Nuevo enfoque científico en las características sensoriales en el trastorno del espectro autista

Actualizado: 9 de sep de 2020




POR J. Tillmann, M. Uljarevic, D. Crawley, G. Dumas, E. Loth, D. Murphy, J. Buitelaar, T. Charman y el grupo AIMS-2-TRIALS LEAP

Fuente: Molecular Autism

Fotografía: Molecular Autism

Tablas, figuras: de los autores

Molecular Autism  volumen 11, número de artículo: 67 (2020) Citar este artículo

DOIhttps://doi.org/10.1186/s13229-020-00367-w

Tillmann, J., Uljarevic, M., Crawley, D. et al. Dissecting the phenotypic heterogeneity in sensory features in autism spectrum disorder: a factor mixture modelling approach. Molecular Autism 11, 67 (2020). https://doi.org/10.1186/s13229-020-00367-w


Disección de la heterogeneidad fenotípica de las características sensoriales en el trastorno del espectro autista: un enfoque de modelización de la mezcla de factores.


Resumen

(Glosario de abreviaturas: al final)

Antecedentes

La heterogeneidad en la presentación fenotípica del trastorno del espectro autista (TEA) es evidente en el perfil y la gravedad de las características sensoriales. Aquí, aplicamos el modelado de mezcla de factores (FMM en inglés) para probar un modelo factorial multidimensional del procesamiento sensorial en el TEA. Nuestro objetivo era identificar subgrupos sensoriales homogéneos en el TEA que difieren intrínsecamente en su gravedad a lo largo de las puntuaciones factoriales continuas. También investigamos los subgrupos sensoriales en relación con las variables clínicas: sexo, edad, coeficiente intelectual, síntomas de comunicación social, conductas restringidas y repetitivas, funcionamiento adaptativo y síntomas de ansiedad y trastorno por déficit de atención e hiperactividad.

Métodos

Se incluyeron 332 niños y adultos con TEA entre 6 y 30 años con CI que varían entre 40 y 148. En primer lugar, tres modelos diferentes de factores de confirmación se ajustaron a los 38 ítems del Perfil Sensorial Corto (SSP). Luego, se evaluaron los modelos de clases latentes (con subgrupos de dos a seis). El modelo factorial de mejor rendimiento, la estructura de 7 factores, se utilizó posteriormente en dos MFA que variaban en cuanto al número de subgrupos: un modelo de dos subgrupos, de siete factores y un modelo de tres subgrupos y siete factores.

Resultados

El FMM de "tres subgrupos/siete factores" era superior a todos los demás modelos basados en diferentes criterios de ajuste. Los subgrupos identificados diferían en la severidad sensorial de severo, moderado a bajo. Teniendo en cuenta los posibles efectos de confusión de la edad y el coeficiente intelectual, los participantes en estos subgrupos sensoriales tenían diferentes niveles de síntomas socio-comunicativos, comportamientos restringidos y repetitivos, habilidades de funcionamiento adaptativo y síntomas de falta de atención y ansiedad.

Limitaciones

Los resultados se obtuvieron utilizando una única medida de las características sensoriales, la SSP, que limita la posibilidad de generalizar los hallazgos.

Conclusión

Las características sensoriales pueden describirse mejor mediante tres subgrupos sensoriales homogéneos que difieren en los gradientes de gravedad sensorial a lo largo de siete puntuaciones factoriales continuas. Los subgrupos sensoriales identificados se diferenciaron, además, por la gravedad de los síntomas centrales y coocurrentes, y el nivel de funcionamiento adaptativo, lo que proporcionó pruebas novedosas sobre los correlatos clínicos asociados de los subgrupos sensoriales. Estos subgrupos sensoriales proporcionan una plataforma para seguir interrogando los correlatos neurobiológicos y genéticos del procesamiento sensorial alterado en la TEA.

Antecedentes

Está bien establecida la notable heterogeneidad en la configuración, la gravedad, la trayectoria y la respuesta al tratamiento tanto del diagnóstico básico como de los síntomas psiquiátricos y conductuales co-ocurrentes en los individuos con trastorno del espectro autista (TEA) [1, 2]. La falta de conocimiento de las fuentes que contribuyen a esta heterogeneidad ha obstaculizado el progreso hacia la comprensión de los mecanismos etiológicos, el desarrollo de tratamientos eficaces y la predicción de los resultados [3, 4]. Nosotros [3] y otros [5] hemos sugerido que un entendimiento más detallado de las características sensoriales atípicas puede ofrecer un enfoque prometedor para analizar la heterogeneidad de los TEA. El término "características sensoriales" se utiliza aquí para describir la diversa gama de síntomas sensoriales en los individuos con TEA que pueden abarcar la hiperreactividad, la hiporreactividad y los intereses sensoriales inusuales [6]. De hecho, diversos estudios han vinculado las características sensoriales atípicas con conductas restringidas y repetitivas [7, 8], deficiencias socio-comunicativas [9, 10], ansiedad [11, 12], problemas de conducta y de sueño [13, 14] y funcionamiento adaptativo [15]. Además, varios estudios han identificado la existencia de subgrupos sensoriales potencialmente informativos entre los individuos con TEA [12, 16, 17, 18, 19]. Sin embargo, las limitaciones estadísticas y metodológicas han impedido que el campo capitalice plenamente la utilidad potencial de las características sensoriales para explicar la heterogeneidad de los TEA [3].

En el ámbito más amplio de la psicopatología, se han propuesto diferentes enfoques metodológicos para investigar la heterogeneidad fenotípica [20]. Los métodos taxométricos tienen por objeto abordar la cuestión de si las diferencias individuales deben concebirse como rasgos continuos (es decir, los participantes difieren en el grado de un comportamiento observado) o en términos de tipologías (es decir, los participantes pertenecen a uno de los dos tipos cualitativamente diferentes o a subgrupos latentes [21];). Mientras que el primero se ha abordado utilizando diversos métodos de análisis factorial (FA), el segundo se ha ensayado utilizando el análisis de conglomerados y el análisis de clases latentes (LCA). En el FA, los factores latentes captan el contenido común entre los elementos de prueba y se supone que la variabilidad entre los participantes surge debido a las diferencias interindividuales en estas variables factoriales. Así pues, el factor o factores latentes pueden interpretarse como una cantidad dimensional en la que los individuos difieren en grado. Por el contrario, el análisis de conglomerados o LCA adopta una visión categórica para explicar la heterogeneidad: se supone que las clases o subgrupos de latentes categóricos captan la variabilidad entre los participantes y los individuos se clasifican en función de sus similitudes en el patrón de respuesta en un conjunto de variables de los ítems. El término subgrupo se utilizará en todo momento para referirse a las clases o grupos de latentes. En el análisis de conglomerados o LCA, se supone, por lo tanto, que la variación entre los individuos se relaciona con una diferencia de tipo, y los subgrupos derivados pueden diferir cualitativamente (es decir, los subgrupos presentes con un perfil cualitativamente diferente) o cuantitativamente (es decir, un subgrupo de puntuación alta o baja).

Hasta la fecha, estos dos enfoques metodológicos se han aplicado por separado para investigar la variabilidad de las características sensoriales en la TEA. Un número limitado pero creciente de estudios han utilizado la FA para delinear la estructura subyacente de las características sensoriales según se miden con las medidas del cuestionario de informe de los padres comúnmente utilizado, incluyendo el Perfil Sensorial Corto (SSP [22, 23]), el Cuestionario de Comportamiento Sensorial (SBQ [24]) y el Cuestionario de Experiencias Sensoriales Versión 3.0 (SEQ-3.0 [25]). De estas medidas, la SSP [26] es una de las medidas de características sensoriales de la TEA más utilizadas en el cuestionario para padres y cuidadores [27] y se ha utilizado en grandes proyectos de colaboración multicéntricos como la Red de Tratamiento del Autismo "Autism Speaks" [28] y el Proyecto Europeo Longitudinal de Autismo EU-AIMS [29]. Sin embargo, los pocos estudios existentes que han aplicado la FA para investigar las características sensoriales en individuos con TEA, según la medición de la SSP, han producido resultados no concluyentes, sugiriendo una estructura de seis [22] o nueve factores [23] que sólo se asemejaba parcialmente a la estructura de siete factores originalmente propuesta [26]. Las razones de estas incoherencias pueden estar relacionadas con las diferencias en el tamaño de la muestra y la composición por edades, así como con el uso de diferentes técnicas de FA de especificaciones diversas. Además, algunas de las nuevas construcciones hipotéticas presentaban muy pocos elementos para ser psicométricamente o clínicamente útiles [23]. Esto sugiere que actualmente no está claro cuál es la estructura/taxonomía exacta de las características sensoriales en la TEA, lo que también limita los estudios anteriores que han utilizado la TEA en enfoques de subgrupos.

Paralelamente a los trabajos mencionados, varios estudios han tratado de caracterizar la heterogeneidad de los rasgos sensoriales identificando grupos más homogéneos de individuos mediante diferentes tipos de análisis de conglomerados y enfoques de análisis de clases latentes (LCA) (para un examen véase [30]). Hasta la fecha, los estudios han propuesto entre dos y cinco subgrupos utilizando una gama de medidas diferentes, entre ellas el SSP [12, 18, 31], el Cuestionario de Experiencias Sensoriales (SEQ [16]), el Perfil Sensorial de Adolescentes/Adultos (AASP [32]), el Perfil Sensorial (SP [33]), el Perfil Sensorial de Bebés y Niños Pequeños (ITSP [34]) y el Perfil Sensorial 2 (SP-2 [35, 36]). Estos instrumentos difieren ampliamente en el tipo de informante (es decir, basado en la autodeterminación o en la representación), el uso que se pretende dar a la población objetivo (es decir, lactantes, niños o adolescentes/adultos), los dominios sensoriales evaluados y sus propiedades psicométricas [27, 37]. Además, la mayoría de los estudios se han visto limitados por el tamaño de las muestras y no han tenido en cuenta múltiples variables clínicas y de desarrollo, lo que ha dejado sin respuesta preguntas sobre los correlatos clínicos de los subgrupos sensoriales. Así pues, no es sorprendente que los estudios existentes carezcan de un consenso claro sobre el número de supuestos subgrupos sensoriales en los trastornos del espectro autista, su frecuencia y perfil, así como los correlatos clínicos y demográficos asociados. A pesar de algunas de esas diferencias, se identificaron sistemáticamente dos subgrupos sensoriales: los que tienen predominantemente características sensoriales leves (es decir, los denominados "adaptables a los sentidos" o "adaptables a la percepción") y los que tienen deficiencias marcadas en todos o la mayoría de los dominios sensoriales (es decir, los denominados "sensoriales graves", "diferencia sensorial generalizada" o "sensoriomotor"). En relación con el estudio actual, las investigaciones realizadas con la SSP han identificado tres subgrupos sensoriales que difieren en la gravedad de los síntomas de la ansiedad, pero no en la edad, el lenguaje expresivo o los síntomas sociocomunicativos asociados con la TEA [12], o cuatro subgrupos sensoriales. En un estudio se encontró que el primero se diferenciaba en términos de edad y nivel de comportamiento adaptativo [31], y en otro estudio en la edad y el coeficiente intelectual no verbal, pero no en el género o los síntomas de TEA [18]. Es probable que al menos algunas de estas incoherencias estén relacionadas con la variada elección de medidas sensoriales empleadas en los distintos estudios, así como con la diferente edad y tamaño de la muestra estudiada [30].

