Despre ADI-R

ADI-R reprezintă o formă actualizată a Interviului Diagnostic pentru Autism, care a fost dezvoltat și rafinat de cercetătorii Le Couteur și colaboratorii săi în anul 2003, precum și de Lord și echipa sa în 1994. Acest instrument de evaluare are un nivel mediu de structurare, ceea ce înseamnă că, deși există un set de întrebări și subiecte prestabilite, clinicianul are flexibilitatea de a explora răspunsurile într-un mod mai detaliat, în funcție de necesități.

Formatul ADI-R este bine definit și a fost conceput pentru a fi aplicat de către clinicieni cu pregătire specială în domeniul autismului. Acești profesioniști sunt instruiți să administreze interviul într-un mod care să asigure o evaluare riguroasă și consistentă a simptomelor.

Scopul principal al ADI-R este de a colecta informații detaliate de la părinți sau de la îngrijitorii principali ai persoanelor care sunt suspectate că ar putea avea o tulburare din spectrul autist. Interviul se concentrează pe istoricul dezvoltării individului, pe abilitățile sale de comunicare și interacțiune socială, precum și pe prezența unor comportamente repetitive sau restrictive, toate acestea fiind aspecte cheie în diagnosticarea TSA.

Instrumentul de evaluare ADI-R este structurat în jurul a 93 de întrebări care acoperă trei arii principale legate de funcționarea unei persoane: abilitățile de comunicare, capacitatea de a interacționa social într-un mod reciproc și prezența unor comportamente care sunt limitate, se repetă frecvent sau sunt stereotipe. În plus, se acordă atenție și altor tipuri de comportamente care pot fi relevante. Fiecare dintre aceste întrebări sau elemente din ADI-R este evaluat atât în contextul prezentului, cât și al trecutului individului. Prin „comportament actual”, se înțelege că anumite acțiuni sau tipare de comportament au fost observate în ultimele trei luni. În ceea ce privește comportamentul din trecut, evaluarea poate varia: unele întrebări sunt menite să afle dacă anumite comportamente au existat vreodată în viața persoanei, în timp ce altele se concentrează pe o fereastră de timp mai specifică, întrebând dacă comportamentele erau prezente între vârstele de 4 și 5 ani. Această perioadă este etichetată ca „cea mai neobișnuită comportare între 4 și 5 ani” și este folosită pentru a identifica modele de comportament care pot fi semnificative pentru diagnosticul de TSA.

În cadrul ADI-R, un număr de până la 42 de întrebări din interviu sunt utilizate într-un mod structurat pentru a crea un algoritm diagnostic pentru autism. Acest algoritm se bazează pe criteriile stabilite de clasificarea internațională a bolilor ICD-10, publicată de Organizația Mondială a Sănătății în 1990, și pe cele ale Manualului de Diagnostic și Statistică a Tulburărilor Mentale, ediția a patra (DSM-IV), publicat de Asociația Americană de Psihiatrie în 1994.

Pe lângă cele trei domenii principale de comportament – comunicarea, interacțiunile sociale reciproce și comportamentele restricționate, repetitive și stereotipate – ADI-R include și un al patrulea domeniu. Acesta se referă la semnele de dezvoltare anormală care sunt observabile la sau înainte de vârsta de 36 de luni, ceea ce ajută la determinarea dacă copilul respectă criteriile legate de vârsta la care au început să apară simptomele. Pentru ca un copil să fie clasificat cu „autism” conform ADI-R, trebuie să atingă sau să depășească un anumit prag în fiecare dintre cele patru domenii menționate. În ceea ce privește domeniul comunicării, există praguri diferite în funcție de abilitățile verbale ale copilului. Un copil este considerat vorbitor dacă folosește limbajul într-un mod funcțional, adică utilizează zilnic fraze de cel puțin trei cuvinte, care uneori includ un verb și pot fi înțelese de alte persoane. Pentru a fi evaluat în acest domeniu, copilul trebuie să obțină un scor de 0 la întrebarea 30, care se referă la nivelul general al limbajului.

