzo piirkonna tervishoiusüsteemi struktuur – teostab diagnostilisi, kliinilisi ja nõustamistegevusi ning pakub ravi ASD-ga inimestele. Üldpsühhiaater saatis enamiku patsientidest ASD hindamisele ja nad tulid mõlemasse keskusesse esimest korda või naasid järelkontrolli. Kõik diagnoosid määrati vaimsete häirete diagnostika ja statistilise käsiraamatu viienda väljaande (DSM-5) (APA, 2013) kriteeriumide kohaselt, võttes arvesse kliinilist anamneesi, kliinilist intervjuud, kognitiivset hindamist WAIS-iga. IV (Orsini ja Pezzuti, 2013), diagnostiline hindamine ADI-r-ga (Rutter et al., 2003) ja ADOS mooduliga 4 (Lord et al., 2002) või RAADS-iga (Ritvo et al., 2011) ), järgides struktureeritud diagnostikarada (mitmeastmeline võrgumudel, Keller et al., 2020). Kogu valimist diagnoositi 169 inimesel ASD 1. tasemega (meeste=75%, Medu=12,4, SD=2,64; naised=25%, Medu)=13.6, SD=2.91), 60 ASD-tasemega 2 (meeste=75%, Medu=10.9, SD=2.18); naine=25%, Medu=11.3, SD=2.47) ja 39 ASD tasemega 3 (mees=79%, Medu=10.9, SD=1,96; naine = 21%, Medu=11,5, SD=1,60). Uuringusse kaasamiseks said kõik patsiendid ametliku ASD kliinilise diagnoosi vastavalt DSM{53}} (APA, 2013) kriteeriumidele. Kaasaegse psühhopatoloogiaga inimesed (n=42) kaasati ainult siis, kui nad olid remissioonis või neil oli minimaalne mõju igapäevasele toimimisele. Kokku 3,9% ASD 1. taseme ja kaasuvate depressiivsete häiretega (meestel=3%, naistel=0,9%), 3,49% ASD 1. taseme ja isiksusehäiretega (meestel=2). 18%, naised=1,31%), 2,18% ASD 1. taseme ja spetsiifiliste õpihäiretega (meeste=1,31%, naised=0,87%), 1,31% inimesi ASD 1. tase (meestel=0,43%, naissoost=0.86%) ja 0,43% meestel, kellel on ASD tase 2 ja obsessiiv-kompulsiivne häire, 1,31% ASD 1. tase ja epilepsia (mees=0,87%, naine = 0,43%), 1,31% ASD 1. taseme ja ärevushäirega (mees = 0,43%, naine=0,87 %), 1,31% ASD 1. taseme ja skisofreeniaga (meestel=0,87%, naised=0,43%), 0,87% ASD 1. tasemega ja tähelepanupuudulikkuse/hüperaktiivsuse häirega (meeste {{ 112}},43%, naissoost = 0,43%), 0,87% ASD 1. taseme ja arengu koordinatsioonihäirega (meestel=0,43%, naine=0,43%), Kaasati 0,43% ASD 1. taseme ja Turneri sündroomiga naisi, 0,43% ASD 2. taseme ja Tourette'i sündroomiga mehi, 0,43% ASD 1. taseme ja soolise düsfooriaga naisi.

Kokku jäeti algsest valimist välja 39 3. tasemega osalejat ja kaks 2. tasemega osalejat, kuna nad ei sobinud WAIS-IV-ga verbaalseks kognitiivseks hindamiseks, kuna nende suhtlus toimus žestide või muude alternatiivsete suhtlussüsteemide kaudu.

Kõik lõpliku valimi demograafilised muutujad ja tunnused on toodud tabelis 1.