Si bien tanto el enfoque FA como el LCA han sido útiles para caracterizar más a fondo los rasgos sensoriales en los TEA, estos procedimientos taxométricos presuponen que las atipicalidades sensoriales o bien se encuentran exclusivamente a lo largo de un continuo de leve a grave o bien que los individuos pueden ser categorizados en un número finito de entidades o subgrupos homogéneos discretos. Así pues, la principal limitación de la FA es que no permite clasificar a los individuos en grupos, lo cual es fundamental tanto para informar la toma de decisiones clínicas como para hacer avanzar la investigación neurobiológica y genómica y los enfoques de la medicina de precisión en la TEA [38]. La principal limitación de la ECV y del enfoque categórico más ampliamente es que los subgrupos no consideran el rango de gravedad y deterioro dentro y entre las clases. La modelización de la mezcla de factores (FMM [39]) es un modelo híbrido flexible que combina los enfoques de ECV y FA mediante la modelización simultánea de la estructura subyacente para que sea a la vez categórica y dimensional. La estructura se considera categórica ya que el modelo permite la estratificación de los individuos en subgrupos discretos, a la vez que permite la heterogeneidad en la gravedad del rasgo subyacente dentro de estos grupos mediante el uso de variables latentes continuas. Este enfoque es particularmente útil porque no tiene las limitaciones de los dos procedimientos taxométricos convencionales y permite comparar directamente diferentes modelos de estructuras de síntomas. De hecho, el MFM se ha aplicado con éxito para evaluar las principales estructuras sintomáticas de diagnóstico en el trastorno por déficit de atención con hiperactividad (TDAH) [40, 41] y en el TEA [42,43,44,45]. Sin embargo, los esfuerzos anteriores en el TEA se centraron en las dos dimensiones sintomáticas de la comunicación e interacción social y las conductas restringidas y repetitivas (RRB [42,43,44, 46]) o en la empatía y la sistematización [45].

A pesar de la utilidad de este enfoque, el MFM no se ha utilizado para caracterizar los rasgos sensoriales en la TEA. Por lo tanto, nuestro estudio trató, por primera vez, de aplicar el MFM para comparar las estructuras híbridas dimensionales, categóricas y dimensionales-categóricas de los rasgos sensoriales en una muestra grande y bien caracterizada de individuos con TEA. Nuestro objetivo era aclarar si la estructura de las características sensoriales en los TEA puede conceptualizarse mejor mediante: 1) un continuo en el que los individuos difieren en cuanto a la gravedad, 2) subgrupos sensoriales que presentan diferencias cuantitativas o cualitativas en sus perfiles sensoriales o 3) un modelo factorial multidimensional compuesto de subgrupos sensoriales que difieren tanto en su gravedad dentro de los grupos como entre ellos a lo largo de puntuaciones factoriales continuas específicas. Además, nos propusimos caracterizar aún más los grupos identificados en términos de diferencias potenciales de edad, distribución de género y coeficiente intelectual, así como la forma en que se relacionan con las diferencias individuales en la comunicación social y los síntomas de la RRB, los síntomas co-ocurrentes de la ansiedad y el TDAH y el funcionamiento adaptativo. Con pocas excepciones, los estudios previos de subgrupos no han examinado simultáneamente las posibles variables clínicas asociadas. Por lo tanto, sigue sin estar claro cómo los subgrupos sensoriales también difieren en otros aspectos de los síntomas centrales del TDAH y los síntomas co-ocurrentes, así como en el funcionamiento adaptativo.

Métodos

Participantes

La muestra comprende 332 individuos con TEA de edades comprendidas entre los 6 y los 31 años (M = 16,9, SD = 5,95) reclutados como parte de un estudio longitudinal multisitio (EU-AIMS LEAP [47]). Todos los participantes tenían un diagnóstico clínico existente de TEA de acuerdo con los criterios del DSM-IV [48], DSM-IV-TR [49], DSM-5 [50] o ICD-10 [51]. Para más información clínica detallada de la cohorte, nos referimos a [47]. Las estadísticas descriptivas de la muestra actual figuran en la Tabla 1. Se obtuvo el consentimiento informado de todos los participantes en el estudio de acuerdo con la Declaración de Helsinki, y las Juntas de Ética de Investigación Institucional de todos los centros aprobaron los procedimientos de investigación.


Tabla 1. Características de la muestra (N = 332)

(Véase original en inglés)

https://molecularautism.biomedcentral.com/articles/10.1186/s13229-020-00367-w/tables/1

Perfil sensorial corto

El Perfil Sensorial Corto (SSP [52]), una versión abreviada del Perfil Sensorial (Dunn, 1999), es una de las medidas de las características sensoriales en la TEA más utilizadas en el cuestionario para padres y cuidadores [27]. El SSP se compone de 38 ítems que sondean el procesamiento sensorial en el contexto de las actividades diarias. Para cada ítem, los padres o cuidadores informan en una escala Likert de 5 puntos: 1 = siempre, 2 = frecuentemente, 3 = ocasionalmente, 4 = raramente y 5 = nunca. Sobre la base de una muestra normativa de 1200 niños de desarrollo típico y derivada a través de la EPT, la SSP mide las características sensoriales en siete dominios: sensibilidad táctil, sensibilidad gustativa/olímpica, sensibilidad al movimiento, baja respuesta/ sensación de búsqueda, filtrado auditivo, baja energía/débil y sensibilidad visual/auditiva [26]. Se obtuvo una puntuación total en los 38 ítems que refleja la función en múltiples dominios sensoriales. Para los dominios y las puntuaciones totales, las puntuaciones más bajas indican un mayor deterioro sensorial.

El subgrupo se correlaciona

Los correlatos de los subgrupos se eligieron sobre la base de su valor conceptual de proporcionar una importante comprensión de las asociaciones con los indicadores demográficos (edad, sexo/género, funcionamiento intelectual), los comportamientos específicos de los trastornos del espectro autista (por ejemplo, síntomas de comunicación social y comportamientos restringidos y repetitivos) y los síntomas de la ansiedad y el trastorno de la atención e hiperactividad (TDAH).

El Programa de Observación Diagnóstica del Autismo (ADOS-G [53], ADOS-2 [54]) es un instrumento administrado por el médico para evaluar la comunicación e interacción social, las conductas estereotipadas y los intereses restringidos en un entorno de observación semiestructurado. La puntuación de gravedad calibrada (CSS) para los dominios sintomáticos centrales de la comunicación social (es decir, el afecto social) y los comportamientos restringidos y repetitivos (RRB) se derivaron del algoritmo ADOS-2. La CSS va de 1 a 10, con puntuaciones más altas que indican una mayor severidad de los síntomas de la TEA. La Escala de Respuesta Social, Segunda Edición (SRS-2 [55]) es una medida dimensional de los rasgos autistas que comprende 65 ítems, cada uno de ellos clasificados en una escala de Likert de 0 ("no verdadero") a 3 ("casi siempre verdadero"). Las puntuaciones brutas totales de comunicación e interacción social (SCI) comunicadas por los padres en la SRS-2 se utilizaron para captar específicamente los rasgos autistas relacionados con los déficits de comunicación social. La Escala de Comportamientos Repetitivos-Revisada (RBS-R [56]) sondea los comportamientos restringidos y repetitivos (RRBs) asociados con el TEA. Basándose en Lam y Aman [57], se derivaron cinco subescalas para investigar RRB específicas: comportamiento estereotipado, comportamiento auto-lesionado, comportamiento compulsivo, comportamiento ritualista/igualitario y comportamiento restringido.

Los síntomas co-ocurrentes de la ansiedad se midieron utilizando la Evaluación del Desarrollo y Bienestar (DAWBA [58]), una entrevista semiestructurada a padres/cuidadores que genera puntuaciones de predicción de riesgo según los criterios de la CIE-10 [51] y el DSM-IV-TR [49]. Las puntuaciones de la DAWBA se distribuyen en una escala ordinal y reflejan seis niveles de predicción de la probabilidad de cumplir los criterios diagnósticos clínicamente pertinentes para un trastorno, que van desde muy improbable (~ 0,1%) hasta probable (puntuación de riesgo > 70%). Siguiendo estudios anteriores, se creó una puntuación de predicción de la ansiedad agrupada que refleja la puntuación de riesgo más alta de un individuo en un grupo de trastornos de ansiedad (TOC, ansiedad generalizada, trastorno de pánico, agorafobia, TEPT, ansiedad por separación, fobia social y fobia específica) [59, 60].