În încercarea de a oferi o perspectivă mai amplă asupra tulburărilor din spectrul autist (TSA), cercetătorii au recurs la utilizarea unor praguri reduse în combinație cu același set de întrebări, extinzând astfel algoritmul de diagnostic. Această abordare a fost evidențiată în mai multe proiecte de cercetare colaborativă, cum ar fi cele conduse de Dawson et al. (2004), Lainhart et al. (2006) și Risi et al. (2006). Algoritmul standard pentru diagnosticarea copiilor cu vârsta de 4 ani sau mai mult se bazează pe identificarea comportamentelor ce au fost prezente „oricând/în cea mai neobișnuită formă” din istoricul copilului. Totodată, sunt disponibile variante ale algoritmului care se concentrează pe comportamentele manifestate recent, acestea fiind special concepute pentru a ajuta în diagnosticarea clinică a copiilor începând cu vârsta de 2 ani (Dawson et al., 2004; Lainhart et al., 2006; Risi et al., 2006).

Pentru a se adapta nevoilor de cercetare specifice copiilor de vârstă fragedă, a fost elaborată o versiune modificată a ADI-R, numită Toddler ADI-R, care este orientată către colectarea de date descriptive relevante pentru copiii sub vârsta de patru ani. Această ediție adaptată conține un număr total de 125 de întrebări și categorii, din care 32 sunt complet noi și sunt special concepute pentru a evalua când au început să se manifeste simptomele asociate cu autismul și cum se desfășoară dezvoltarea copilului într-un mod mai larg. În timp ce majoritatea elementelor din Toddler ADI-R sunt similare cu cele din versiunea standard a ADI-R, o diferență notabilă este aceea că Toddler ADI-R nu are în componență întrebări sau categorii specifice pentru evaluarea comportamentelor observate la copiii cu vârsta între patru și cinci ani.

Cercetările din trecut au relevat că algoritmul de diagnostic utilizat în evaluarea autismului era eficient pentru copii ale căror abilități mentale nonverbale erau echivalente cu cele ale unui copil de peste 2 ani (conform studiilor realizate de Le Couteur et al., 1989; Lord et al., 1994; Rutter et al., 2003). Astfel, metoda de interviu bazată pe acest algoritm era adecvată pentru diagnosticarea autismului într-un spectru larg de vârste, începând de la etapele timpurii ale copilăriei și până în etapa adultă, cu condiția esențială ca persoana evaluată să prezinte o vârstă mentală nonverbală mai mare de 2 ani. Recent, însă, au fost elaborate algoritmi noi, special concepuți pentru evaluarea copiilor de vârstă foarte mică și a preșcolarilor. Acești algoritmi noi s-au dovedit a avea o validitate predictivă mai bună, adică o capacitate îmbunătățită de a prezice corect prezența tulburării spectrului autist, comparativ cu algoritmii folosiți anterior pentru copiii cu vârste cuprinse între 12 și 47 de luni, așa cum a fost evidențiat în cercetarea condusă de Kim și Lord în 2011. Noii algoritmi dezvoltați permit aplicarea instrumentului de evaluare ADI-R chiar și pentru copiii foarte mici, începând de la vârsta de numai 12 luni, cu condiția ca aceștia să aibă abilități de dezvoltare nonverbală echivalentă cu cea a unui copil de 10 luni. De asemenea, acești algoritmi actualizați conțin întrebări care se regăsesc în ambele variante ale ADI-R – atât în cea destinată copiilor mici, cunoscută sub numele de „toddler version”, cât și în cea standard. Acest lucru facilitează folosirea lor indiferent de versiunea ADI-R utilizată, asigurând flexibilitate și coerență în procesul de diagnosticare a autismului la copii de diferite vârste.

Elementele cuprinse în ADI-R sunt concepute să identifice comportamente specifice care apar rar sau deloc la persoane fără tulburări din spectrul autist (TSA) sau la cele fără deficiențe intelectuale majore. Din acest motiv, nu s-au putut obține valori numerice standard pentru scorurile copiilor cu dezvoltare normală, acestea nefiind calculate pe baza datelor din populația largă. Totuși, s-au efectuat comparații între scorurile obținute de copii și adolescenți cu diverse alte tulburări și acestea au contribuit la elaborarea algoritmilor folosiți în diagnosticarea TSA (conform studiilor de Le Couteur et al., 1989; Lord et al., 1994; Kim și Lord, 2011). În cercetare, specialiștii au utilizat scorurile obținute pe fiecare domeniu în parte sau suma scorurilor pe toate cele trei domenii pentru a evalua gradul de severitate al simptomelor autiste, chiar dacă această metodă nu a fost verificată direct din punct de vedere al validității. Deși scorurile au fost publicate pentru diverse grupuri studiate în cercetare, acestea nu au fost încă dimensionate într-un mod sistematic.

