Estudio completo que demuestra el aumento de CI durante el crecimiento de niños autistas
POR EMILY SIMONOFF, MD, RACHEL KENT, PHD, DOMINIC STRINGER, MSC, ANDREW PICKLES, PHD, TONY CHARMAN, PHD Y GILLIAN BAIRD, FRCPCH
Fuente: Child and Adolescent Psychiatry / 01/12/2020
Fotografía: Bing
Publicado: diciembre 18, 2019 - DOI:https://doi.org/10.1016/j.jaac.2019.11.020
NEW RESEARCH| VOLUMEN 59, NÚMERO 12, P1342-1352, DICIEMBRE 01, 2020
Trayectorias en los síntomas del autismo y la capacidad cognitiva en el autismo desde la infancia hasta la vida adulta: hallazgos de una cohorte epidemiológica longitudinal.
Objetivo
Por primera vez, utilizamos una cohorte longitudinal de autismo basada en la población para trazar las trayectorias de la cognición y los síntomas del autismo desde la infancia hasta la edad adulta temprana, e identificamos las características que predicen el nivel de función y el cambio con el desarrollo.
Método
Los modelos de la curva de crecimiento latente se ajustaron a los datos de la cohorte del Proyecto de Necesidades Especiales y Autismo en tres puntos temporales: 12, 16 y 23 años. Las medidas de resultado fueron el coeficiente intelectual y los síntomas de autismo en la Escala de Respuesta Social reportados por los padres. De los 158 participantes con un trastorno del espectro autista a los 12 años, 126 (80%) fueron reevaluados a los 23 años. Las características del niño, la familia y el contexto obtenidas a los 12 años predijeron la intercepción y la pendiente de las trayectorias.
Resultados
Ambas trayectorias mostraron una considerable variabilidad. El coeficiente intelectual aumentó significativamente en una media de 7,48 puntos de 12 a 23 años, mientras que los síntomas del autismo se mantuvieron sin cambios. En el análisis multivariado, el CI en escala completa fue predicho por el nivel inicial del lenguaje y el tipo de escuela (convencional/especializada). Los participantes con un historial de regresión temprana del lenguaje mostraron ganancias de CI significativamente mayores. Los síntomas de autismo fueron predichos por las puntuaciones del Cuestionario de Comunicación Social (versión de toda la vida) y los problemas emocionales y de comportamiento. Los participantes que asistían a escuelas convencionales mostraron significativamente menos síntomas de trastorno autista a los 23 años, que aquéllos en ambientes especializados; este hallazgo fue robusto al análisis de la puntuación de propensión a la confusión.
Conclusión
Nuestros hallazgos sugieren incrementos cognitivos continuos para muchas personas con autismo a lo largo del período de la adolescencia, pero una falta de mejora en los síntomas del autismo. Nuestro hallazgo de las influencias de la escuela en los síntomas del autismo requiere que se replique en otras cohortes y entornos, antes de extraer cualquier implicación en los mecanismos o la política.
Palabras clave: trastorno de autismo, cognición, epidemiología, resultado, SNAP
El trastorno del espectro autista (TEA) es un trastorno de por vida, caracterizado por deficiencias cualitativas en la interacción social y la comunicación, junto con un patrón de conductas restringidas o repetitivas y anomalías sensoriales. Existe una gran diversidad en la presentación y un cambio considerable a lo largo de la vida, pero la mayoría de las personas con autismo siguen teniendo un deterioro significativo en el funcionamiento social y de adaptación (1). Una prioridad fundamental para los padres de niños mayores y adolescentes con autismo, es comprender mejor lo que el futuro depara a su hijo en cuanto a los síntomas del trastorno del espectro autista y el funcionamiento cognoscitivo y de adaptación, para tomar decisiones informadas en materia de educación, empleo y formación profesional. Los primeros estudios de los resultados de los adultos en el autismo se vieron limitados por el pequeño tamaño de las muestras, que por lo general se determinaron clínicamente y, por lo tanto, es más probable que tengan altos niveles de deficiencia, y a menudo utilizaron medidas descriptivas del funcionamiento (2). No se sabe con certeza cuán pertinentes son estos estudios para las personas con autismo identificadas en la actualidad, que abarcan un grupo más amplio de individuos, algunos de los cuales pueden haber recibido intervenciones tempranas y estrategias educativas específicas.