Los síntomas del TDAH se evaluaron con la escala de calificación DSM-5 que abarca 18 puntos que miden la presencia de la falta de atención y los síntomas de hiperactividad/impulsividad, cada uno evaluado por los padres/cuidadores en una escala de 0 a 3 (0 = no del todo a 3 = muy a menudo). El nivel de capacidades intelectuales se evaluó con las Escalas Abreviadas de Inteligencia Wechsler-Segunda Edición (WASI-II [61]) o, si no estaba disponible, con la Escala de Inteligencia Wechsler para Niños-III/IV (WISC-III/IV [62, 63]) en niños y la Escala de Inteligencia Wechsler para Adultos-III/IV (WAIS-III/IV [64, 65]) en adultos. Se reportan estimaciones estandarizadas de CI verbal (VIQ), CI de rendimiento (PIQ) y CI a escala completa (FSIQ) con M = 100 y SD = ± 15.

El funcionamiento adaptativo se evaluó utilizando la Escala de Comportamiento Adaptativo de Vineland - Segunda Edición (VABS-II [66]), una entrevista semiestructurada a los padres que mide el funcionamiento adaptativo a través de tres dominios en niños > 6 años: comunicación, socialización y habilidades de la vida diaria. Para cada dominio, se obtuvieron puntuaciones estándar y se combinaron para generar una puntuación compuesta de comportamiento adaptativo (ABC). Las puntuaciones estándar de la VABS tienen una media de 100 (SD = 15), y las puntuaciones más bajas indican un mayor deterioro funcional.

Análisis estadístico

En el presente estudio, aplicamos la modelización de la mezcla de factores (FMM) para probar un modelo factorial multidimensional del procesamiento sensorial en la TEA, identificando simultáneamente subgrupos sensoriales más homogéneos en la TEA que difieren en su gravedad dentro y entre los grupos a lo largo de las puntuaciones factoriales continuas. El MFM integra tanto el análisis factorial de confirmación (CFA) como el análisis de clases latentes (LCA) para modelar simultáneamente los factores continuos (es decir, la variabilidad de los rasgos dimensionales) y los factores latentes categóricos (es decir, los subgrupos) para explicar la heterogeneidad [67]. Desde un punto de vista más técnico, los modelos de FMM se ajustan a los modelos estructurales latentes que compiten entre sí y que se componen de estructuras categóricas y continuas en un único marco analítico. Los diferentes MFA (es decir, los diferentes modelos estructurales que compiten entre sí) pueden compararse utilizando índices comparativos bien establecidos de bondad de ajuste [39]. Como método de estimación se utilizó la máxima probabilidad con errores estándar robustos (MLR), ya que arroja valores del criterio de información de Akaike (AIC) y del criterio de información bayesiana (BIC) que pueden utilizarse para comparar los resultados entre los distintos enfoques de análisis (ACV, CFA y MMC). Los valores más bajos del AIC y el BIC indican un mejor ajuste del modelo, y el valor más bajo en una comparación indica el mejor y más parsimonioso ajuste de un modelo en relación con todos los demás modelos especificados. Un estudio de simulación ha demostrado que el BIC tiene un rendimiento mejor o igual en comparación con otros índices de ajuste, incluidos el AIC y el BIC ajustado [68]. Por lo tanto, nos centramos predominantemente en los valores del BIC cuando comparamos diferentes modelos estructurales. Para interpretar de manera significativa las diferencias entre los modelos, Raftery [69] sugirió que una diferencia de 10 puntos en los valores del BIC proporciona una evidencia muy fuerte (es decir, la razón de probabilidades = 150:1) de que el modelo con el valor más bajo del BIC es el modelo de mejor ajuste. Para orientar mejor la decisión sobre el número de clases en los modelos de MFM, se informa también de dos pruebas de razón de probabilidad (Lo-Mendell-Rubin (LMR) y la prueba de razón de probabilidad de bootstrap (BLRT). Estas pruebas de razón de verosimilitud comparan la mejora del ajuste entre los modelos de clases vecinas (por ejemplo, comparando los modelos de clases k-1 y k). La CFA, la LCA y el FMM se ejecutaron utilizando el programa informático MPlus versión 6.12 [70].

Para investigar las diferencias entre subgrupos sensoriales en otras variables clínicas de interés, se estimaron los tamaños del efecto (ES) que reflejan las diferencias medias entre dos grupos divididas por la desviación estándar total de todos los grupos combinados. Los EE se presentan como Cohen's d con convenciones de muy pequeño (d < 0.2), pequeño (d = 0.2), mediano (d = 0.5) y grande (d ≥ 0.8). Se compararon subgrupos en las siguientes variables clínicas: sexo, edad, coeficiente intelectual completo, síntomas relacionados con la comunicación e interacción social (SCI), conductas restringidas y repetitivas (RRB), síntomas de ansiedad y TDAH y funcionamiento adaptativo. Para comprobar la significación estadística de las diferencias medias de los grupos en múltiples variables dependientes simultáneamente, se realizó un análisis de regresión múltiple multivariado. Las comparaciones de grupos se tuvieron en cuenta los efectos de la edad y el coeficiente intelectual a escala completa en las variables dependientes para probar el efecto único de la clase sensorial en las variables clínicas. La edad, el coeficiente intelectual, los síntomas de TEA, los síntomas de ADHD y el funcionamiento adaptativo fueron introducidos como predictores continuos. Dado que los síntomas de la ansiedad se midieron en una escala ordinal (bandas de riesgo DAWBA de 0-5), los contrastes polinómicos (efectos lineales, cuadráticos y cúbicos) se ajustaron. Se eligió el subgrupo 3, el grupo de baja sensibilidad, como grupo de referencia para todas las comparaciones. Para aumentar la confianza en la solidez de los resultados obtenidos, se aplicó un nivel α de < 0,01 para todos los análisis estadísticos. Los análisis descriptivos (diferencias de tamaño del efecto entre clases) y los análisis relativos a los correlatos de grupo se realizaron utilizando el programa informático STATA 15.0 (71).


Resultados


Los 38 elementos de la SSP que miden las características sensoriales se sometieron primero a una serie de AFC con factores correlacionados para evaluar el ajuste del modelo de tres modelos especificados a priori: la solución original de 7 factores [26], una solución de 6 factores [22] y una novedosa solución de 5 factores que se ha propuesto parcialmente en estudios anteriores [8, 72], pero que nunca se ha probado formalmente en cuanto a sus propiedades psicométricas. Una descripción detallada de todos los modelos de factores probados puede encontrarse en los Materiales Suplementarios.

Los resultados indicaron que el modelo de 5 factores proporcionaba el ajuste más pobre, ya que los valores AIC y BIC eran los más altos para este modelo. El modelo de 6 factores, sugerido por Tomchek y sus colegas [22], proporcionó el siguiente mejor ajuste a los datos, seguido por el modelo de 7 factores, que proporcionó el mejor ajuste a los datos, ya que arrojó los valores AIC y BIC más bajos - los valores BIC fueron de 295 a 387 puntos más bajos que los otros modelos (véase la Tabla 2). Para tener en cuenta la naturaleza ordinal de los datos de los ítems de la SSP (es decir, puntuaciones de 1 a 5) y para informar sobre las medidas menos sesgadas del ajuste del modelo, todos los análisis CFA se volvieron a realizar utilizando el método de estimación de los mínimos cuadrados ponderados ajustados por la media y la varianza (WLSMV) [73]. Los resultados que utilizaron el WLSMV replicaron los hallazgos utilizando la RMM e identificaron la solución de 7 factores como la solución de factores continuos más parsimoniosos (véase en Materiales complementarios un resumen detallado de los resultados). La solución de factores CFA de mejor rendimiento, la estructura de 7 factores, se utilizó posteriormente en dos FMM que variaron en el número de subgrupos. Específicamente, probamos un modelo de dos subgrupos y siete factores y un modelo de tres subgrupos y siete factores. Para confirmar si los MMC proporcionan un mejor ajuste general a los datos que los modelos de subgrupos propuestos en estudios anteriores, también se evaluaron cuatro modelos diferentes de ECV (con subgrupos de dos a seis) basados en los patrones de respuesta a los ítems de los participantes.

Tabla 2. Comparación de diferentes modelos estructurales de síntomas sensoriales en TEA, índices de ajuste y proporciones de subgrupos (N = 332).

(Véase orinal en inglés)

https://molecularautism.biomedcentral.com/articles/10.1186/s13229-020-00367-w/tables/2

Modelización de la mezcla de factores

Una comparación directa de todos los modelos en competencia demostró que el FMM de "tres subgrupos/siete factores" era el que mejor se ajustaba a los datos y era superior a todos los demás modelos (CFA, LCA y FMM) basados en todos los criterios de bondad de ajuste (AIC, BIC, BIC ajustado; véase la tabla 2). La prueba del cociente de probabilidad para el modelo FMM de "tres subgrupos/siete factores" también fue significativa (p = 0,01), lo que sugiere que la eliminación de un subgrupo dio lugar a un ajuste significativamente peor del modelo. El FMM de 'tres subgrupos/siete factores' también tenía un valor BIC mucho mejor que cualquiera de los modelos de ACV de tres/cuatro/cinco o seis subgrupos (3045, 2789, 2591 y 2590 puntos más bajos), pero con la estimación de menos parámetros, y tenía un mejor valor BIC (107 puntos más bajo) que la solución de 7 factores que mejor se ajustaba, sugiriendo parsimonia en la descripción de la estructura de las características sensoriales en la TEA. Por consiguiente, sobre la base de este análisis de MFM en la muestra actual, la heterogeneidad de las características sensoriales en la TEA puede describirse mejor mediante tres subgrupos sensoriales más homogéneos que difieren en los gradientes de gravedad sensorial dentro de los grupos y entre ellos a lo largo de siete puntuaciones factoriales continuas.

Caracterización de las clases

En la tabla 3 se presenta una descripción de los tres subgrupos sensoriales derivados del MFA sobre diferentes variables de interés. En promedio, el subgrupo 1 (N = 24; 7,1%; "sensorial severo") se caracterizó por características sensoriales más severas en las siete puntuaciones del dominio SSP en comparación con el subgrupo 2 (N = 51; 15,8%; "sensorial moderado") y el subgrupo 3 (N = 257; 77,1%; "sensorial bajo"). En general, los ES estimados para las diferencias de grupo en el dominio SSP y las puntuaciones totales fueron grandes entre el subgrupo 1 y el subgrupo 3 (rango d 0,5-2,5), moderados entre el subgrupo 2 y el subgrupo 3 (rango d 0,4-1,5) y bajos/moderados entre el subgrupo 1 y el subgrupo 2 (rango d 0,2-2,5). Las mayores diferencias entre los grupos se observaron en la "Sensibilidad al movimiento" (d > 1,1), mientras que las diferencias más bajas se encontraron en la "Sensibilidad al gusto/olor" (d < 0,5). Obsérvese que, si bien el subgrupo 3 mostró un deterioro sensorial relativamente menor que los subgrupos 1 y 2, las comparaciones con muestras de referencia típicas seguían indicando atipicidades sensoriales probables o definitivas en la mayoría de los dominios SSP (materiales complementarios).