Istoricul ADI-R

Interviul ADI a fost creat pentru prima dată în anul 1989 (conform studiului Le Couteur și colaboratorii săi, 1989), și ulterior a fost revizuit în anul 1994 (Lord și colaboratorii săi, 1994). Versiunea revizuită din 1994 a fost redusă ca lungime față de versiunea inițială pentru a ușura utilizarea interviului atât în practica clinică, cât și în cercetare. Ediția curentă a ADI-R a fost lansată în anul 2003 de către Western Psychological Services.

Versiunea ADI-R concepută special pentru evaluarea copiilor de vârstă mică a fost completată în 2006, cu principalul scop de a fi utilizată în studiile de cercetare. Odată cu apariția acestei noi ediții, s-a observat o nevoie crescândă de instrumente care să permită diagnosticarea timpurie a autismului la copii. Acest fapt a condus la elaborarea unor algoritmi de diagnostic noi, care să fie mai bine adaptați pentru copiii foarte mici și pentru preșcolarii aflați la începutul dezvoltării lor (conform studiului realizat de Kim și Lord în 2011). Acești algoritmi noi sunt compuși dintr-un număr mai mic de întrebări decât cei inițiali, fiind astfel mai simplificați și mai adecvați pentru folosirea în cazul copiilor între 12 și 47 de luni, oferind o evaluare mai precisă și mai ușor de administrat pentru această grupă de vârstă specifică.

Caracteristici psihometrice

Caracteristicile psihometrice ale versiunii inițiale a ADI au fost documentate pentru un grup format din 16 persoane cu autism și 16 persoane cu dizabilități intelectuale, incluzând atât copii cât și adulți. Grupurile erau variate, acoperind o plajă largă de vârste și niveluri de IQ de performanță, cu o medie de vârstă de 12,28 ani și o abatere standard de 3,43, într-un interval de IQ de performanță între 43 și 71. Subiecții au fost riguros aleși și au fost supuși unui interviu și codificați fără a avea cunoștință despre diagnosticul lor. Fiabilitatea între diferiți evaluatori a fost verificată, cu valori kappa pentru evaluarea multiplă variind între 0,25 și 1 pentru fiecare întrebare în parte. Coeficienții de corelație intraclass au fost toți peste 0,94 pentru scorurile tuturor subdomeniilor și domeniilor. Majoritatea întrebărilor individuale au demonstrat o capacitate bună de a face distincția între grupul cu autism și cel al persoanelor cu dizabilități intelectuale dar fără autism (Le Couteur et al., 1989).

În procesul de formulare a algoritmilor pentru versiunea actualizată a Instrumentului de Diagnostic al Autismului – Revizuit (ADI-R), s-au colectat și analizat date psihometrice de la un set de 50 de copii, dintre care jumătate au fost diagnosticați cu autism, iar cealaltă jumătate prezentau dizabilități intelectuale. Selectarea acestor copii a fost efectuată cu mare atenție, iar interviurile și codificările au fost realizate fără ca evaluatorii să cunoască diagnosticul anterior al copiilor, asigurând astfel obiectivitatea procesului (așa cum este indicat în studiile lui Lord și colaboratorii săi din 1994 și Rutter și colaboratorii săi din 2003). Copiii inclusi în studiu prezentau vârste cronologice între trei și aproape cinci ani, iar abilitățile lor mentale nonverbale se situau între 21 și 74 de luni. Pentru a verifica cât de consecvente sunt evaluările între diferiți examinatori, s-a lucrat cu un subgrup de 10 copii, înregistrându-se coeficienți kappa care indicau un grad de acord între 0.63 și 0.89 pentru fiecare item al interviului. Folosind același subgrup, s-au obținut de asemenea corelații intraclass foarte ridicate, peste 0.92, pentru scorurile atribuite fiecărui subdomeniu și domeniu, demonstrând astfel o înaltă fiabilitate a instrumentului.