Meetmed

Andmed kognitiivsete võimete kohta koguti WAIS-IV abil (Wechsler, 2013). WAIS-IV-d kasutatakse 16–90-aastaste inimeste intellektuaalse profiili hindamiseks. See koosneb neljast hindest ja üldisest intelligentsuse indeksist. Neli indeksit on VCI, PRI, WMI ja PSI. Iga indeks koosneb kahest või kolmest alamtestist, mis on vajalikud kogu IQ skoori saamiseks. Kümme põhilist alamtesti on sõnavara, teave, sarnasused, numbrivahemik, aritmeetika, plokikujundus, maatriksarutluskäik, visuaalsed mõistatused, kodeerimine ja sümbolite otsing. See sisaldab ka viit täiendavat alamtesti: arusaamine, täht-täht-numbrite järjestus, jooniste kaalud, pildi täitmine ja tühistamine. Oma valimis kasutasime kõigi ASD inimeste ja tasemete jaoks kümnetuumalisi alamteste. Arvutasime alatesti hinded, indeksite hinded ja täisskaala IQ indeksi. Iga töötlemata skoor parandati WAIS-IV Itaalia standardiskooridega (Orsini ja Pezzuti, 2013).

WAIS-IV ja kogu psühholoogilise hindamise viis läbi litsentseeritud psühholoog suures ja valgusküllases ruumis ühe seansi jooksul 45 minutist 1,5 tunnini. WAIS-IV ja selle indeksite ja alamtestide struktuur on esitatud tabelis 2.

Iga osaleja vanus arvutati WAIS-IV manustamise hetkel ja väljendati täisarvudes.

DSM{0}} (APA, 2013) kohaselt liigitati autismi tase kolme erinevasse tasemesse, nii et 1. tase oli kergem ja 3. tase kõige raskem. Raskusastet hinnati kliiniliste intervjuude kaudu, mille viisid läbi kaks sõltumatut psühholoogi ja psühhiaater koos osalejate ja hooldajatega. Lõpuks arutas kogu professionaalne meeskond viimasel taaskohtumisel ja nõustus ühe kolmest inimesele vajaliku toetuse tasemest.

Haridusaastaid koguti, võttes arvesse iga täielikult läbitud kooliaastat. Katkenud õppeaastaid numbrile ei lisatud. Seega määrati Itaalia kohustuslikku haridussüsteemi arvestades 5 aastat, kui inimene läbis esimese koolitsükli. Ülejäänud 3 aastat anti, kui inimene lõpetas teise koolitsükli. Lõpuks arvestati 5 aastat, kui isik läbis viimase kohustusliku õppetsükli. Lisaks anti 3–5 aastat täiendavat õppeaastat, kui isik on lõpetanud bakalaureuse- või magistriõppe.

Psühhopatoloogilist kaasuvat haigust peeti dihhotoomseks muutujaks mis tahes häire olemasolu või puudumise osas.

Andmete analüüs

Kogutud andmete paremaks kirjeldamiseks ja mõistmiseks kasutati analüütilist lähenemist. Alguses viidi läbi kirjeldavad ja korrelatsioonianalüüsid, et uurida andmeid ja muutujate jaotust ASD tasemete vahel ning teha kindlaks, kas huvipakkuvate muutujate vahel on seos. Mõõdukas seos muutujate vahel on üks tingimusi põhjus-tagajärg nähtuste uurimiseks järgneva põhjaliku analüüsi kaudu.

Tõepoolest, et paremini mõista sotsiaal-demograafiliste ja ASD-ga seotud muutujate mõju kognitiivse jõudluse indeksitele, kasutati lineaarse regressiooni mudeleid, et analüüsida vanuse, hariduse, ASD taseme, soo ja kaasuvate haiguste mõju WAIS-IV indeksitele. Lineaarne regressioon on ennustav analüüs, mida kasutatakse selleks, et teha kindlaks, kas ennustavate muutujate kogum (sõltumatud muutujad) ennustavad tulemust (sõltuvad muutujad). Dispersioontesti analüüsi kaudu hindasime üldist mõju, võttes arvesse keskmiste erinevusi. Selle asemel kasutati regressioonimudelite iga keskmise p-väärtust, et hõlpsasti mõista, milline keskmine erineb võrdlusväärtusest.