Tabla 3. Comparaciones de subgrupos sensoriales sobre las principales variables clínicas de interés (N = 332).

(Véase el original en inglés)

https://molecularautism.biomedcentral.com/articles/10.1186/s13229-020-00367-w/tables/3

Tabla 4. Modelo de regresión múltiple multivariado que predice las variables clínicas por clase sensorial.

(Véase el original en inglés)

https://molecularautism.biomedcentral.com/articles/10.1186/s13229-020-00367-w/tables/4

Para evaluar si los subgrupos sensoriales pueden caracterizarse por diferencias cualitativas o cuantitativas, se creó un gráfico de perfil de elementos. Como puede verse en la Fig. 1, los patrones de respuesta de los 38 elementos de la SSP son muy similares en los tres subgrupos y están principalmente ordenados cuantitativamente. El subgrupo 3 tiende a puntuar "nunca" o "rara vez" en la mayoría de los ítems, el subgrupo 2 en promedio aprueba los ítems con "ocasionalmente" y el subgrupo 1 puntúa "frecuentemente" o "siempre". Las diferencias estrictamente cuantitativas se reflejarían en perfiles de respuesta paralelos en los 38 ítems, mientras que las diferencias cualitativas se reflejarían en un cruce entre ítems y entre subgrupos. Los cruces en los perfiles de respuesta están en gran medida ausentes en la Fig. 1, con la excepción del elemento 7 ("Frota o rasca un punto que ha sido tocado") y el elemento 22 ("Se distrae o tiene problemas de funcionamiento si hay mucho ruido alrededor"). Mientras que el subgrupo 1 obtiene una puntuación más baja (es decir, indica un comportamiento más grave) en todos los demás ítems en comparación con el subgrupo 2, el subgrupo 2 obtiene una puntuación más baja que el subgrupo 1 en los ítems 7 y 22. Los análisis exploratorios post hoc sugirieron que las diferencias de grupo eran significativas para el ítem 7 (t(45) = 2.03, p = .024), pero no para el ítem 22 (t(45) = 0.48, p = .316).



Figura 1. Un gráfico de perfil FMM de tres subgrupos y siete factores para los 38 artículos por clase y las puntuaciones de los dominios SSP asociados. Las opciones de respuesta variaron desde 1 = comportamiento siempre presente hasta 5 = comportamiento nunca presente.


Interpretación del subgrupo

Para ayudar en la interpretación de los subgrupos sensoriales derivados, se comparó a los participantes con TEA con los datos normativos sobre 1037 niños sin discapacidad intelectual (ID) proporcionados en el manual de la SSP (Tabla suplementaria 6). El subgrupo 1, el subgrupo sensorial severo, mostró diferencias definitivas a través de seis de los siete dominios SSP y diferencias probables para la "Sensibilidad Gusto/Olfato". El subgrupo 2, caracterizado como subgrupo moderado sensorial, también demostró diferencias definitivas en la mayoría de los dominios SSP, excepto en el caso de la "Sensibilidad Gusto/Olfato" y la "Sensibilidad Baja Sensibilidad/Sensación de Búsqueda" (diferencias probables). En contraste con estos dos grupos, el subgrupo 3 ("baja sensibilidad sensorial") mostró diferencias definitivas sólo en "Filtrado auditivo" y diferencias probables/típicas en cuatro y tres dominios respectivamente. Para la muestra total, los valores medios de los dominios sensoriales se encontraban dentro del rango típico (3 dominios), del rango probable (3 dominios) o del rango definido (1 dominio: "Filtrado auditivo"). Esto indica que los participantes en la muestra experimentaron disfunción sensorial en diversos grados en todas las modalidades sensoriales, en comparación con una muestra normativa de desarrollo típico (TD).

Para examinar más a fondo las características sensoriales de la muestra actual de TEA en relación con un grupo de desarrollo típico que se ajustaba más a la edad (en comparación con los datos normativos de la PSS), se analizaron datos adicionales de la cohorte LEAP sobre N = 132 individuos de TDE (Promedio = 13,1, SDage = 4,0, Rango = 6,2-26,5; Meanfsiq = 109,7, SDfsiq = 12,8, Rangefsiq = 75,3-142,0). La muestra de TD se ha descrito con más detalle en otra parte [29]. Las puntuaciones SSP brutas de los participantes en la TEA se convirtieron en puntuaciones z normalizadas (media = 0; SD = 1) relativas a la muestra de TD y se calcularon para cada clase sensorial y dominio SSP y las puntuaciones totales (Tabla suplementaria 7). Siguiendo a Lane y otros [18], el "Rendimiento típico" se refiere a las puntuaciones z iguales o superiores a - 1, la "Diferencia probable" se indica con puntuaciones z entre - 1 y - 2 (Tabla complementaria 8). Se considera que las puntuaciones z que caen por debajo de - 2 indican una "diferencia definida" y es probable que sean perjudiciales para las funciones [74]. En comparación con la cohorte de TD, el subgrupo 1 mostró diferencias definidas en todos los dominios sensoriales, y el subgrupo 2 mostró diferencias definidas en cinco de los siete dominios SSP. En el subgrupo 3, cinco de los siete dominios SSP indicaron diferencias probables, mientras que dos dominios SSP se clasificaron como rendimiento típico (sensibilidad al movimiento y baja energía/débil). Así pues, en general, si bien había diferencias relativas en la gravedad de las características sensoriales entre los subgrupos sensoriales, incluso el subgrupo de puntuación baja presentaba en promedio características sensoriales que indicaban un funcionamiento atípico.

Diferencias de los subgrupos sensoriales en las variables clínicas

Las diferencias entre los subgrupos sensoriales en las principales variables demográficas oscilaron entre pequeñas (edad) y moderadas (coeficiente intelectual) y no fueron significativas (p > 0,02). Un análisis de tabulación cruzada (chi-cuadrado) encontró que tampoco había diferencias significativas en la distribución por sexo entre los subgrupos (x2(2) = .509, p = .775).

En general, los individuos asignados al subgrupo 1 ("sensorialmente severo") tenían síntomas conductuales más severos (centrales y asociados) y mayor deterioro funcional, seguidos por los individuos del subgrupo 2 ("sensorialmente moderado"), mientras que los individuos del subgrupo 3 ("sensorialmente bajo") tenían, en promedio, puntuaciones de síntomas más bajas y un mejor funcionamiento adaptativo. Específicamente, se encontraron grandes diferencias en el tamaño del efecto entre el subgrupo 1 en relación con el subgrupo 3 en cuanto a los síntomas de comunicación e interacción social (SRS-2 SCI), conductas ritualistas/iguales y funcionamiento de adaptación (dominio de socialización VABS, VABS ABC), y se encontraron diferencias moderadas en el tamaño del efecto para conductas estereotipadas, conductas restringidas, síntomas de falta de atención e hiperactividad/impulsividad y habilidades de la vida diaria. Las diferencias en el tamaño del efecto fueron pequeñas para los síntomas de ansiedad. Al controlar los efectos de la edad y el coeficiente intelectual, el análisis de la RMM confirmó ampliamente este patrón (cuadro 4). En comparación con el subgrupo 3, los individuos del subgrupo 1 tuvieron puntuaciones de SRS-2 SCI significativamente más altas (p < .001), más síntomas de falta de atención (p = .007) y mayores déficits de funcionamiento adaptativo, específicamente para el dominio de la socialización (p = .002). Además, los individuos en el subgrupo sensorial severo tuvieron puntuaciones significativamente más altas en los dominios RBS-R de conductas estereotipadas, compulsivas y ritualistas/igualitarias (todas ps < .009). Comparando los subgrupos 2 y 3, las diferencias en el tamaño del efecto fueron moderadas para las SRS-2 SCI y las conductas ritualistas/de igualdad, y pequeñas para todas las demás variables, incluyendo los síntomas de ansiedad. Según los resultados de la RMM, los individuos del subgrupo 2 tuvieron puntuaciones significativamente más altas de SRS-2 SCI (p = 0,007) y conductas más severas de ritualismo/igualdad (p = 0,001). Se observó un efecto cuadrático significativo para la ansiedad (p = 0,001), lo que sugiere que los grupos difirieron significativamente sólo en los niveles de riesgo más altos, y no en los más bajos (es decir, sólo cuando la probabilidad de un trastorno de ansiedad supera el 70%).

Discusión

Las características sensoriales son un grupo de síntomas frecuentes y clínicamente perjudiciales entre los individuos diagnosticados con TEA. Sin embargo, a pesar de la importancia clínica, la prominente heterogeneidad en las características sensoriales ha sofocado nuestra comprensión de este grupo de síntomas. El presente estudio tiene por objeto mejorar nuestra comprensión de la heterogeneidad de las características sensoriales utilizando, por primera vez en la literatura, el modelo de mezcla de factores (FMM) para comparar sistemáticamente las estructuras híbridas dimensionales, categóricas y dimensionales y categóricas de las características sensoriales en una muestra grande y bien caracterizada de individuos con TEA.

Estructura de las características sensoriales

Los resultados demostraron que un modelo de factores multidimensional, es decir, híbrido, producía la representación más parsimoniosa de los rasgos sensoriales en la TEA, específicamente un modelo estructural de tres subgrupos/siete factores. Según este modelo, los individuos con TEA pueden estratificarse en tres subgrupos sensoriales más homogéneos, permitiendo al mismo tiempo la heterogeneidad en la gravedad de las características sensoriales dentro de estos grupos a lo largo de siete puntuaciones/dominios factoriales continuos específicos. Esto sugiere que ni los modelos estructurales sólo dimensionales ni sólo categóricos pueden dar cuenta suficientemente de la amplia heterogeneidad de las características sensoriales observadas en los individuos con TEA.