După ce ADI-R a fost standardizat inițial în 1989, cercetătorii au decis să continue evaluarea preciziei instrumentului folosind un grup nou de participanți. Acest grup adițional era compus din 53 de copii cu autism și 41 de copii care nu aveau autism, dar care prezentau fie deficiențe intelectuale, fie probleme în dezvoltarea limbajului. Scopul era de a testa și valida în continuare instrumentul ADI-R, așa cum este descris în studiul publicat de Lord și colegii săi în anul 1993. Constatarea importantă a fost că gradul de concordanță între evaluări, măsurat prin coeficienții kappa, a fost similar cu cel din studiul original, având valori care variau de la 0.62 la 0.96 pentru întrebările individuale. În plus, consistența rezultatelor obținute atunci când testul a fost administrat de două ori aceluiași subiect (fiabilitatea test-retest) a fost deosebit de înaltă, cu coeficienți cuprinși între 0.93 și 0.97, indicând o stabilitate foarte bună a instrumentului în timp.

În cea mai recentă versiune a ADI-R, s-a observat că majoritatea întrebărilor au capacitatea de a face distincție eficientă între copiii diagnosticați cu autism și cei cu dizabilități intelectuale (conform studiului Lord și alții din 1994). Algoritmii folosiți au reușit să identifice copiii cu autism cu vârsta de peste 36 de luni, separându-i de cei cu tulburări din afara spectrului autismului, cu niveluri înalte de sensibilitate și specificitate (amândouă depășind valoarea de 0.90). Studii adiționale asupra datelor obținute de la copiii de vârstă preșcolară au indicat că algoritmii ADI-R pot distinge între copiii de peste doi ani cu tulburări din spectrul autist și cei cu alte tipuri de tulburări de dezvoltare. Cu toate acestea, pentru copiii mai mici de doi ani, capacitatea de a diferenția între cei nonverbali cu tulburări din spectrul autist și cei nonverbali fără astfel de tulburări a fost insuficientă, ceea ce a dus la o specificitate redusă, mai ales în cazul copiilor cu o vârstă mentală de sub 18 luni (Lord et al. 1993).

Într-o cercetare mai amplă realizată de Risi și colaboratorii în 2006, s-a constatat că ADI-R este eficient în recunoașterea cazurilor de TSA la copiii mai mici de trei ani, reușind să identifice această condiție cu o rată de succes (sensibilitate) care depășește 80%. Cu toate acestea, instrumentul a prezentat o performanță mai slabă, cu o specificitate în jurul valorii de 70%, atunci când a venit vorba de a face distincția între copiii cu diferite forme de TSA care nu sunt clasificate ca autism și cei cu alte tulburări ce nu se încadrează în spectrul autist. Într-un studiu separat, Ventola și colegii săi în 2006 au raportat că diagnosticările bazate pe algoritmul ADI-R pentru copiii între 16 și 37 de luni au avut o sensibilitate inferioară comparativ cu cele realizate prin alte metode de evaluare, precum ADOS (dezvoltat de Lord și alții în 1999), CARS (creat de Schopler și alții în 1980), sau judecata clinică bazată pe criteriile DSM-IV. Aceasta sugerează că ADI-R ar putea să nu fie la fel de eficient în detectarea TSA la copiii foarte mici comparativ cu alte instrumente sau evaluări clinice.

Wiggins și Robins (2008) au constatat că utilizarea algoritmilor standard ADI-R a rezultat într-o capacitate redusă de detectare (sensibilitate) a tulburărilor din spectrul autist la copiii dintr-o anumită grupă de vârstă, în condițiile în care limita stabilită pentru secțiunea comportamentelor repetitive și restrictive (RRB) a fost aplicată criteriilor de diagnosticare.