Veelgi enam, kaskaadmeetodi mudelis viisime läbi põhjalikuma analüüsi, võttes arvesse iga indeksit sõltuva muutujana ning sotsiaaldemograafilisi ja ASD-ga seotud muutujaid ühismuutujatena. Järgnevate analüüside jaoks viisime läbi mitme muutujaga kovariatsioonianalüüsi (MANCOVA), et hinnata statistilisi erinevusi mitme pideva sõltuva muutuja – nelja WAIS-IV indeksi – puhul kahe sõltumatu rühmitusmuutuja abil, kontrollides samal ajal üht või mitut muutujat, mida nimetatakse ühismuutujateks. MANCOVA abil lõime mudeli nelja sõltuva muutujaga (neli WAIS-IV indeksit), sõltumatute muutujatena sugu, ASD taset ja kaasuvaid haigusi ning ühismuutujatena vanust ja haridust. Lõpuks kordasime sama analüüsi, kasutades sõltuvate muutujatena iga indeksi alamteste, sõltumatute muutujatena sugu, ASD taset ja kaasuvaid haigusi ning ühismuutujatena vanust ja haridust.

Samuti tahtsime kooskõlas uuringu kolmanda eesmärgiga teha vahet ASD raskusastmete vahel. Kahe ASD-taseme rühma jõudluse kontrollimiseks WAIS-IV liitindeksitel kasutati kõveraalust pindala (AUC) ja vastuvõtja tööomadusi (ROC) (Metz, 1978; Zweig ja Campbell, 1993). ROC-AUC näitab, kui palju on viis WAIS-IV liitskoori võimeline eristama ASD raskusastmeid. Mida kõrgem on AUC, seda paremini suudab mudel eristada 1 ja 2 raskusastmega osalejaid. ROC on graafik tõelise positiivse määra (tundlikkuse) vs. valepositiivse määra (1-spetsiifilisus), mis on seotud mõõdu iga võimaliku piirväärtusega. AUC on diagnostilise täpsuse ja ennustava kehtivuse mõõt, mida saab kasutada erinevate mõõtmiste ennustava väärtuse võrdlemiseks. AUC võib olla vahemikus 0,5 (juhuslik diskrimineerimine) kuni 1 (täiuslik diskrimineerimine).

Analüüsiks kasutasime R Studio (R Studio Team, 2020) ja Jamovi (The Jamovi Project, 2021) tarkvara.

Tulemused

Statistilise analüüsi jaoks jäeti välja kaks täiskasvanut 2. tasemega ja 39 täiskasvanut 3. tasemega, kuna neid ei saanud WAIS-IV abil hinnata. Seega koosnes lõplik valim 229 inimesest 1. ja 2. tasemega. Valimi ja nelja indeksi kirjeldav statistika on esitatud tabelis 3. Andmete tasemete ja indeksite jaotuse paremaks mõistmiseks esitasime histogrammid koos FSIQ ja nelja indeksi tihedus joonisel 1.

Lihtsas korrelatsioonianalüüsis (vt tabel 4) oli vanus märkimisväärselt korrelatsioonis FSIQ-ga (r=0,300, p < 0,001), VCI-ga (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).

Kõik seosed peamiste indeksite ja alamtestide vahel olid olulised (p < 0.001).

Lineaarse regressiooni mudelites arvestasime soo, haridustaseme, autismi taseme, vanuse ja kaasuvate haiguste ühismõjusid FSIQ-le. Mudelis 1 vanus (=0.371; t=2.779; p=0.006), autismi tase ( {{7 }} −35,205; t=−12,636; p < 0,001) ja haridustase (= 1,530; t=3,268; p < 0,001) olid olulised, mis viitab sellele, et mida kõrgem on vanus, autismi tase ja haridus, seda parem on FSIQ skoor. Mudel 1 selgitas 54,3% FSQI skoori dispersioonist (R2 korrigeeritud=0.512, F(4, 224)=60.9, p < 0,001). FSIQ-le kaasuva haiguse olulist mõju ei leitud (= 0.479; t = 0.153; p=0.87).