Se han utilizado dos enfoques en el estudio de los resultados del autismo en adultos. Algunos investigadores han agregado datos de diferentes dominios, incluyendo síntomas de autismo, comportamiento de inadaptación, funcionamiento social, empleo y vida independiente, para clasificar ampliamente los resultados de los adultos en el autismo. Un examen sistemático de los estudios que utilizaron este método estimó que el 58,2% de los adultos con autismo, tenían resultados pobres o buenos en comparación con los buenos resultados (3). Si bien es esencial describir el funcionamiento global, estas amplias categorías pueden ocultar la variación y los factores causales de los patrones de desarrollo de las diferentes características subyacentes y, por lo tanto, no iluminan los mecanismos que sustentan los resultados. Por otra parte, se han estudiado las pautas de desarrollo de las características que se cree que sustentan los resultados funcionales, incluidos el coeficiente intelectual, la función de adaptación y los síntomas del autismo (4,5). El coeficiente intelectual y los síntomas del autismo se relacionan con los resultados de los adultos funcionales (1), incluida la vida independiente (5) y el empleo (6); por lo tanto, la identificación de las características presentes en la infancia que predicen el curso de la vida es importante en la planificación personal para las familias, así como para los sistemas de atención de salud y sociales. Las conclusiones anteriores con respecto al coeficiente intelectual indican una considerable heterogeneidad en el desarrollo, y los estudios varían en cuanto a la reducción, la ausencia de cambios o el aumento del coeficiente intelectual desde la infancia hasta la edad adulta (4), sin que exista una pauta predominante clara. En cambio, los estudios longitudinales de los síntomas del autismo, generalmente informan de mejoras, aunque la mayoría de las personas siguen estando por encima del umbral de diagnóstico, cuando éste se ha medido (4).
La bibliografía se caracteriza por su heterogeneidad, pero la comparación de los estudios longitudinales de resultados en adultos a lo largo del tiempo ha sugerido que los más recientes suelen informar de mejores resultados (2), lo que probablemente refleja las diferencias de muestras e intervenciones en informes anteriores, por lo que es especialmente importante examinar los resultados en las cohortes de la población identificadas con los actuales criterios de referencia para el diagnóstico, ya que serán los más pertinentes para las poblaciones actuales. Además, en el caso del autismo, la mayoría de los estudios se limitan a explorar un número limitado de posibles factores de predicción, y una minoría incluye factores familiares y sociales (por ejemplo, Woodman y otros (7)).
En el presente estudio se utilizan datos del Proyecto sobre Necesidades Especiales y Autismo (SNAP) (8), una muestra extraída de una cohorte de la población que incluye personas con autismo de todos los niveles de capacidad, para explorar las trayectorias del coeficiente intelectual y los síntomas del autismo desde la infancia hasta la edad adulta temprana. Examinamos qué factores individuales, familiares y contextuales de la infancia implicados en la literatura anterior predicen las trayectorias del CI y los síntomas del autismo a lo largo del tiempo. Utilizamos el modelado de la curva de crecimiento latente (LGC) para estimar simultáneamente la cantidad de cambio medio mientras se tienen en cuenta las diferencias individuales en las trayectorias, y los predictores del nivel medio (intercepción) y la cantidad y dirección del cambio (pendiente).
Método
Participantes
Todos los miembros de la cohorte del SNAP que recibieron un diagnóstico de autismo infantil, síndrome de Asperger, trastorno generalizado del desarrollo no especificado de otra manera, o autismo atípico en la primera oleada de recopilación de datos de la Clasificación Estadística Internacional de Enfermedades, 10ª revisión (CIE-10), reunían los requisitos para participar. El término autismo se utiliza posteriormente para referirse a esta cohorte. La muestra de SNAP se extrajo originalmente de una cohorte de población total de 56.946 niños nacidos entre julio de 1990 y diciembre de 1991 en 12 distritos del sudeste de Inglaterra, como se describe detalladamente en otra parte (8) y en el Suplemento 1, sección 1, disponible en línea (9, 10, 11). De ellos, 158 (132 participantes varones) cumplían los criterios en la primera oleada, de 10 a 12 años de edad, para el autismo (81 autismo infantil, 77 otros trastornos generalizados del desarrollo). Una submuestra de 100 jóvenes con autismo y un coeficiente intelectual >50 participó a los 15 y 16 años (onda 2). Se intentó contactar con las familias de los 158 participantes con autismo (rango completo de CI) a la edad de 23 años (onda 3) y se completaron con éxito las evaluaciones de 126 (80%; 110 participantes varones; también 110 con adultos jóvenes y 16 con padres solamente), que representan el denominador de todas las estadísticas descriptivas que se indican a continuación (Figura 1).