Datorită faptului că s-au constatat rate scăzute de identificare corectă (sensibilitate) și de diferențiere corectă (specificitate) pentru copiii de vârstă fragedă, cercetătorii Kim și Lord în 2011 au dezvoltat versiuni noi ale algoritmilor utilizati în ADI-R, special concepute pentru copiii mici și preșcolari cu vârste cuprinse între 12 și 47 de luni. Acest lucru s-a bazat pe analiza unui eșantion format din 491 de copii cu tulburări din spectrul autist (TSA), 136 cu alte tulburări (NS) și 67 cu dezvoltare normală. Noii algoritmi propuși pentru ADI-R sunt structurați pe două niveluri diferite de praguri. Primul set de praguri este destinat utilizării în cercetare și este conceput să fie mai restrictiv, oferind o specificitate mai înaltă (șansa de a exclude corect cazurile non-TSA) dar o sensibilitate mai redusă (șansa de a identifica corect cazurile de TSA). Al doilea set de praguri este destinat utilizării clinice și este mai inclusiv, având o sensibilitate mai înaltă, ceea ce înseamnă că este mai probabil să identifice cazurile de TSA, dar cu o specificitate mai redusă, ceea ce înseamnă că poate include greșit și cazuri care nu sunt TSA. În plus, noii algoritmi includ și ceea ce se numește „intervale de preocupare”, care sunt menite să ajute în evaluarea clinică, oferind un ghid suplimentar pentru profesioniștii din domeniul sănătății. În cadrul eșantionului studiat, atunci când s-au folosit pragurile clinice, s-a constatat o sensibilitate între 80% și 94%, ceea ce indică o rată bună de detectare a cazurilor de TSA. Specificitatea, sau capacitatea de a exclude corect cazurile non-TSA, a variat între 70% și 81% pentru comparația dintre copiii cu TSA nonautiste și cei cu alte tulburări. În cazul utilizării pragurilor pentru cercetare, s-a obținut o sensibilitate între 80% și 84% și o specificitate între 85% și 90%, indicând o acuratețe mai mare în diferențierea TSA de alte tulburări în contextul cercetării.

Într-o cercetare extinsă (Kim și alții, 2013), care a utilizat două colecții de date separate obținute de la consorții susținute de Institutul Național de Sănătate, cum ar fi Programele Colaborative pentru Excelență în Autism și Studii pentru Avansarea Cercetării și Tratamentului Autismului (641 de participanți) și Institutul Național de Sănătate Mintală (167 de participanți), s-au confirmat concluziile cercetării psihometrice inițiale, validând astfel eficacitatea diagnosticului și structura factorială a algoritmilor ADI-R recent elaborați pentru copii foarte mici și preșcolari (conform studiului Kim și Lord din 2011). Aceste rezultate au indicat că noile formule ADI-R pot fi implementate cu succes în bazele de date de cercetare existente care cuprind copii între 12 și 47 de luni, și chiar la cei cu vârste mentale nonverbale de cel puțin 10 luni, în scopul clasificării diagnostice. Cu toate acestea, când s-au folosit acești algoritmi pe un eșantion din afara Statelor Unite, s-a observat o sensibilitate mai mică, mai ales la copiii care puteau forma fraze, ceea ce sugerează necesitatea replicării și testării algoritmilor cu mai multe grupuri independente internaționale (de Bildt și alții, 2015).

 

Utilizări clince

Instrumentul ADI-R generează un profil detaliat pentru un individ, fie că este copil, adolescent sau adult, cuprinzând detalii despre capacitatea acestuia de a interacționa social, abilitățile de limbaj și comunicare, cât și despre prezența unor comportamente și interese rigide, repetitive și stereotipe. Evaluarea se face pe baza relatărilor amănunțite ale părinților sau îngrijitorilor despre istoricul și comportamentul persoanei evaluate, facilitând astfel pentru clinician obținerea de date atât cantitative, cât și calitative. Este esențial ca profesioniștii din domeniul sănătății să înțeleagă că diagnosticul stabilit folosind algoritmi specifici ADI-R nu este echivalent cu un diagnostic clinic veritabil. Diagnosticul clinic real se construiește pe baza unui ansamblu de informații, incluzând observații directe ale comportamentului individului (conform surselor Le Couteur și alții, 2007; Risi și alții, 2006; Kim și Lord, 2012).

Studiul realizat de Risi și echipa sa în 2006 a evidențiat că aplicarea combinată a două instrumente de diagnosticare, ADI-R și ADOS, a îmbunătățit acuratețea în identificarea cazurilor de autism și în diferențierea acestora de alte condiții care nu sunt asociate cu spectrul autist. Acest lucru înseamnă că, atunci când s-au folosit ambele instrumente împreună, probabilitatea de a recunoaște corect un caz de autism (sensibilitate) a fost de 82%, iar probabilitatea de a confirma absența autismului în cazurile care nu sunt parte a spectrului autist (specificitate) a fost de 86%. Aceste cifre se aplică la copiii mai mari de trei ani. În cazul copiilor mai mici de trei ani, utilizarea combinată a celor două teste a produs o sensibilitate de 81% și o specificitate de 87%, sugerând că această abordare este eficientă și pentru această categorie de vârstă. În contrast, când fiecare dintre aceste instrumente de diagnosticare a fost utilizat pe cont propriu, capacitatea de a exclude corect cazurile care nu sunt autism (specificitate) a variat între 59% și 72%. Aceste cifre mai scăzute indică faptul că folosirea fie ADI-R, fie ADOS în mod izolat nu este la fel de eficientă în evaluarea corectă a autismului comparativ cu folosirea lor în tandem.