Kasutades MANCOVA-ga mitmemõõtmelisi regressioonimudeleid, testisime erinevaid hüpoteese. Mudelis 2 käsitlesime eelmise mudeli sõltumatute muutujate ühiseid mõjusid neljale indeksile (VCI, PRI, WMI, PSI) eraldi. Sugu (F=8.23; p < 0.001), vanus (F=4.54; p=0. 002), haridustase (F = 3,53; p=0,008) ja autismi tase (F=63,80; p < 0,001) mõjutavad nelja oluliselt indekseid, kui neid koos vaadelda. Võttes arvesse soo ja autismi taseme ühist mõju neljale indeksile (F=1.95; p=0.103) ega kaasuvate haiguste (F=1.77), olulisi mõjusid ei leitud. ; p=0.135). Seetõttu viitab mudel 2 sellele, et meespatsientide tulemused on paremad kui naised ning mida kõrgem on haridustase ja vanus, seda paremad on nelja indeksi skoorid. Tõepoolest, võttes arvesse muutujate otsest mõju igale üksikule indeksile, leidsime, et soo mõju oli statistiliselt oluline VCI-le (F=4.429; p=0.036) ja PSI-le (F {{). 30}}.835; p=0.001) ja jäi oluliseks, kui PSI-le arvestada koosmõju tasemega (F=6.788; p=0.010). Haridusel on statistiliselt oluline mõju VCI-le (F = 12.374; p ⩽ 0,001) ja WMI-le (F=8.288; p=0.004).

Järgmistes mitme muutujaga mitme regressioonimudelites hindasime soo, vanuse, hariduse, autismitaseme ja kaasuvate haiguste mõju nelja indeksi põhitestidele. Numbrivahemikku ja aritmeetikat peeti WMI põhilisteks alamtestideks. Tulemused tõid esile autismi taseme (F {0},036; p < 0,001), vanuse (F=3,832; p=0,023) ja hariduse olulise mõju. (F=4.244; p=0.016) mõlemal alamtestil. WMI alamtestidel kaasuvate haiguste mõju ei leitud (F=0.121; p=0.886).

Arvestades VCI põhiteste, on sugu (F {{{{10}}}.859; p = 0.038), haridustase (F=4.822); p=0,003), autismi tase (F=73,258; p < 0,001) ja vanus (F=5,932; p < 0,001) avaldasid sarnasustele statistiliselt olulist mõju , Sõnavara ja teave. Kui vaatame ühemõõtmeliste testide tulemusi, on sool oluline mõju ainult sõnavarale (F=7.337; p=0.007), kuid sarnasuste ja teabe osas pole tähtsust. VCI alamtestidel kaasuvate haiguste mõju ei leitud (F=0.623; p=0.601).

Tõepoolest, plokikujundusele, maatriksarutlustele ja visuaalsetele mõistatustele avaldatud mõjude puhul oli autismi tase ainuke ühismuutuja, millel oli kolmele alamtestile tugev mõju (F {0}},375; p < 0,001) . Muid asjakohaseid tulemusi ei leitud peale soo ja autismi taseme väikese olulise mõju VP-le (F=4.433; p=0.036).

Viimases mudelis vaadeldi muutujate mõju sümbolite otsimisele ja kodeerimisele ning ilmnes soo (F {0}.21; p=0.006), autismi taseme (F {) oluline mõju. {4}},29; p < 0,001) ning soo ja autismi taseme vastastikmõju (F=3,22; p=0,042) kahes alamtestis. Siiski, kui iga alatesti vanuse jaoks eraldatud muutujate mõjul on sümboliotsingule statistiliselt oluline mõju.

ROC tulemused on toodud tabelis 5. Varasema analüüsi kohaselt oli sugu mitme indeksi ja alatesti puhul statistiliselt erinev ning naiste väikese valimi suuruse tõttu otsustasime mehi ja naisi eraldi käsitleda. Tabelis 5 kasutasime ROC-i naiste (n=57) ja meeste (n=172) proovide puhul. Leiti, et FSIQ-d arvestades on 1. ja 2. taseme vahel erinevad piiripunktid. Iga indeks erines statistiliselt oluliselt tõenäosustasemest (= 0,05).