Figura 1. Proyecto de Necesidades Especiales y Autismo [SNAP] Participación de la cohorte en las ondas 1 a 3
El Comité del Servicio Nacional de Ética de la Investigación de Camberwell y St. Giles, número 12/LO/1770, Servicio Integrado de Aplicaciones de la Investigación, número de proyecto 112286, dio su aprobación ética. Se obtuvo el consentimiento informado por escrito de todos los padres participantes y de 83 adultos con autismo que tenían capacidad mental para dar su consentimiento. Cuando los investigadores consideraron que un participante no tenía capacidad para dar su consentimiento, se designó a un consultor para determinar si el joven adulto desearía participar si hubiera podido dar su consentimiento informado.
Medidas
Variables de resultados para las trayectorias
Las trayectorias del CI se estimaron utilizando una combinación de medidas estándar de CI y, para las ondas 1 y 3, informes parentales de funcionamiento adaptativo. Estos últimos se incluyeron porque algunos participantes no pudieron acceder a las pruebas convencionales de CI y otros se negaron a participar. En la onda 1, el CI a escala completa en el WISC-IIIUK y la puntuación compuesta de las Escalas de Comportamiento Adaptativo de Vineland, Primera Edición (VABS-I) proporcionaron una medida de CI latente. Con fines descriptivos y para su uso en el análisis de propensión, pero no en los modelos de crecimiento, para 29 participantes que no pudieron acceder al WISC (Tabla 1), el CI a escala completa recodificado se imputó a partir de la puntuación del VABS como variable auxiliar (Suplemento 2, sección 2, disponible en línea). En la onda 3, 108 de los 110 adultos participantes completaron la Escala Abreviada de Inteligencia de Wechsler (WASI-II); para 16 cuyos padres participaron, pero a los que les faltaba el CI de adulto joven se les imputaron puntuaciones utilizando, como variable auxiliar, el compuesto adaptativo general del Sistema de Evaluación del Comportamiento Adaptativo (ABAS-II) (12) comunicado por los padres. Los primeros 10 participantes de la onda 3 recibieron la versión de dos subpruebas del WASI-II; otros recibieron la versión de cuatro subpruebas. En la ola 2, sólo se incluyó la versión de cuatro subpruebas del WASI-I. Todas las medidas de CI y de comportamiento adaptativo se normalizan a una media de 100 y SD de 15.
Tabla 1. Características de los participantes
(véase en inglés en el siguiente enlace)
https://jaacap.org/action/showFullTableHTML?isHtml=true&tableId=tbl1&pii=S0890-8567%2819%2932231-2
Nota: ABAS = Programa de Evaluación de Conducta Adaptativa; ADOS = Programa de Observación Diagnóstica del Autismo; CELF = Evaluación Clínica de la Función del Lenguaje; DISCO = Entrevista Diagnóstica para Trastornos de Comunicación Social; rFSIQ, CI recodificado a escala completa; GHQ = Cuestionario General de Salud; SCQ = Cuestionario de Comunicación Social; SDQ = Cuestionario de Fortalezas y Dificultades; SRS = Escala de Respuesta Social; VABS = Escala de Comportamiento Adaptativo de Vineland; W1, W2, W3, = onda 1, 2, 3; WASI = Escala de Inteligencia para Adultos Wechsler; WISC = Escala de Inteligencia para Niños Wechsler.
Los síntomas de autismo se midieron usando la puntuación total bruta de la Escala de Respuesta Social (SRS)13 reportada por los padres en cada onda. La SRS es una escala validada de 65 elementos que muestra el comportamiento autista en los últimos 6 meses. La versión infantil de la SRS-1 se usó en las ondas 1 y 2, y la versión adulta de la SRS-2 se usó en la onda 3. El SRS-1 y el SRS-2 difieren principalmente en sus normas, pero hay diferencias menores en el contenido de los artículos descritos en la Tabla S1, disponible en línea. Utilizamos puntuaciones brutas en lugar de estandarizadas para examinar el cambio individual en los síntomas reales. Las puntuaciones más altas indican más síntomas.