Le Couteur împreună cu colaboratorii săi (2007) au investigat beneficiile utilizării concomitente a ADOS și ADI-R în procesul de evaluare a copiilor preșcolari diagnosticați cu tulburări din spectrul autist (TSA), folosind o versiune îmbunătățită a algoritmilor ADOS, dezvoltată de Gotham și coautori în 2007. Această abordare a fost inspirată de constatările studiului anterior efectuat de Risi în 2006, care sugera că un diagnostic mai exact poate fi obținut prin combinarea informațiilor provenite de la cele două instrumente. Confirmând această ipoteză, Le Couteur și colegii săi au descoperit că utilizarea simultană a ADOS și ADI-R a îmbunătățit semnificativ acuratețea diagnosticării TSA, comparativ cu folosirea individuală a fiecărui instrument de evaluare. Aceasta înseamnă că, atunci când evaluările oferite de ADOS și ADI-R sunt coroborate, se pot obține rezultate mai fiabile în ceea ce privește identificarea corectă a tulburărilor din spectrul autist la copii mici.

Într-o manieră asemănătoare, aplicând algoritmii noi ai ADI-R concepuți special pentru grupa de vârstă a copiilor mici și preșcolarilor, împreună cu algoritmii actualizați ADOS și cei noi pentru ADOS destinat copiilor mici, Kim și Lord (2011) au observat că la copiii de vârste fragede, folosirea împreună a ADOS și ADI-R a sporit acuratețea diagnosticării în comparație cu utilizarea individuală a fiecărui instrument. Prin urmare, deși ADI-R oferă detalii despre istoricul și comportamentul actual al persoanei evaluate în multiple situații, utilizarea exclusivă a ADI-R nu este suficientă pentru formularea unui diagnostic clinic.

Pragurile stabilite de algoritmul de diagnostic facilitează clasificarea tulburărilor din spectrul autist (TSA) analizând tiparele comportamentale ale copiilor și verificând dacă acestea corespund cu criteriile stabilite de manualele de diagnosticare DSM-IV sau ICD-10 pentru tulburarea autistă. Algoritmii actualizați, care sunt specifici pentru copiii de vârstă mică și preșcolari, oferă specialiștilor posibilitatea de a alege dintr-o varietate de opțiuni pentru a diagnostica această categorie de vârstă.

În context clinic, sunt oferite și așa-numitele „intervale de preocupare”, care ajută la evaluarea severității simptomelor de autism la copiii mici. Aceste intervale sunt clasificate ca fiind de la „preocupare mică la inexistentă”, „de la ușoară la moderată” și „de la moderată la severă”. Clinicienii și cercetătorii pot utiliza aceste intervale pentru a lua decizii în ceea ce privește necesitatea de a supune copilul la evaluări suplimentare sau de a îndruma copilul rapid către servicii de tratament, fără a se baza exclusiv pe pragurile stabilite de algoritmul de diagnostic. Dacă scorul unui copil se încadrează în intervalul „de la mică la inexistentă”, acest lucru sugerează că nu s-au observat mai multe comportamente asociate cu TSA la respectivul copil decât în cazul altor copii de aceeași vârstă care nu prezintă TSA. În contrast, un copil care se încadrează în intervalul „de la ușoară la moderată” poate manifesta comportamente ce coincid cu TSA, deși acestea nu sunt neapărat distinctive sau exclusive pentru TSA.

În contextul practicii medicale, este recomandat ca acei copii care sunt evaluați ca având simptome de autism de intensitate ușoară până la moderată, sau de la moderată la severă, să beneficieze de investigații amănunțite și monitorizare pe termen lung. Aceasta include realizarea unor teste suplimentare care să evalueze funcțiile cognitive și abilitățile de limbaj, precum și furnizarea de recomandări cu privire la tratamentul adecvat. Pe lângă utilizarea intervalelor de preocupare, este posibilă aplicarea unui scor unic, fix, în situații în care este necesară o clasificare mai riguroasă, de exemplu în cadrul studiilor de intervenție, cercetărilor care implică neuroimagistica sau studiilor genetice. Aceste opțiuni variate oferă posibilitatea medicilor și cercetătorilor de a lua decizii într-un mod transparent și de a recunoaște că diagnosticarea TSA în cazul copiilor foarte mici poate fi mai puțin consecventă și exactă în comparație cu diagnosticarea efectuată la copii mai în vârstă și adolescenți.