Los subgrupos basados en la percepción sensorial que identificamos, interpretados como "sensorial severo", "sensorial moderado" y "sensorial bajo" mostraron diferencias estadísticamente significativas (véase los grandes tamaños del efecto en la Tabla 3) en la gravedad general de los síntomas sensoriales, así como en dominios sensoriales específicos, y en particular en la sensibilidad al movimiento. Los subgrupos derivados se caracterizaron por un gradiente de gravedad en lugar de mostrar diferencias cualitativas en las características sensoriales, en consonancia con algunos estudios anteriores [12, 17]. Sin embargo, la ausencia de patrones sensoriales específicos en los subgrupos contrasta con varios otros estudios de subgrupos basados en la sensibilidad sensorial en la TEA. Por ejemplo, en una serie de estudios analíticos de agrupaciones que utilizaron la SSP en muestras de niños con TEA, Lane y sus colegas [18, 19, 75, 76] identificaron cuatro subtipos sensoriales: adaptativo sensorial, sensible al gusto y al olor, desatento postural y diferencia sensorial generalizada. De manera similar, en un estudio que utilizó el Cuestionario de Experiencias Sensoriales [77], se identificaron cuatro subgrupos sensoriales, dos de los cuales se distinguieron principalmente por un gradiente de gravedad ("Leve" y "Extremo-Mixto") y dos que mostraron diferencias cualitativas ("Subtipo Sensible-Destresado", "Atenuado-Preocupado", [16]). Una posible razón de estas discrepancias puede estar relacionada con la elección de los enfoques analíticos. En el MFM, la variabilidad en las puntuaciones de los ítems se modela tanto por factores latentes categóricos como continuos, mientras que en el análisis de conglomerados y/o en el análisis de perfiles/clases latentes (LPA, LCA), se supone que toda la variabilidad entre los participantes es captada por subgrupos categóricos [39]. Esto lleva a que la ECV extraiga más subgrupos para tener en cuenta la variabilidad interindividual, mientras que en el análisis de MFM se necesitan menos subgrupos para explicar la variación y la covarianza entre los elementos de prueba permitiendo estructuras de covarianza dentro del grupo [78]. Nuestros datos apoyan esta conclusión, ya que se ha comprobado que los modelos LCA de cuatro a seis clases se ajustan mejor a los datos que el modelo LCA de tres subgrupos. Alternativamente, la diferente naturaleza de las muestras estudiadas también puede haber afectado a los resultados. Más específicamente, los estudios previos de Lane et al. y Ausderau se centraron en los niños pequeños y en los niños más pequeños, mientras que la muestra utilizada para nuestra investigación abarcaba un rango de edad más amplio, desde los niños hasta los adultos. Se ha sugerido que, con el tiempo, los patrones más específicos de las características sensoriales identificadas en los niños pequeños tienden a reestructurarse de acuerdo con un continuo de gravedad sensorial [12]. Aunque esta sugerencia es tentativa y merece una mayor investigación utilizando diseños longitudinales, un estudio que utilizó la PSV en niños mayores y adolescentes ha identificado, de forma similar a nuestro estudio, tres subgrupos que difieren en términos de severidad general de las características sensoriales.


Asociación con las características clínicas de los subgrupos sensoriales

Los subgrupos sensoriales mostraron diferencias estadísticamente significativas en sus asociaciones con la gravedad de los síntomas centrales y co-ocurrentes, y el nivel de funcionamiento adaptativo después de tener en cuenta los posibles efectos confusos de la edad y el coeficiente intelectual. Esto proporciona un apoyo sugerente para la potencial utilidad clínica de los tres subgrupos identificados. Más concretamente, los participantes del grupo grave en comparación con el grupo de baja sensibilidad tenían síntomas sociocomunicativos más graves, mayores déficits en las aptitudes de funcionamiento social adaptativo, más síntomas de falta de atención y comportamientos más restringidos y repetitivos, en particular comportamientos estereotipados, compulsivos y ritualistas/iguales. En comparación con el grupo de sensibilidad baja, los individuos del grupo de sensibilidad moderada tenían dificultades de comunicación social significativamente mayores, más conductas ritualistas y de igualdad y mayores síntomas de ansiedad con niveles de riesgo más altos, pero no más bajos (es decir, sólo cuando la probabilidad de un trastorno de ansiedad superaba el 70%).

Estos resultados están en consonancia con las conclusiones de los estudios que utilizaron enfoques centrados en las variables y en las personas. Por ejemplo, en una muestra de niños con TEA de entre 6 y 10 años, Hilton y otros [10] encontraron que una mayor gravedad de las características sensoriales, medida por el Perfil Sensorial completo, se asociaba con una mayor gravedad de los síntomas de comunicación social, evaluados por el SRS-2. Además, un estudio de subtipificación realizado por Ausderau y otros [79] encontró que dos de los subgrupos caracterizados por la mayor gravedad de los problemas sensoriales mostraban la mayor cantidad de impedimentos en los dominios de comunicación y socialización de la Escala de Comportamiento Adaptativo de Vineland-II. Si bien no se ha establecido la relación causal entre las características sensoriales y los problemas de comunicación social en los TEA, puede darse el caso de que las características sensoriales puedan dar lugar a que el individuo se retire de los entornos sociocomunicativos que son excesivamente estimulantes, restringiendo así aún más las oportunidades de aprendizaje social. Por el contrario, el vínculo entre los comportamientos restringidos y repetitivos, en particular los estereotipos, las compulsiones y los comportamientos de rituales/igualdad, y las características sensoriales han sido destacados por varios estudios [7,8,9, 80], y las BRC pueden servir como una función de autorregulación en situaciones de gran excitación [81]. También hay cada vez más pruebas de la asociación entre las características sensoriales atípicas y la ansiedad [7, 11], incluidos dos estudios de subtipificación basada en los sentidos que han identificado que los subgrupos sensoriales graves mostraban síntomas de ansiedad más graves tanto en los niños pequeños [17] como en los niños mayores y los adolescentes [12]. Aunque todavía no se han aclarado los mecanismos exactos en que se basa la relación entre la ansiedad y las características sensoriales atípicas, se ha sugerido que, debido a la intensificación de las respuestas a los estímulos sensoriales, los individuos caracterizados por un procesamiento sensorial atípico experimentan su entorno como amenazador e imprevisible, lo que a su vez provoca un aumento de los niveles de ansiedad [7]. Sin embargo, cabe señalar que las diferencias de tamaño del efecto entre el grupo sensorial grave/moderado y el grupo sensorial leve encontradas en la muestra actual fueron bajas (d = 0,23 y d' = 0,09 respectivamente). La falta de una diferencia significativa en los síntomas de ansiedad entre el grupo grave y el bajo en el estudio actual puede ser el resultado del limitado tamaño de la muestra en el grupo sensorial grave. En resumen, los resultados actuales ponen de relieve la importancia de invertir de forma exhaustiva estos fenotipos relacionados en futuros estudios y subrayan la necesidad de comprender la causalidad.

Investigación e implicaciones clínicas

Para comprender mejor la compleja cuestión de la heterogeneidad de los TEA, será importante examinar los tres subgrupos sensoriales derivados en diferentes áreas de investigación: a) trayectorias de desarrollo y estabilidad de los subgrupos sensoriales a lo largo del tiempo, b) respuesta a la intervención, c) factores conductuales y clínicos que se asocian con los subgrupos y d) mecanismos neurobiológicos y genéticos relacionados con los subgrupos.

Por ejemplo, es posible que los individuos de los diferentes subgrupos sensoriales sigan diferentes trayectorias de desarrollo, lo que podría ser útil para determinar el pronóstico e identificar las oportunidades de desarrollo para las intervenciones específicas. Cuando se aplican dentro de diseños longitudinales, los subgrupos con perfiles sensoriales distintos pueden servir de indicadores de resultados posteriores, no sólo en relación con el estado de resultados diagnósticos categóricos sino también con la presencia de otras características clínicas. En este contexto, también será importante evaluar la estabilidad de los subgrupos sensoriales a lo largo del tiempo. Los individuos de estos subgrupos sensoriales también pueden responder de manera diferente a las distintas opciones de tratamiento. Por último, se podría formular la hipótesis de que los individuos del mismo subgrupo sensorial pueden converger en vías etiológicas similares y, por lo tanto, pueden responder de forma más parecida a los enfoques de tratamiento [82]. En este contexto, será fundamental identificar los marcadores biológicos y genéticos que capten la diversidad de las características sensoriales de la TEA. Aunque es evidente que el momento y la magnitud de las respuestas a los aportes sensoriales son diferentes y pueden tener efectos perjudiciales en los individuos con TEA, actualmente se conocen mal los fundamentos genéticos y neurobiológicos. Por ejemplo, sobre la base de los resultados disponibles actualmente, no está claro si las características sensoriales atípicas de los trastornos del espectro autista son consecuencia de deficiencias en el procesamiento ascendente [83] o descendente [84,85,86] o de deficiencias en ambos niveles de procesamiento [87]. Estas inconsistencias pueden atribuirse al hecho de que en estudios anteriores se han utilizado muestras pequeñas (N < 25) que muy probablemente incluían individuos pertenecientes a diferentes subgrupos sensoriales. La importancia de preseleccionar a los individuos en función de sus perfiles sensoriales queda ilustrada por un estudio realizado por Green y otros [87] que demostró que los individuos con TEA con y sin hipersensibilidad sensorial podían distinguirse en función del perfil de reactividad de la amígdala y del acoplamiento amígdala-orbito-cortical frontal durante la presentación de estímulos sensoriales aversivos. Sin embargo, aunque innovador, este estudio sólo consideró la hipersensibilidad sensorial en lugar de los perfiles de funcionamiento sensorial completos. Por lo tanto, los subgrupos identificados tienen el potencial de hacer avanzar nuestra comprensión de la neurobiología de las características sensoriales atípicas en los trastornos del espectro autista y el siguiente paso importante en este programa de investigación es caracterizar las posibles diferencias neurobiológicas y genéticas entre los individuos pertenecientes a los distintos subgrupos basados en los sentidos de los que hemos informado aquí.