Variables de predicción
Estas variables se seleccionaron de la evaluación de la primera fase e incluyeron características del niño, características de los padres y características contextuales.
1. Los síntomas tempranos del autismo se midieron utilizando el Cuestionario de Comunicación Social (SCQ) de toda la vida (9), centrándose en los síntomas a la edad de 4 a 5 años, adquiridos en la evaluación. (2). El desarrollo de los lactantes y los niños pequeños se midió retrospectivamente utilizando 17 ítems de la Entrevista de Diagnóstico de los Trastornos de Comunicación Social (DISCO) (14), lo que arrojó resultados que iban de 0 a 34, y los resultados más altos indicaban una anomalía. La regresión del desarrollo del lenguaje (binario, con una puntuación de 1 si está presente) se obtuvo a partir del informe retrospectivo de los padres sobre el ADI-R, definido como una pérdida de cinco o más palabras utilizadas comunicativamente durante 3 meses antes de la pérdida, con o sin pérdida de habilidades en otras áreas.(15) La capacidad del lenguaje en niños con fluidez verbal se midió utilizando la Evaluación Clínica de la Función del Lenguaje (CELF).(16) Para proporcionar una estimación del lenguaje en todos los participantes, incluimos el módulo ADOS (1-3) utilizado, donde la selección se basa en el lenguaje expresivo del niño. El puntaje total de dificultades del Cuestionario de Fortalezas y Dificultades (SDQ) (17) midió los síntomas de salud mental co-ocurrentes actuales. La puntuación total de dificultades contiene las subescalas de conducta, emocional, déficit de atención/hiperactividad y problemas con los compañeros, que representan un amplio compuesto de problemas co-ocurrentes.
2. Los síntomas afectivos maternos se midieron mediante autoinformes en el Cuestionario General de Salud (GHQ-30) (18). Una clasificación binaria de la educación de los padres en el hogar se calificó como 1 cuando al menos uno de los padres recibió educación más allá de la escuela secundaria (8).
3. La privación en el vecindario se midió a partir de códigos postales completos utilizando el Índice Carstairs, que combina el hacinamiento, el sexo masculino, el desempleo, la proporción de la población en la clase social 4 y 5 del Registro General y los hogares sin automóvil; las puntuaciones bajas representan una privación baja (19).
Se incluyeron variables de referencia adicionales, descritas en el Suplemento 1, sección 3, disponible en línea, como posibles factores de confusión en un análisis de propensión que exploró la relación entre la colocación en la escuela de la onda 1 y la trayectoria de los síntomas del autismo.
Análisis estadístico
Los modelos LGC, representados en la figura S1, disponible en línea, se utilizaron para modelar por separado las trayectorias del coeficiente intelectual y de los síntomas del autismo. Los modelos fueron ajustados usando el comando sem en la versión 13.1 de Stata (StataCorp LP, College Station, Texas).
Cada uno de los modelos fue ponderado usando ponderaciones muestrales basadas en el diseño del estudio calculado como se describió anteriormente (8). Se usó la estimación de máxima verosimilitud de la información completa para todos los modelos, y se estimaron los errores estándar robustos. Todos los participantes fueron incluidos en el modelo si tenían al menos una observación que no faltara de la medida del CI o del SRS. Sólo se incluyeron los valores observados (no imputados). En el método de análisis se supuso que faltaban valores al azar, término que, en contra de lo que se cree, permite seleccionar a los participantes sobre la base del CI medido previamente que se utilizó en la onda 2 del diseño del estudio de cohortes del SNAP (20).
Se incluyeron variables latentes para modelar la variación en la interceptación, que representa los niveles medios de la variable de resultado en las tres ondas, y la pendiente lineal de la medida de resultado, que representa el cambio a lo largo del tiempo. Las trayectorias entre todos los indicadores y la intercepción latente se fijaron en 1, y la intercepción se centró en la edad de 12 años. Los caminos entre las medidas observadas y la pendiente latente se fijaron correspondiendo al tiempo transcurrido (onda 1, edad 12 = 0; onda 2, edad 16 = 4; onda 3, edad 23 = 11). Se permitió la covariable de la pendiente latente y la interceptación.