ADI-R include, pe lângă setul său de algoritmi utilizați pentru diagnosticarea standard, un instrument suplimentar pentru a evalua comportamentul recent al pacienților. Acesta este proiectat să fie aplicat în contexte clinice și are scopul de a observa cum se modifică comportamentul în timpul tratamentelor sau după finalizarea acestora, sau pentru a detecta semnele maturizării dezvoltării naturale sau ale schimbărilor din viața individului. Totuși, deoarece acest instrument dedicat comportamentului actual nu a fost confirmat științific ca fiind valid, nu se recomandă folosirea lui ca metodă independentă de diagnostic. Creatorii ADI-R lucrează în prezent la dezvoltarea unui algoritm nou, pregătindu-se pentru introducerea unui set de proceduri și criterii noi și actualizate. În paralel, se elaborează și se validează o versiune condensată a ADI-R care ar putea fi folosită pentru interviuri realizate prin telefon.

Instrumentul ADI-R este conceput pentru a facilita colectarea datelor despre istoric și pentru a capta perspectiva persoanei care îngrijește copilul cu privire la simptomele acestuia legate de tulburările din spectrul autist (TSA). Totuși, pentru a putea fi aplicat într-un mod consecvent și de încredere, este necesară o pregătire temeinică. Procesul de administrare a ADI-R poate dura între două și trei ore. Utilizarea ADI-R este indicată exclusiv pentru clinicienii care au experiență în domeniu și sunt bine informați despre TSA și manifestările asociate. Există ateliere de instruire și materiale video care îi pot ghida pe clinicieni și pe cercetători în învățarea procesului de scorare și de aplicare a ADI-R. În contextul studiilor de cercetare, cei care efectuează interviurile trebuie să atingă un nivel de fiabilitate stabilit.

 

Bibliografie:

  • American Psychiatric Association [APA]. (1994). Diagnostic and statistical manual of mental disorders (4th ed.). Washington, DC: Author.
  • Bishop, S. L., Huerta, M., Gotham, K., Alexandra Havdahl, K., Pickles, A., Duncan, A., … Lord, C. (2017). The autism symptom interview, school-age: A brief telephone interview to identify autism spectrum disorders in 5-to-12-year-old children. Autism Research, 10(1), 78–88.
  • Dawson, G., Webb, S., Carver, L., Panagiotides, H., & McPartland, J. (2004). Young children with autism show atypical brain responses to fearful versus neutral facial expressions of emotion. Developmental Science, 7(3), 340–359.
  • de Bildt, A., Sytema, S., Zander, E., Bölte, S., Sturm, H., Yirmiya, N., … Green, J. (2015). Autism diagnostic interview-revised (ADI-R) algorithms for toddlers and 474 Autism Diagnostic Interview-Revised young preschoolers: Application in a non-US sample of 1,104 children. Journal of Autism and Developmental Disorders, 45(7), 2076–2091.
  • DiLavore, P., Lord, C., & Rutter, M. (1995). The prelinguistic autism diagnostic observation schedule (PL-ADOS). Journal of Autism and Developmental Disorders, 25, 355–379.
  • Gotham, K., Risi, S., Pickles, A., & Lord, C. (2007). The autism diagnostic observation schedule (ADOS): Revised algorithms for improved diagnostic validity. Journal of Autism and Developmental Disorders, 37(4), 613–627.
  • Kim, S., & Lord, C. (2011). New autism diagnostic interview-revised (ADI-R) algorithms for toddlers and young preschoolers from 12 to 47 months of age. Journal of Autism and Developmental Disorders, 42, 82
  • Kim, S., & Lord, C. (2012). Combining information from multiple sources in the diagnosis of autism spectrum disorders using the new ADI-R algorithms for toddlers from 12 to 47 months of age. Journal of Child Psychology and Psychiatry, 53(2), 143–151.
  • Kim, S. H., Thurm, A., Shumway, S., & Lord, C. (2013). Multisite study of new autism diagnostic interviewrevised (ADI-R) algorithms for toddlers and young preschoolers. Journal of Autism and Developmental Disorders, 43(7), 1527–1538.
  • Lainhart, J., Bigler, E., Bocain, M., Coon, H., Dinh, E., et al. (2006). Head circumference and height in autism: A study by the collaborative program of excellence in autism. American Journal of Medical Genetics Part A, 140(21), 2256–2274.
  • Le Couteur, A., Rutter, M., Lord, C., Rios, P., Robertson, S., Holdgrafer, M., et al. (1989). Autism diagnostic interview: A semistructured interview for parents and caregivers of autistic persons. Journal of Autism and Developmental Disorders, 19, 363–387. Le Couteur, A., Lord, C., & Rutter, M. (2003). Autism diagnostic interview-revised. Los Angeles: Western Psychological Services.
  • Le Couteur, A., Haden, G., Hammal, D., & McConachie, H. (2007). Diagnosing autism spectrum disorders in preschoolers using two standardised assessment instruments: The ADI-R and the ADOS. Journal of Autism and Developmental Disorders, 38(2), 362–372.
  • Lord, C., Storoschuk, S., Rutter, M., & Pickles, A. (1993). Using the ADI-R to diagnose autism in preschoolers. Infant Mental Health Journal, 14(3), 234–252.
  • Lord, C., Rutter, M., & Le Couteur, A. (1994). Autism diagnostic interview-revised: A revised version of a diagnostic interview for caregivers of individuals with possible pervasive developmental disorders. Journal of Autism and Developmental Disorders, 24(5), 659–685.
  • Lord, C., Rutter, M., DiLavore, P., & Risi, S. (1999). Autism diagnostic observation schedule: Manual. Los Angeles: Western Psychological Services.
  • Lord, C., Luyster, R., Gotham, K., & Guthrie, W. J. (2000). Autism diagnostic observation schedule-toddler module. Los Angeles: Western Psychological Services.
  • Risi, S., Lord, C., Gotham, K., Corsello, C., Chrysler, C.,
  • Szatmari, P., et al. (2006). Combining information from multiple sources in the diagnosis of autism spectrum disorders. Journal of the American Academy of Child and Adolescent Psychiatry, 45, 1094–1103.
  • Rutter, M., Le Couteur, A., & Lord, C. (2003). Autism diagnostic interview-revised. Los Angeles: Western
    Psychological Services.
  • Schopler, E., Reichler, R. J., & Renner, B. R. (1980). The childhood autism rating scale (CARS). Los Angeles: Western Psychological Services.
  • Ventola, P. E., Kleinman, J., Pandey, J., Barton, M., Allen, S., Green, J., et al. (2006). Agreement among four diagnostic instruments for autism spectrum disorders in toddlers. Journal of Autism and Developmental Disorders, 36(7), 839–847.
  • Wiggins, L. D., & Robins, D. L. (2008). Excluding the ADI-R behavioral domain improves diagnostic agreement in toddlers. Journal of Autism and Developmental
    Disorders, 38(5), 972–976. World Health Organization [WHO]. (1990). International classification of diseases (10th revision). Geneva: World Health Organization.

Psih. Mădălina Simion

Psiholog clinician; neuropsiholog la Centrul de excelență MindCare din MedLife

S-a specializat in evaluarea complexa psihologica si neuropsihologica a copiilor, adolescentilor si adultilor cu afectiuni medicale (ADHD, anxietate, intarzieri in dezvoltare, tulburari genetice, tumori cerebrale, epilepsie, hidrocefalie, traumatisme cranio-cerebrale, etc) in vederea psihodiagnosticului.

A urmat o formare de 450 de ore teoretice si 500 de ore de practica in neuropsihologie clinica (Máster en Neuropsicología Clínica, Instituto Superior de Estudios Psicológicos (ISEP), acreditat de Consiliul General de Psihologie din Spania pentru specializarea in neuropsihologie clinica, program ce indeplineste ghidurile internationale de instruire ale Conferintei din Huston pentru acreditarea de psiholog expert in neuropsihologie clinica in Spania.

Interese profesionale: mapare corticala intraoperatorie, fMRI, functionare executiva

Write a comment:

*

Your email address will not be published.

Website pentru promovarea neuropsihologiei

PSIHOLOGIE CLINICA | NEUROPSIHOLOGIE © 2015 - 2021