Naiste valimis eristab tasemeid skoor 69, samas kui vahemik 65–69 võib eristada erineva autismitasemega mehi. VCI eristab taset 1 ja 2 naissoost osalejate skooriga 74. Kui meessoost osalejate puhul varieerub kliinilise vahemik 67–76. PRI parim tulemus naiste valimi puhul on 79, samas kui meessoost valimi puhul on tundlikkust ja spetsiifilisust arvestades parim kompromiss skoor 77. Seoses WMI-ga andis piirväärtus 69 tugeva parameetri naiste 1. ja 2. taseme autismi eristamiseks. Meespopulatsiooni jaoks on piisav lõikepunkt 72, millel on hea tundlikkus ja spetsiifilisus. Lõpuks oli PSI puhul naiste valimis 81 hea piirpunkt, meessoost valimi puhul aga 70.

Arutelu

Piiratud teadlaste arv keskendus autismiga täiskasvanute kognitiivse profiili süvauuringule rahvusvahelises kontekstis ja Itaalia kontekstis mitte (Fombonne, 2005; Wilson et al., 2016). Meile teadaolevalt keskendus enamik autoreid ASD-ga laste või noorukite kognitiivsetele ja sotsiaalsetele tulemustele (Bodner et al., 2014). Mitmed uuringud keskendusid ASD-ga täiskasvanute kognitiivse jõudluse võrdlemisele TD-ga või HFA-ga AS-i ja TD-ga (Holdnack et al., 2011). Ükski neist ei uurinud sotsiaal-demograafiliste muutujate mõju ASD-ga inimeste kognitiivsetele tulemustele. Seega uurisime oma uurimistöös kliinilise diagnoosini jõudnud ASD-ga täiskasvanute kognitiivset profiili. Pärast andmete uurimist kirjeldavate analüüsidega tegime korrelatsiooni täisskaala, esmase indeksi skaalade ning peamiste alamtestide ja sotsiaal-demograafiliste muutujate vahel. Tulemused näitasid, et FSIQ, PRI, WMI ja PSI korreleeruvad mõõdukalt osalejate vanusega. Täpsemalt eeldatakse, et haridustasemel on oluline mõju kognitiivsetele oskustele, mida mõõdetakse WAIS-IV indeksitega (Ceci, 1991; Baltes et al., 1998; Schaie ja Willis, 2010; Pezzuti jt, 2019; Borella et al. al., 2020). Selle asemel on huvitav tulemus alamtesti Block Design peaaegu sõltumatus vanusest ja haridusest, mida võib meie valimis pidada kultuuriliselt ja vanusest sõltumatuks alamtestiks.

Seejärel kasutasime kaskaadmeetodit, analüüsides alguses täisskaalaindeksit, seejärel nelja põhiindeksit ja lõpuks alamteste, mis moodustavad neli põhiindeksit. See valik tehti selleks, et vähendada kahe vea mõju: vead, mis tehti kaalutud skooride liitskoorideks teisendamisel ja kui erinevus indeksite või alamtestide vahel oli selline, mis muutis indeksi enda skoori kehtetuks. Esimeses lineaarse regressioonimudelis hindasime vanuse, haridustaseme, soo ja autismi taseme mõju FSIQ-le. Tulemused näitasid kõrget olulisust nii vanuse kui ka hariduse osas, mis näitab, et iga FSIQ skoor on korrelatsioonis 0,37 aasta pikkuse kasvuga ja iga õppeaasta kohta on tõus umbes 1,5 punkti FSIQ-s. Need tulemused on kooskõlas Tommasi jt TD-uuringuga. (2015), mis näitas, et IQ globaalses koondskooris kasvas keskmiselt 1,9 IQ-punkti haridusaasta kohta. Vastupidiselt meie ootustele ja varasematele tulemustele, mis näitasid, et autistlikud naised olid IQ-skoorides ebasoodsamas olukorras võrreldes autistlike meestega, ei leitud meie valimis FSIQ-skooris seksimõjusid. Nagu eelnevalt mainitud, saab teha väheseid järeldusi ainult FSIQ skoori uurides, kuna need sisaldavad erinevat teavet laiemate kognitiivsete võimete kohta.