Como no todos los participantes pudieron completar un CI a escala completa en la onda 1 ó 3, utilizamos el llamado enfoque de la variable de latencia fantasma (21) con la puntuación compuesta VABS/ABAS que se utiliza como medida sustitutiva del CI, teniendo en cuenta la diferencia media del CI de la VABS (la tabla S2, disponible en línea, muestra las puntuaciones de la onda 1 real y latente). En este enfoque, las puntuaciones del CI observado son tratadas como medidas libres de error del CI latente a escala completa, mientras que el VABS/ABAS es tratado como una medida propensa al error. Además, tuvimos en cuenta el impacto de los efectos del suelo del CI y la función de adaptación utilizando modelos de regresión de las puntuaciones brutas para predecir las puntuaciones estandarizadas < 40 (detallado en el Suplemento 1, sección 4, disponible en línea). El CI del WASI-I en la onda 2 se utilizó como la medida singular observada del CI latente. Las variables latentes del CI en todas las ondas se modelaron entonces como variables indicadoras de la interceptación y la pendiente de las latentes.
Para el modelo LGC de síntomas de autismo, se usó como variables indicadoras el SRS reportado por los padres en cada onda. Para reducir el número de parámetros estimados (para la identificación del modelo), se limitaron las variaciones residuales de estas medidas observadas a ser iguales. Los posibles predictores de la intercepción latente y la pendiente se probaron primero uno a uno. Como este trabajo era exploratorio, no se hicieron ajustes para pruebas múltiples. El modelo de predicción final se construyó utilizando una selección regresiva; todas las variables que mostraban una predicción univariante de la intercepción o la pendiente (con p < 0,2) se incluyeron en el modelo. Las variables predictoras se eliminaron sistemática y secuencialmente en orden de importancia decreciente, siendo todas las variables finales retenidas significativas (p < 0,05). Se comprobó la sensibilidad del modelo final a las observaciones de gran peso. Se ajustó un modelo no ponderado, y los predictores no se incluyeron en el modelo final si alguna diferencia importante en los resultados se debía a observaciones altamente ponderadas.
Para investigar la confusión potencial en el efecto estimado del tipo de escuela (escuela especializada versus escuela convencional), utilizamos la correspondencia de la puntuación de propensión en los factores de confusión teorizados, medidos en la onda 1 y descritos en el Suplemento 1, sección 5, disponible en línea. Los efectos de la correspondencia de la puntuación de propensión se demuestran en los Cuadros S3 y S4, disponibles en línea.
Resultados
Las características de la muestra para los datos observados utilizados en el modelo de CI se muestran en la Tabla 1 y para la muestra ligeramente reducida en el modelo de síntomas de autismo (SRS) en la Tabla S3, disponible en línea. Se incluyeron los datos de 156 participantes (140 participantes varones) y 138 participantes (123 participantes varones) en las trayectorias del CI y el SRS, respectivamente.
Modelo LGC para el CI
El modelo LGC de CI (Figura 2a) mostró una fuerte evidencia de una pendiente lineal positiva con un aumento medio estimado del CI latente por año de 0,68 (IC del 95% [0,45, 0,91]; p < 0,001); el aumento medio total estimado de la onda 1 a la onda 3 es, por tanto, de 7,48 (IC del 95% [4,95, 10,01]). Hubo una gran cantidad de variabilidad en los niveles iniciales del CI en la onda 1, con un CI medio estimado de 68,95 (IC del 95% [63,08, 74,82]). La pendiente y la interceptación se correlacionaron 0,009 en un modelo sin predictores, lo que indica que, a la edad de 12 años, hay poco efecto del nivel de CI en el alcance de la ganancia sobre la adolescencia.