El hecho de relacionar los subgrupos sensoriales con los datos de desarrollo típico (DT) tanto de la muestra de normalización de la SSP como de un grupo de comparación de DT estrechamente relacionado con la edad y el coeficiente intelectual, reclutado como parte de la cohorte LEAP, sugirió que los subgrupos diferían en el nivel de relevancia clínica de sus características sensoriales. Mientras que el grupo de "baja sensibilidad" tenía características sensoriales reducidas en comparación con los otros subgrupos, en comparación con los datos de referencia de la TD, incluso este subgrupo mostraba en promedio características sensoriales que indican un funcionamiento atípico en la mayoría de los dominios evaluados por la SSP. Los individuos del grupo "sensorial grave" y "sensorial moderado" experimentaron dificultades significativas en la mayoría de los dominios sensoriales, como lo indica la alta frecuencia de las clasificaciones de "Diferencia definida" o "Diferencia probable" en los dominios sensoriales. Para los individuos de estos grupos, la gravedad de las características sensoriales experimentadas es probablemente limitante desde el punto de vista funcional [26] e indica una preocupación clínica. De hecho, los participantes clasificados en estos grupos cumplen los criterios para los casos clínicos de trastorno del procesamiento sensorial descritos por Lane y otros [18]. Así pues, si se validan en estudios futuros, estos subtipos pueden ofrecer un medio durante la evaluación diagnóstica para identificar a las personas con niveles clínicamente pertinentes, de características sensoriales que requieren apoyo adicional y que potencialmente se benefician más de las terapias basadas en los sentidos.


Limitaciones

Hay que señalar varias limitaciones del estudio. En primer lugar, los resultados se obtuvieron utilizando una única medida de las características sensoriales, la SSP, y están necesariamente influidos por el contenido del artículo de la medida. Más concretamente, a pesar de su importancia clínica, la SSP sólo proporciona una cobertura limitada de la hipersensibilidad sensorial y el interés sensorial inusual [22]. Por lo tanto, es posible que al confiar en la SSP, que no se ajusta bien a la subtipología DSM-5 de los síntomas sensoriales, nuestro estudio no haya podido permitirse una caracterización más fina de los subgrupos sensoriales. Así pues, aunque el gradiente de gravedad de los subgrupos sensoriales identificados habla de su utilidad clínica, la dependencia de una medida única y la limitada cobertura de los dominios sensoriales pertinentes en el DSM-5 justifica un trabajo adicional y complementario. Además, al basarse en una única medida de informe parental, los resultados pueden reflejar el constructo o los constructos específicos de la medida en lugar de las estructuras sensoriales en los individuos autistas en general. Por consiguiente, será de crucial importancia que en futuros estudios se utilicen múltiples medidas que proporcionen un muestreo exhaustivo de todos los dominios sensoriales clave y se recurra a diferentes formatos de medición (por ejemplo, informe de los padres, autoinforme, observación) a fin de obtener subgrupos de base sensorial independientes del contenido y el método [88]. En este contexto, será fundamental probar en un entorno de confirmación (es decir, de manera impulsada por hipótesis) la utilidad predictiva de los presentes resultados en una muestra de TEA más amplia e independiente.

En segundo lugar, aunque los subgrupos identificados se asociaron con varios síntomas clave y dominios funcionales, lo que sugiere una posible utilidad clínica, es importante destacar que, debido al diseño transversal del estudio, estos resultados son necesariamente preliminares. Será importante seguir explorando la validez predictiva de los subgrupos identificados dentro de un estudio longitudinal. A medida que se disponga de datos adicionales sobre esta muestra longitudinal, evaluaremos estas cuestiones con más detalle. En tercer lugar, el MMF impone una estructura de factores común en cada subgrupo y, por lo tanto, no permite probar diferentes estructuras de factores en diferentes subgrupos latentes (por ejemplo, la prueba de la invariabilidad de la medición en los subgrupos). El tamaño de la muestra actual, aunque es mayor que en la mayoría de los estudios anteriores, no nos permitió abordar esta cuestión.

Conclusiones

La heterogeneidad dentro del espectro del autismo es, tal vez, el mayor desafío para la investigación básica y clínica y la traducción de la investigación a la práctica clínica [5]. Al aplicar por primera vez la modelización de la mezcla de factores en el contexto de las características sensoriales en los trastornos del espectro autista, demostramos que un modelo híbrido multidimensional que combina factores latentes dimensionales y categóricos proporcionaba la representación más parsimoniosa de las características sensoriales en los trastornos del espectro autista. Este enfoque puede permitir una comprensión más precisa de la heterogeneidad de las características sensoriales de los trastornos del espectro autista y puede ser crucial para el avance de futuras investigaciones clínicas, genéticas y neurobiológicas.


Disponibilidad de datos y materiales

Los conjuntos de datos generados y/o analizados durante el presente estudio no están a disposición del público debido a un período de embargo, pero pueden obtenerse del autor correspondiente previa solicitud razonable.

Abreviaturas

AASP:

Perfil Sensorial de Adolescentes/Adultos

TDAH:

Trastorno por déficit de atención e hiperactividad

ADOS:

Programa de Observación Diagnóstica del Autismo

TEA:

Trastorno del espectro autista

CFA:

Análisis factorial de confirmación

CSS:

Puntuaciones de gravedad calibradas

DAWBA:

Evaluación del desarrollo y el bienestar

DSM-5:

Manual de Diagnóstico y Estadística de los Trastornos Mentales, 5ª Edición

DSM-IV:

Manual de Diagnóstico y Estadística de los Trastornos Mentales, 4ª Edición

DSM-IV-TR:

Manual de Diagnóstico y Estadística de los Trastornos Mentales, 4ª edición de revisión de texto

EU-AIMS:

Intervenciones europeas contra el autismo: un estudio multicéntrico para el desarrollo de nuevos medicamentos

FA:

Análisis de factores

FMM:

Modelización de la mezcla de factores

ICD-10:

Clasificación Estadística Internacional de Enfermedades y Problemas Relacionados con la Salud, 10ª revisión

ITSP:

Perfil sensorial del niño pequeño

IQ:

Cociente de inteligencia

LCA:

Análisis de clases latentes

SALTO:

Proyecto Europeo Longitudinal de Autismo

RBS-R:

Escala de Comportamiento Repetitivo-Revisada

RRB:

Comportamientos restringidos y repetitivos

SA:

Afecto social

SBQ:

Cuestionario de comportamiento sensorial

SEQ:

Cuestionario de Experiencias Sensoriales

SP:

Perfil sensorial

SRS-2:

Escala de Respuesta Social, 2ª Edición

SSP:

Perfil Sensorial Corto

TD:

Típicamente en desarrollo

VABS:

Escala de Comportamiento Adaptativo de Vineland-II

WAIS-III/IV:

Escala de Inteligencia para Adultos de Wechsler - Tercera/cuarta edición

WASI-II:

Escala abreviada de Inteligencia Wechsler-Segunda edición

WISC-III/IV:

Escala de Inteligencia Wechsler para Niños-Tercera Edición/Cuarta Edición


Referencias

1. Bryson SE, Zwaigenbaum L, Brian J, Roberts W, Szatmari P, Rombough V, et al. Una serie de casos prospectivos de niños de alto riesgo que desarrollaron autismo. J Autism Dev Disord. 2007;37(1):12–24.

2. Prior M, Eisenmajer R, Leekam S, Wing L, Gould J, Ong B, et al. ¿Hay subgrupos dentro del espectro autista? Un análisis de grupo de un grupo de niños con trastornos del espectro autista. J Child Psychol Psychiatry Allied Discip. 1998;39(6):893–902.

3. Uljarević M, Baranek G, Vivanti G, Hedley D, Hudry K, Lane A. Heterogeneidad de las características sensoriales en el trastorno del espectro autista: desafíos y perspectivas para la investigación futura. Autism Res. 2017;10(5):703-10.

4. Vivanti G, Prior M, Williams K, Dissanayake C. Predictores de resultados en la intervención temprana del autismo: ¿por qué no sabemos más? Front Pediatr. 2014;2:58.

5. Charman T. Variabilidad en los trastornos del desarrollo neurológico evidencia de los trastornos del espectro autista. In: Van Herwegen J, Riby DM, editores. Trastornos del desarrollo neurológico: Desafíos y soluciones de la investigación. Hove: Psychology Press; 2015.

6. Schauder KB, Bennetto L. Hacia una comprensión interdisciplinaria de la disfunción sensorial en el trastorno del espectro autista: una integración de las literaturas neuronales y de los síntomas. Front Neurosci. 2016;10:268.

7. Lidstone J, Uljarević M, Sullivan J, Rodgers J, McConachie H, Freeston M, et al. Relaciones entre comportamientos restringidos y repetitivos, ansiedad y características sensoriales en niños con trastornos del espectro autista. Res Autism Spectr Disord. 2014;8(2):82–92.

8. Wigham S, Rodgers J, South M, McConachie H, Freeston M. La interacción entre las anomalías de procesamiento sensorial, la intolerancia a la incertidumbre, la ansiedad y los comportamientos restringidos y repetitivos en el trastorno del espectro autista. J Autism Dev Disord. 2015;45(4):943–52.

9. Glod M, Riby DM, Honey E, Rodgers J. Correlaciones psicológicas de los patrones de procesamiento sensorial en individuos con trastorno del espectro autista: una revisión sistemática. Rev J Autism Dev Disord. 2015;2(2):199–221.

10. Hilton CL, Harper JD, Kueker RH, Lang AR, Abbacchi AM, Todorov A, et al. La respuesta sensorial como predictor de la gravedad social en niños con trastornos del espectro autista de alto funcionamiento. J Autism Dev Disord. 2010;40(8):937–45.

11. Green SA, Ben-Sasson A, Soto TW, Carter AS. Ansiedad y exceso de respuesta sensorial en niños con trastornos del espectro autista: efectos bidireccionales a través del tiempo. J Autism Dev Disord. 2012;42(6):1112–9.