Seetõttu kasutasime mudelis 2 MANCOVA-d, kasutades sõltuvate muutujatena nelja indeksit, teguritena sugu ja raskusastet ning ühismuutujatena vanust ja haridust. Tulemused näitasid statistiliselt olulist erinevust kõigis muutujates, välja arvatud juhul, kui arvestatakse soo ja autismi taseme koostoimet. Kui vaadata tulemusi ja muutujate mõju indeksitele, siis tulemused toovad esile märkimisväärse soolise erinevuse verbaalse mõistmise ja töötlemiskiiruse indeksites naissoost osalejatel, kes on paremad kui meessoost eakaaslased. See viimane tulemus ei ole üllatav, kuna isegi TD naissoost täiskasvanud edestasid mehi töötlemiskiirusega seotud ülesannete osas (Daseking et al., 2017). Ent ootamatult, ja seda pole kunagi varem kirjeldatud, oli autistlikel täiskasvanutel sõnavara parem kui autistlikel meestel. Kuigi need tulemused on üllatavad ja uued, tuleb nais- ja meessoost ASD osalejate arvu tasakaalustamiseks läbi viia täiendavaid uuringuid. Naiste eelise mõju PSI-le jääb oluliseks, kui arvestada koostoimet ASD tasemega. Tõepoolest, naissoost osalejate tulemused PSI-s on paremad nii ASD 1. kui ka 2. tasemel. Veel üks mitte üllatav tulemus on hariduse mõju verbaalse mõistmise indeksile, mis viitab sellele, et kõrgharidusega inimesed suudavad paremini verbaalselt omandatud teadmisi ja verbaalset arutluskäiku anda. viitas eelnev kirjandus (Tommasi et al., 2015). Hariduse mõju töömälule on aga osaliselt uus ja jääb oluliseks, kui analüüsiks võetakse arvesse mõlemat alamtesti. Selle mõju suuna paremaks mõistmiseks tuleb siiski läbi viia täiendavaid uuringuid. Võib oletada, et aastatepikkune haridus aitab kaasa parematele numbrivahemikule ja aritmeetikale, kuna paremad WMI-näitajad suurendavad kõrgema haridustaseme tõenäosust. Ettearvamatult ei leitud seksi statistilist mõju WM-ile, mis näitas, et nii mees- kui ka naissoost osalejad toimivad selles kognitiivses valdkonnas sarnaselt. See tulemus on vastupidine hiljutisele Itaalia uuringule TD kohta, mille on läbi viinud Pezzuti jt. (2020), kus WMI koondskoorides ja selle aritmeetilises alamtestis olid mehed paremad. Seksi mõju puudumist sellele indeksile meie autistlikus valimis võib tõlgendada äärmusliku meeste aju teooria valguses (Baron-Cohen, 2002), mille kohaselt võib autismi pidada normaalse meessoost profiili äärmuseks.

Mudelis 4 võetakse arvesse VCI alamteste (sarnasused, sõnavara ja teave) ning tulemused näitasid olulist mõju kõigile muutujatele, välja arvatud juhul, kui arvesse on võetud soo ja ASD taseme koostoimet. Vaadates sügavamalt ühemõõtmelisi analüüse, leiab iga alatesti puhul kinnitust hariduse, vanuse ja autismi taseme oluline mõju üksikutele alatestidele. Kirjandus toetab neid järeldusi, näidates, et haridustase on suurema verbaalse pädevuse ennustaja (Abad et al., 2015). Siiski kadusid varasemad VCI liitskooride põhjal leitud soolised erinevused, kui analüüsis võeti arvesse iga alamtesti, välja arvatud sõnavara. Isegi see tulemus on vastupidine varasematele uuringutele (Longman et al., 2007; Irwing, 2012; Daseking et al., 2017), mis tõid välja TD-ga meeste paremuse verbaalse mõistmise indeksis. Ja vastupidi, meie valimi ASD-ga naised edestasid ASD-ga mehi, kui analüüsis võeti arvesse sõnavara alamtesti. Kuid seda erinevust peetakse statistiliselt oluliseks ainult ASD tasemel 1, ASD 2. taseme arvestamisel ei tuvastatud VCI alamtestides soolisi erinevusi.