Figura 2. Depicción de las trayectorias de desarrollo
En los análisis univariantes (Tabla 2), utilizando un nivel de significación de p < 0,05, completar el módulo 1 ó 2 de ADOS (comparado con el módulo 3), un nivel de lenguaje más bajo en el CELF, un desarrollo infantil más anormal en el DISCO, y asistir a una escuela especializada se asociaron con una intercepción de CI más baja (onda 1). Sólo un historial de regresión predijo un mayor aumento del CI (pendiente) a lo largo del tiempo, pero no se asoció con la intercepción del CI. En el modelo predictivo multivariado final, la asistencia a la escuela especializada (p = .014), el CELF más bajo (p < .001), y el módulo ADOS 1 y 2 (comparado con el módulo ADOS 3) predijeron fuertemente la intercepción del CI más bajo (p < .001). Los participantes que completaron el módulo ADOS 2 versus el módulo 3 tuvieron una disminución en la pendiente: CI latente/a -0,71 (95% CI [-119, -0,23]; p = .004). Hubo evidencia más débil (no significativa) de una disminución similar en la pendiente entre los participantes que completaron el módulo 1 y 3 de ADOS de -1,13 (IC del 95% [-2,30, -0,05]; p = .060). El efecto de la regresión del lenguaje en la pendiente fue significativo (p = 0,020), y el grupo con regresión tuvo un mayor aumento en el coeficiente intelectual: el grupo sin regresión aumentó 0,60 puntos de coeficiente intelectual/año (IC del 95% [0,23, 0,96]; p = 0,001), el grupo con regresión aumentó 1,18 puntos/año (IC del 95% [0,70, 1,65], p < 0,001) (Figura 2b).
Tabla 2. Modelo de curva de crecimiento latente del CI
(véase en inglés en el siguiente enlace)
https://jaacap.org/action/showFullTableHTML?isHtml=true&tableId=tbl2&pii=S0890-8567%2819%2932231-2
Nota: El tipo de letra negrita indica resultados estadísticamente significativos. ADOS = Programa de Observación Diagnóstica del Autismo; CELF = Evaluación Clínica de la Función del Lenguaje; DISCO = Entrevista Diagnóstica para Trastornos de Comunicación Social; GHQ = Cuestionario de Salud General; SCQ = Cuestionario de Comunicación Social; SDQ = Cuestionario de Fortalezas y Dificultades.
a Los coeficientes de las variables continuas en los modelos univariados están estandarizados, pero los valores p se toman de modelos no estandarizados.
Modelo LGC para los síntomas del autismo
Las puntuaciones brutas del SRS mostraron un aumento medio no significativo por año de 0,84 (IC del 95% [-0,46, 2,14]; p = 0,203) (Figura 2c). Hubo una gran variabilidad en los niveles iniciales de los síntomas del autismo, con una media estimada de la puntuación bruta inicial del SRS de 86,56 (IC del 95% [74,99, 98,13]), lo que equivale a una puntuación T de 75 para los participantes masculinos y 83 para los participantes femeninos, ≥99th centile. En un modelo sin predictores, la interceptación y la pendiente se correlacionaron -0,343, lo que indica que los participantes con mayores puntuaciones de la onda 1 mostraron un menor aumento con el tiempo.
Se utilizaron los mismos predictores y modelos potenciales que para el CI con resultados en la Tabla 3. En los análisis univariados, en p < 0,05, sólo la puntuación SCQ fue significativa, con puntuaciones SCQ más altas asociadas con el aumento de los síntomas del autismo. En términos de pendiente, los análisis univariados revelaron que la asistencia a escuelas especializadas; un menor CI de la onda 1; completar el módulo 1 de ADOS (comparado con el módulo 3), pero no el módulo 2 frente al módulo 3; y una mayor privación en el vecindario predijeron significativamente un mayor aumento relativo de los síntomas del autismo a lo largo del tiempo.
Tabla 3. Modelo de la curva de crecimiento latente de la gravedad del autismo
(veáse en inglés en el siguiente enlace)
https://jaacap.org/action/showFullTableHTML?isHtml=true&tableId=tbl3&pii=S0890-8567%2819%2932231-2
Nota: La negrita indica resultados estadísticamente significativos. ADOS = Programa de Observación Diagnóstica del Autismo; CELF = Evaluación Clínica de la Función del Lenguaje; DISCO = Entrevista Diagnóstica para Trastornos de Comunicación Social; GHQ = Cuestionario de Salud General; SCQ = Cuestionario de Comunicación Social; SDQ = Cuestionario de Fortalezas y Dificultades; SRS = Escala de Respuesta Social.
a Los coeficientes de las variables continuas en los modelos univariados están estandarizados, pero los valores p se toman de modelos no estandarizados.