12. Uljarević M, Lane A, Kelly A, Leekam S. Subtipos sensoriales y ansiedad en niños mayores y adolescentes con trastorno del espectro autista. Autism Res. 2016;9(10):1073-8.

13. Carpenter KL, Baranek GT, Copeland WE, Compton S, Zucker N, Dawson G, et al. La sobre-respuesta sensorial: un factor de riesgo temprano para la ansiedad y los retos de comportamiento en niños pequeños. J Annormal Child Psychol. 2019;47(6):1075–88.

14. Mazurek MO, Petroski GF. Problemas de sueño en niños con trastorno del espectro autista: examinando las contribuciones de la sobre-respuesta sensorial y la ansiedad. Sleep Med. 2015;16(2):270–9.

15. Williams KL, Kirby AV, Watson LR, Sideris J, Bulluck J, Baranek GT. Características sensoriales como predictores de conductas de adaptación: un estudio longitudinal comparativo de niños con trastorno del espectro autista y otras discapacidades de desarrollo. Res Dev Disability. 2018;81:103–12.

16. Ausderau KK, Furlong M, Sideris J, Bulluck J, Little LM, Watson LR, y otros. Subtipos sensoriales en niños con trastorno del espectro autista: análisis de transición de perfil latente utilizando una encuesta nacional de características sensoriales. J Child Psychol Psychiatry. 2014;55(8):935–44.

17. Ben-Sasson A, Cermak S, Orsmond G, Tager-Flusberg H, Carter A, Kadlec M. Subgrupos sensoriales de niños pequeños con trastornos del espectro autista: diferencias en la internalización de los síntomas. J Child Psychol Psychiatry. 2008;49(8):817–25.

18. Lane AE, Molloy CA, Bishop SL. Clasificación de los niños con un trastorno del espectro del utismo por subtipo sensorial: un caso de fenotipos basados en los sentidos. Autismo Res. 2014;7(3):322-33.

19. Lane AE, Dennis SJ, Geraghty ME. Breve informe: más pruebas de subtipos sensoriales en el autismo. J Autismo Dev Disord. 2011;41(6):826–31.

20. Pickles A, Angold A. Categorías naturales o dimensiones fundamentales: sobre el tallado de la naturaleza en las articulaciones y la rearticulación de la psicopatología. Dev Psychopathol. 2003;15(3):529–51.

21. Meehl PE. Factores y taxones, rasgos y tipos, diferencias de grado y diferencias de clase. J Personalidad. 1992;60(1):117–74.

22. Tomchek SD, Huebner RA, Dunn W. Patrones de procesamiento sensorial en niños con un trastorno del espectro autista. Desorden del espectro autista de Res. 2014;8(9):1214–24.

23. Williams ZJ, Failla MD, Gotham KO, Woynaroski TG, Cascio C. Evaluación psicométrica del perfil sensorial corto en jóvenes con trastorno del espectro autista. J Autism Dev Disord. 2018;48(12):4231–49.

24. Neil L, Green D, Pellicano E. Las propiedades psicométricas de una nueva medida de comportamientos sensoriales en niños autistas. J Autismo Dev Disord. 2017;47(4):1261–8.

25. Ausderau K, Sideris J, Furlong M, Little LM, Bulluck J, Baranek GT. Encuesta nacional de características sensoriales en niños con TEA: estructura factorial del cuestionario de experiencia sensorial (3.0). J Autism Dev Disord. 2014;44(4):915–25.

26. McIntosh D, Miller L, Shyu V, Dunn W. Visión general del perfil sensorial corto (SSP). El perfil sensorial: Manual del Examinador; 1999. p. 59-73.

27. Burns CO, Dixon DR, Novack M, Granpeesheh D. Una revisión sistemática de las evaluaciones de las anomalías de procesamiento sensorial en el trastorno del espectro autista. Rev J Autism Dev Disord. 2017;4(3):209–24.

28. Lajonchere C, Jones N, Coury DL, Perrin JM. Liderazgo en el cuidado de la salud, la investigación y la mejora de la calidad para niños y adolescentes con trastornos del espectro autista: Red de Tratamiento del Autismo y Red de Investigación de Intervención del Autismo en Salud Física. Pediatría. 2012;130(Suplemento 2):S62-S8.

29. Charman T, Loth E, Tillmann J, Crawley D, Wooldridge C, Goyard D, y otros. The EU-AIMS Longitudinal European Autism Project (LEAP): clinical characterisation. Autismo molecular. 2017;8(1):27.

30. DeBoth KK, Reynolds S. Una revisión sistemática de los subtipos de autismo basados en los sentidos. Res Autism Spectr Disord. 2017;36:44–56.

31. Tomchek SD, Little LM, Myers J, Dunn W. Subtipos sensoriales en niños de edad preescolar con trastorno del espectro autista. J Autism Dev Disord. 2018;48(6):2139–47.

32. Gonthier C, Longuépée L, Bouvard M. Procesamiento sensorial en adultos de bajo funcionamiento con trastorno del espectro autista: perfiles sensoriales distintos y sus relaciones con la disfunción del comportamiento. J Autism Dev Disord. 2016;46(9):3078–89.

33. Liss M, Saulnier C, Fein D, Kinsbourne M. Anomalías sensoriales y de atención en los trastornos del espectro autista. Autismo. 2006;10(2):155–72.

34. Ben-Sasson A, Cermak S, Orsmond G, Tager-Flusberg H, Kadlec M, Carter A. Agrupaciones sensoriales de niños con trastornos del espectro autista: diferencias en los síntomas afectivos. J Child Psychol Psychiatry. 2008;49(8):817–25.

35. Simpson K, Adams D, Alston-Knox C, Heussler HS, Keen D. Exploración de los perfiles sensoriales de los niños en el espectro del autismo utilizando el perfil sensorial corto-2 (SSP-2). J Autism Dev Disord. 2019;49(5):2069–79.

36. Little L, Dean E, Tomchek S, Dunn W. Clasificando perfiles sensoriales de niños en la población general. Desarrollo de la salud en el cuidado de los niños. 2017;43(1):81–8.

37. DuBois D, Lymer E, Gibson BE, Desarkar P, Nalder E. Evaluación de la disfunción del procesamiento sensorial en adultos y adolescentes con trastorno del espectro autista: una revisión del alcance. Brain Sci. 2017;7(8):108.

38. Loth E, Murphy DG, Spooren W. Definiendo los enfoques de la medicina de precisión para los trastornos del espectro autista: conceptos y desafíos. Psiquiatría frontal. 2016;7:188.

39. Lubke GH, Muthén B. Investigación de la heterogeneidad de la población con modelos de mezcla de factores. Métodos psicológicos. 2005;10(1):21.

40. Lubke GH, Hudziak JJ, Derks EM, van Bijsterveldt TC, Boomsma DI. Calificaciones maternas de los problemas de atención en el TDAH: evidencia de la existencia de un continuo. J Am Acad Child Adolescent Psychiatry. 2009;48(11):1085–93.

41. Lubke GH, Muthen B, Moilanen IK, McGOUGH JJ, Loo SK, Swanson JM, et al. Subtipos versus diferencias de gravedad en el trastorno por déficit de atención/hiperactividad en la cohorte de nacimiento del norte de Finlandia. J Am Acad Child Adolescent Psychiatry. 2007;46(12):1584–93.

42. Georgiades S, Szatmari P, Boyle M, Hanna S, Duku E, Zwaigenbaum L, y otros. Investigación de la heterogeneidad fenotípica en niños con trastorno del espectro autista: un enfoque de modelización de la mezcla de factores. J Child Psychol Psychiatry. 2013;54(2):206–15.

43. Frazier TW, Youngstrom EA, Speer L, Embacher R, Law P, Constantino J, et al. Validación de los criterios propuestos del DSM-5 para el trastorno del espectro autista. J Am Acad Child Adolescent Psychiatry. 2012;51(1):28–40 e3.

44. Georgiades S, Boyle M, Szatmari P, Hanna S, Duku E, Zwaigenbaum L, y otros. Modelización de la arquitectura fenotípica de los síntomas del autismo desde el momento del diagnóstico hasta los 6 años de edad. J Autism Dev Disord. 2014;44(12):3045–55.

45. Grove R, Baillie A, Allison C, Baron-Cohen S, Hoekstra RA. Explorando la naturaleza cuantitativa de la empatía, la sistematización y los rasgos autistas mediante la modelización de la mezcla de factores. Br J Psychiatry. 2015;207(5):400–6.

46. Uljarević M, Frazier TW, Phillips JM, Jo B, Littlefield S, Hardan AY. Cuantificación de los criterios del dominio de investigación de la comunicación social subconstruye utilizando el Cuestionario de Comunicación Social en la juventud. J Clin Child Adolescent Psychol. 2020;55:1–11.

47. Loth E, Charman T, Mason L, Tillmann J, Jones EJH, Wooldridge C, et al. The EU-AIMS Longitudinal European Autism Project (LEAP): design and methodologies to identify and validate stratification biomarkers for autism spectrum disorders. Autismo molecular. 2017;8:24.

48. Asociación Americana de Psiquiatría. Manual de Diagnóstico y Estadística de Trastornos Mentales. 4ª edición. Washington: Autor; 1994.

49. Asociación Americana de Psiquiatría. Manual de Diagnóstico y Estadística de los Trastornos Mentales. 4ª edición. Washington, DC: Asociación Americana de Psiquiatría; 2000.

50. Asociación Americana de Psiquiatría. Manual de Diagnóstico y Estadística de Trastornos Mentales. 5ª edición. Arlington: Autor; 2013.

51. Organización Mundial de la Salud. La clasificación CIE-10 de los trastornos mentales y del comportamiento: descripciones clínicas y pautas de diagnóstico. Ginebra: Organización Mundial de la Salud; 1992.

52. Tomchek SD, Dunn W. Procesamiento sensorial en niños con y sin autismo: un estudio comparativo usando el perfil sensorial corto. Am J Occup Ther. 2007;61(2):190–200.

53. Lord C, Risi S, Lambrecht L, Cook EH, Leventhal BL, DiLavore PC, y otros. El Programa de Observación Diagnóstica del Autismo-Genérico: una medida estándar de los déficits sociales y de comunicación asociados con el espectro del autismo. J Autism Dev Disord. 2000;30(3):205–23.