alatest. Kirjandus toetab neid järeldusi, näidates, et haridustase on suurema verbaalse pädevuse ennustaja (Abad et al., 2015). Siiski kadusid varasemad VCI liitskooride põhjal leitud soolised erinevused, kui analüüsis võeti arvesse iga alamtesti, välja arvatud sõnavara. Isegi see tulemus on vastupidine varasematele uuringutele (Longman et al., 2007; Irwing, 2012; Daseking et al., 2017), mis tõid välja TD-ga meeste paremuse verbaalse mõistmise indeksis. Ja vastupidi, meie valimi ASD-ga naised edestasid ASD-ga mehi, kui analüüsis võeti arvesse sõnavara alamtesti. Kuid seda erinevust peetakse statistiliselt oluliseks ainult ASD tasemel 1, ASD 2. taseme arvestamisel ei tuvastatud VCI alamtestides soolisi erinevusi.

Mudelis 6 kasutati sõltuvate muutujatena sümbolite otsimist ja kodeerimist. Tulemused näitasid soo ja autismitaseme statistiliselt olulist mõju mõlemale alatestile, kinnitades varasemaid tulemusi, kui analüüsiti PSI liitskoori. Isegi kui soo ja autismi taseme ühismõju on kontrollitud, jääb tulemus iga alatesti puhul statistiliselt oluliseks. See tulemus on kooskõlas varasemate TD-uuringutega, võttes arvesse naiste paremust töötlemiskiiruse indeksis (Pezzuti et al., 2020); seega näib sama muster esinevat ASD populatsioonis.

WAIS-IV põhiindeksite või alamtesti piirskooride kasutamine autismitasemete paremaks eristamiseks võib olla vastuoluline, kuid kasulik arstidele, kes peavad kirjeldama ühe inimese toimimist vastavalt DSM-5 (APA, 2013) klassifikatsioonile. Täisskaala indeksi puhul olid parimad leitud lõikepunktid 69 naistel ja 65 meestel, kasutades Youdeni indekseid. VCI-s olid optimaalsed lõikepunktid naiste ja meeste puhul vastavalt 74 ja 69; PRI osas olid parimad punktid naistel 79 ja meestel 73; WMI-s 69 naistel ja 72 meestel; lõpuks olid PSI jaoks optimaalsed piirpunktid naistel 81 ja meestel 70.

Kuigi kõik need ennustavad tulemused võivad aidata arstidel eri raskusastmeid paremini eristada, ei saa test asendada kogenud arstide diagnostilist hindamist. Lõppskoorid võetakse aga koos varasemate järeldustega PRI peaaegu sõltumatuse vanusest, haridustasemest ja soost, mis võivad kliinilise hinnangu osaliselt suunata visuaalsele võimele, kui hinnatakse ASD-ga inimesi erinevatel tasemetel.

Kokkuvõtteks võib öelda, et mõned autorid tõestasid ASD-ga inimeste kognitiivsete võimete alahindamist, kui neid hinnati WAIS-IV-ga võrreldes RPM-iga (Dawson et al., 2007; Hayashi jt, 2008; Soulières et al., 2011). Siiski näib see nähtus olevat paremini rakendatav kognitiivsete häiretega ASD-ga inimeste puhul, mitte aga AS-i (Bölte et al., 2009; Holdnack et al., 2011) või keskmiste kognitiivsete võimete puhul. Seega peaks ASD-ga inimeste jaoks kasutatava hindamisvahendi valimisel ja nende saavutuste tulemuste tõlgendamisel kognitiivne kahjustus olema murettekitav. Lisaks kognitiivsetele häiretele mõjutab keeleline viivitus märkimisväärselt IQ tulemust, nagu Bodner et al. (2014) näitasid oma uuringus, et verbaalselt võimekatel täiskasvanutel oli WAIS-IV IQ parem kui RPM-i skoor. Seega tuleb enne ASD-ga inimeste (kontekst, olukord, hinnatud võimed, erinevad meetodid) hindamist arvesse võtta mitmeid tegureid, eelistades mitme meetodiga mitme informaatori lähenemisviisi. Seetõttu tuleks ASD-ga inimeste akadeemilist või adaptiivset toimimist kogu eluea jooksul kognitiivsete hindamisvahendite põhjal ette näha ettevaatusega, kuna ei Wechsler ega RPM ei kogu kogu teavet, mis on vajalik ASD-ga inimeste kognitiivse funktsiooni hindamiseks.