En el modelo multivariante final, las puntuaciones más altas de SCQ (p = .001) y las dificultades totales de SDQ (p = .023) predijeron una mayor intercepción de los síntomas del autismo. El índice de privación de Carstairs se excluyó del modelo, ya que su efecto sobre los síntomas del autismo parecía estar excesivamente influenciado por un valor atípico altamente ponderado, y no era un predictor en un modelo no ponderado. Como se muestra en la figura 2d, los participantes de escuelas especializadas en la onda 1 tuvieron un aumento estimado de 3,63 (IC del 95% [1,64, 5,61]; p < 0,001) de media en los síntomas latentes del autismo/año en comparación con los participantes de escuelas convencionales (ajustado por las puntuaciones de SCQ y SDQ). Hubo pruebas débiles (no significativas) de que los participantes que asistían a escuelas especializadas tenían síntomas iniciales de autismo más bajos, una diferencia media de -16,77 (IC del 95% [-36,36; 2,81], p = 0,093). La adición de la puntuación de propensión para los participantes compatibles (n = 113) (Cuadros S4 y S5, disponibles en línea) atenuó la diferencia media, pero el tipo de escuela siguió siendo un fuerte predictor de la pendiente (2,05; IC del 95% [1,04, 3,06]; p < 0,001). Ya no había evidencia de una diferencia inicial en los síntomas del autismo (2,35; IC del 95% [-8,35, 13,04], p = 0,667).
Discusión
Hasta donde sabemos, este es el primer estudio longitudinal del autismo basado en la población para examinar las trayectorias desde la infancia hasta la vida adulta. La proporción seguida en la onda 3 (80%) es alta, y el uso de la máxima probabilidad como enfoque estadístico para tratar los datos que faltan, junto con la aplicación de pesos poblacionales, significa que los resultados reflejan la población más amplia con autismo de esta edad y origen geográfico.
Sin embargo, el estudio tiene limitaciones. La cohorte del SNAP se creó cuando los participantes tenían de 10 a 12 años de edad, y el estudio carece de medidas prospectivas desde la primera infancia. La estrategia original de muestreo se centró en los participantes identificados con problemas educativos o de desarrollo. Tampoco reclutó en exceso a las niñas, y el número de participantes femeninas es demasiado pequeño para explorar las diferencias de sexo. En la segunda oleada, sólo se incluyeron participantes con un coeficiente intelectual de ≥ 50, y los datos de los participantes con menor capacidad se trataron como faltantes al azar para estas medidas. Al igual que en otros estudios longitudinales, se utilizaron medidas de los síntomas del autismo comunicadas por los padres, pero no observaciones independientes, ya que no estaban disponibles en las tres ondas.
CI
Encontramos un aumento sustancial del coeficiente intelectual medio de 7,48 puntos, 0,5 SD en una puntuación estandarizada, de la onda 1 a la 3. Como las pruebas están normalizadas para todas las edades, no se espera ningún cambio en el coeficiente intelectual medio para la población general. El hallazgo debe considerarse en el contexto de una considerable variabilidad individual, como también se ha informado en otros estudios (22, 23, 24, 25). Aunque el efecto Flynn, en el que existen tendencias seculares de aumento del CI con el tiempo, no puede excluirse totalmente, es menos probable porque utilizamos pruebas de CI más antiguas en la onda 1 (que producirían CI relativamente más altos) y pruebas en la onda 3 que habían sido normalizadas más recientemente en relación con la fecha de la prueba (que producirían CI relativamente más bajos). Además, para muchos participantes se utilizaron diferentes pruebas de CI de contenido variable en la onda 1 en comparación con las ondas 2 y 3, lo que podría afectar artificialmente al CI a escala completa en personas con perfiles desiguales, como se observa a menudo en el autismo. Sin embargo, el aumento sugiere un desarrollo cognitivo continuo durante el período adolescente/adulto temprano que es mayor que el observado en los individuos con un desarrollo típico. Además, el aumento de los niveles de motivación o de la capacidad de acceder a las pruebas de coeficiente intelectual podría influir en el coeficiente intelectual medido; esos efectos podrían ser más que artefactos y podrían generalizarse al funcionamiento en la vida cotidiana. Los estudios longitudinales anteriores que abarcan un rango de edad similar son a veces difíciles de interpretar (porque se ha informado del CI en categorías o se ha utilizado una amplia variedad de medidas) e inconsistentes en sus conclusiones. Algunos estudios informan de un aumento general del coeficiente intelectual (2,26,27) mientras que otros informan de una disminución (28,29) o de un cambio poco aparente (22,25,30,31), y uno de ellos sugiere una diferencia en las trayectorias de las capacidades verbales y de rendimiento (23). Nuestro hallazgo es similar a los informes de los estudios de niños más pequeños, en los que la pauta es más típicamente de un aumento medio del coeficiente intelectual, de nuevo con una variabilidad considerable (30,32) o ningún cambio (33,34), en particular cuando se asocia con la adquisición del lenguaje (34).
Identificamos varios predictores de intercepción de CI que resistieron a las pruebas multivariantes.
Muchos están estrechamente vinculados al nivel cognitivo, como las habilidades lingüísticas y el tipo de escuela a la que se asiste. Otros estudios longitudinales identifican el CI infantil como uno de los predictores más fuertes del CI adulto (22, 23, 24,35,36). No encontramos un efecto de los síntomas del autismo en la intercepción o pendiente del CI, pero debe tenerse en cuenta que la mitad (20 de 40) de los ítems del CI en la versión de vida usada en la cohorte SNAP se refieren a conductas presentes en el período de 4 a 5 años de edad, unos 5 años o más antes de las evaluaciones de la onda 1.
Los antecedentes de regresión del lenguaje en las primeras etapas comunicados por los padres aumentaron significativamente el crecimiento del CI de la onda 1 a la 3. En un informe anterior centrado en la onda 1, demostramos una interacción significativa entre los antecedentes de regresión del lenguaje y la asociación entre los problemas de desarrollo infantil comunicados por los padres en el DISCO (como se incluye en los presentes análisis) y los síntomas actuales de autismo. En el grupo no regresivo, los problemas tempranos de desarrollo fueron predictivos de los síntomas de autismo en la onda 1, mientras que no hubo relación en el grupo con un historial de regresión del lenguaje, lo que sugiere que la regresión fue un marcador de perturbación temprana en el desarrollo. Las presentes conclusiones sobre las continuas diferencias en el desarrollo entre estos grupos, aunque en una esfera diferente de resultados, sugieren que las personas con regresión temprana siguen teniendo un curso de desarrollo diferente incluso en el segundo decenio de vida. Debería haber reservas sobre las asociaciones transversales entre los informes retrospectivos de regresión y otras características. Sin embargo, nuestros hallazgos son prospectivos, la relación es predictiva y el coeficiente intelectual se mide independientemente del informe de los padres. El corte de regresión del lenguaje ADI que seleccionamos es alto y puede pasar por alto algunos casos de regresión, especialmente en aquellos con un desarrollo más lento (37). Una posibilidad es que la regresión del lenguaje del desarrollo sea un marcador de una perturbación en el desarrollo que sólo se observa en personas con hitos cognitivos tempranos normales o avanzados (15,38). En el SNAP, los padres del grupo con regresión informaron que las primeras palabras ocurrieron a una media de 15,9 meses, en comparación con 26,1 meses en el grupo no regresivo (38). Alternativamente, la regresión puede simplemente indexar un curso de desarrollo distinto. En cualquier caso, los presentes hallazgos indican que un historial de regresión es un importante factor de pronóstico.
Síntomas del autismo
La falta de un cambio significativo en las puntuaciones brutas del SRS indica que el número de síntomas se mantiene estable a lo largo del tiempo, aunque el tipo puede alterarse. Esta estabilidad contrasta con nuestros hallazgos en relación con el coeficiente intelectual y también está en desacuerdo con varios estudios longitudinales que informan de una reducción de los síntomas del autismo desde la infancia hasta la adolescencia o la edad adulta, según se mide en el ADI-R7, (29,33,36) o en la Lista de Control del Comportamiento del Desarrollo (39). Hasta donde sabemos, ningún estudio previo ha explorado las trayectorias a largo plazo del SRS. El uso de la versión adulta del SRS en la onda 3 puede propor