Piirangud ja suunad edasiseks uurimiseks

Uuringu võimalikuks piiranguks on naissoost osalejate väike arv võrreldes meessoost osalejatega, mis võib välistada tulemuste üldistamise. Pealegi võib naiste ASD vähendatud valim ja IQ üldiste koondskooride sooliste erinevuste puudumine olla osaliselt tingitud naiste valimi suurusest. Siiski koosnes valim erinevast arvust meestest ja naistelt vastavalt ASD levimusele.

Uuringus on uuritud ainult kaasuvate haiguste olemasolu või puudumist leidudes. Kuigi piiratud arvul osalejatel olid kliinilised diagnoosid, mis võisid tugevalt mõjutada WAIS-IV alateste, nagu psühhootilised häired või ADHD, on vaja täiendavaid uuringuid, et hinnata kaasuvate haiguste üksikut mõju tulemustele.

Andmete ja materjalide kättesaadavus

Käesolevas uuringus analüüsitud anonüümsed andmestikud on nõudmisel saadaval vastavalt autorilt.

Tänuavaldused.

Täname kõiki inimesi, kes selles uuringus osalesid. Hindame autistlike osalejate ja nende lähedaste osalemist, kes oma huvi ja pühendumusega teevad võimalikuks autismiuuringuid.

Rahaline toetus.

Rahalist toetust uuringu läbiviimiseks ei saadud.

Huvide konflikt.

Autorid ei teatanud huvide konfliktist.

Eetilised standardid.

Kõik inimestest osavõtjatega uuringutes tehtud protseduurid järgisid institutsionaalse ja/või riikliku uurimiskomisjoni eetikastandardeid ning 1964. aasta Helsingi deklaratsiooni ja selle hilisemaid muudatusi või võrreldavaid eetikastandardeid.

Viited

1. Abad F, Sorrel M, Román F ja Colom R (2015) Seosed WAIS-IV faktoriindeksi skooride ja haridustaseme vahel: bifaktorimudeli lähenemisviis. Psühholoogiline hinnang 28, 987–1000.

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

3. Attwood T (2007) Aspergeri sündroomi täielik juhend. London: Jessica Kingsley kirjastus.

4. Baltes PB, Lindenberger U ja Staudinger UM (1998) Eluea teooria arengupsühholoogias. Damon W ja Lerner RM (eds), Handbook of Child Psychology: Vol. 1. Inimarengu teoreetilised mudelid, 5. väljaanne. Hoboken, NJ: Wiley, lk 1029–1143.

5. Baron-Cohen S (2002) Autismi äärmuslik meesaju teooria. Kognitiivsete teaduste suundumused 6, 248–254.

6. Baxter AJ, Brugha TS, Erskine HE, Scheurer RW, Vos T ja Scott JG (2015) Autismispektri häirete epidemioloogia ja ülemaailmne koormus. Psühholoogiline meditsiin 45, 601–613.

7. Bodner KE, Williams DL, Engelhardt CR ja Minshew NJ (2014) Autismispektri häirega verbaalsete laste ja täiskasvanute intelligentsuse taseme ja olemuse hindamise meetmete võrdlus. Autismispektri häirete uurimine 8, 1434–1442.

8. Bölte S, Dziobek I ja Poustka F (2009) Lühiaruanne: autistliku intelligentsuse tase ja olemus uuesti läbi vaadatud. Journal of Autism and Developmental Disorders 39, 678–682.

9. Borella E, Pezzuti L, De Beni R ja Cornoldi C (2020) Intelligentsus ja töömälu: tõendid WAIS-IV manustamisest Itaalia täiskasvanutele ja eakatele. Psühholoogiline uurimus 84, 1622–1634.

10. Ceci SJ (1991) Kui palju mõjutab kooliharidus üldist intelligentsust ja selle kognitiivseid komponente? Tõendite ümberhindamine. Arengupsühholoogia 27, 703–722.

For more information:1950477648nn@gmail.com