54. Lord C, Rutter M, DiLavore PC, Risi S, Gotham K, Bishop S. Programa de Observación Diagnóstica del Autismo, Segunda Edición (ADOS-2) Manual (Parte I): Módulos 1-4. Torrance: Servicios Psicológicos Occidentales; 2012.

55. Constantino JN, Gruber CP. Escala de Respuesta Social 2ª ed. Los Angeles: Servicios Psicológicos del Oeste; 2012.

56. Bodfish JW, Symons FJ, Parker DE, Lewis MH. Variedades de comportamiento repetitivo en el autismo: comparaciones con el retraso mental. J Autism Dev Disord. 2000;30(3):237–43.

57. Lam KS, Aman MG. La Escala de Comportamiento Repetitivo: validación independiente en individuos con trastornos del espectro autista. J Autism Dev Disord. 2007;37(5):855–66.

58. Goodman R, Ford T, Richards H, Gatward R, Meltzer H. The Development and Well-Being Assessment: description and initial validation of an integrated assessment of child and adolescent psychpathology. J Child Psychol Psychiatry Allied Discip. 2000;41(5):645–55.

59. Angold A, Erkanli A, Copeland W, Goodman R, Fisher PW, Costello EJ. Entrevistas de diagnóstico psiquiátrico para niños y adolescentes: un estudio comparativo. J Am Acad Child Adolescent Psychiatry. 2012;51(5):506–17.

60. Tillmann J, San José Cáceres A, Chatham CH, Crawley D, Holt R, Oakley B, et al. Investigando los factores que subyacen al funcionamiento adaptativo en el autismo en el Proyecto Europeo Longitudinal de Autismo de la UE-AIMS. Autism Res. 2019;12(4):645-57.

61. Wechsler D. Wechsler Escala Abreviada de Inteligencia-Segunda Edición (WASI-II). San Antonio: NCS Pearson; 2011.

62. Escala de Inteligencia Wechsler D. Wechsler para Niños-Tercera Edición. San Antonio: Corporación Psicológica; 1991.

63. Escala de Inteligencia Wechsler D. Wechsler para Niños-Cuarta Edición. San Antonio: Corporación Psicológica; 2003.

64. Escala de Inteligencia para Adultos Wechsler D. Wechsler - Tercera edición. San Antonio: La Corporación Psicológica; 1997.

65. Escala de Inteligencia para Adultos de Wechsler D. Wechsler - Cuarta Edición. San Antonio: Pearson; 2008.

66. Sparrow SS, Cicchetti DV, Balla D. Las Escalas de Comportamiento Adaptativo de Vineland. 2ª edición. Circle Pines: American Guidance Service; 2005.

67. Muthén B. Híbridos variables latentes: panorama de los modelos antiguos y nuevos. Modelos de mezclas variables latentes Adv. 2008;1:1–24.

68. Nylund KL, Asparouhov T, Muthén BO. Decidiendo el número de clases en el análisis de clases latentes y el modelo de mezcla de crecimiento: un estudio de simulación de Monte Carlo. Modelización de Structura Equ. 2007;14(4):535–69.

69. Raftery AE. Selección del modelo bayesiano en la investigación social. 70. Sociol Methodol. 1995;25:111–64.

70. Muthén L, Muthén B. Versión 6 Mplus guía de usuario. Los Angeles: Muthén & Muthén; 2010.

71. StataCorp. Software estadístico de Stata: versión 15. College Station: StataCorp LLC; 2017.

72. Mazurek MO, Vasa RA, Kalb LG, Kanne SM, Rosenberg D, Keefer A, et al. Ansiedad, exceso de respuesta sensorial y problemas gastrointestinales en niños con trastornos del espectro autista. J Annormal Child Psychol. 2013;41(1):165–76.

73. Li C-H. Análisis factorial de confirmación con datos ordinales: comparación de los máximos cuadrados de probabilidad robusta y los mínimos cuadrados ponderados diagonalmente. Métodos de investigación del comportamiento. 2016;48(3):936–49.

74. McIntosh D, Miller L, Shyu V. Desarrollo y validación del perfil sensorial corto. In: Dunn W, editor. Perfil sensorial: Manual del usuario (pp). San Antonio: The Psychological Corporation; 1999. p. 59-73.

75. Lane AE, Young RL, Baker AE, Angley MT. Subtipos de procesamiento sensorial en el autismo: asociación con el comportamiento adaptativo. J Autismo Dev Disord. 2010;40(1):112–22.

76. Mano BN, Dennis S, Lane AE. Construcciones latentes subyacentes de subtipos sensoriales en niños con autismo: un estudio preliminar. Autismo Res. 2017;10(8):1364-71.

77. Baranek G. Cuestionario de Experiencias Sensoriales (SEQ) Versión 3.0. Manuscrito inédito; 2009.

78. Miettunen J, Nordström T, Kaakinen M, Ahmed A. Latent variable mixture modeling in psychiatric research-a review and application. Psychol Med. 2016;46(3):457–67.

79. Ausderau KK, Sideris J, Little LM, Furlong M, Bulluck JC, Baranek GT. Subtipos sensoriales y resultados asociados en niños con trastornos del espectro autista. Autism Res. 2016;9(12):1316-27.

80. Boyd BA, Baranek GT, Sideris J, Poe MD, Watson LR, Patten E, et al. Características sensoriales y comportamientos repetitivos en niños con autismo y retrasos en el desarrollo. Autism Res. 2010;3(2):78-87.

81. Turner M. Anotación: comportamiento repetitivo en el autismo: una revisión de la investigación psicológica. J Child Psychol Psychiatry Allied Discip. 1999;40(6):839–49.

82. Gottesman II, Gould TD. El concepto de endofenotipo en psiquiatría: etimología e intenciones estratégicas. Am J Psychiatry. 2003;160(4):636–45.

83. Orekhova EV, Stroganova TA. Despertar y reorientación de la atención en los trastornos del espectro autista: evidencia de los potenciales relacionados con los eventos auditivos. Front Human Neurosci. 2014;8:34.

84. Gomot M, Belmonte MK, Bullmore ET, Bernard FA, Baron-Cohen S. La hiperreactividad del cerebro a los objetivos de la novela auditiva en niños con autismo de alto funcionamiento. Cerebro. 2008;131(9):2479–88.

85. Gomot M, Giard M-H, Adrien J-L, Barthelemy C, Bruneau N. Hipersensibilidad a los cambios acústicos en niños con autismo: evidencia electrofisiológica de disfunción de la corteza frontal izquierda. Psicofisiología. 2002;39(5):577–84.

86. Gomot M, Blanc R, Clery H, Roux S, Barthelemy C, Bruneau N. Endorfenotipos electrofisiológicos candidatos de hiperreactividad al cambio en el autismo. J Autism Dev Disord. 2011;41(6):705–14.

87. Green SA, Hernandez L, Tottenham N, Krasileva K, Bookheimer SY, Dapretto M. Neurobiología de la sobreresponsabilidad sensorial en jóvenes con trastornos del espectro autista. Psiquiatría JAMA. 2015;72(8):778–86.

88. Tavassoli T, Brandes-Aitken A, Chu R, Porter L, Schoen S, Miller LJ, et al. Sensory over-responivity: parent report, direct assessment measures, and neural architecture. Autismo Mol. 2019;10(1):4.

Agradecimientos

Agradecemos a todos los participantes y a sus familias sus esfuerzos por participar en el estudio. Este proyecto ha recibido financiación de la Empresa Conjunta de la Iniciativa sobre Medicamentos Innovadores 2 en virtud del acuerdo de subvención No. 777394 para el proyecto AIMS-2-TRIALS. Esta Empresa Común recibe apoyo del programa de investigación e innovación Horizonte 2020 de la Unión Europea y de EFPIA y AUTISM SPEAKS, Autistica, SFARI. Mirko Uljarević cuenta actualmente con el apoyo de un premio para investigadores de carrera temprana de Discovery del Consejo de Investigación de Australia (DE180100632). También reconocemos las contribuciones de todo el grupo AIMS-2-TRIALS LEAP: Jumana Ahmad, Sara Ambrosino, Bonnie Auyeung, Sarah Baumeister, Christian Beckmann, Thomas Bourgeron, Carsten Bours, Michael Brammer, Daniel Brandeis, Claudia Brogna, Yvette de Bruijn, Bhismadev Chakrabarti, Ineke Cornelissen, Flavio Dell' Acqua, Guillaume Dumas, Christine Ecker, Jessica Faulkner, Vincent Frouin, Pilar Garcés, David Goyard, Hannah Hayward, Joerg Hipp, Mark H. Johnson, Emily J.H. Jones, Prantik Kundu, Meng-Chuan Lai, Xavier Liogier D'ardhuy, Michael Lombardo, David J. Lythgoe, René Mandl, Luke Mason, Andreas Meyer-Lindenberg, Carolin Moessnang, Nico Mueller, Laurence O'Dwyer, Marianne Oldehinkel, Bob Oranje, Gahan Pandina, Antonio M. Persico, Barbara Ruggeri, Amber Ruigrok, Jessica Sabet, Roberto Sacco, Roberto Toro, Heike Tost, Jack Waldman, Steve C.R. Williams, Caroline Wooldridge y Marcel P. Zwiers.

Financiación

Este proyecto ha recibido financiación de la Empresa Conjunta de la Iniciativa sobre Medicamentos Innovadores 2, en virtud del acuerdo de subvención No. 777394, para el proyecto AIMS-2-TRIALS. Esta Empresa Común recibe apoyo del programa de investigación e innovación Horizonte 2020 de la Unión Europea y de EFPIA y AUTISM SPEAKS, Autistic, SFARI. Esta labor también contó con el apoyo de EU-AIMS (European Autism Interventions), que recibe el respaldo de la Empresa Común para la Iniciativa sobre Medicamentos Innovadores en virtud del acuerdo de subvención Nº 115300, cuyos recursos se componen de contribuciones financieras del Séptimo Programa Marco de la Unión Europea (subvención FP7/2007-2013), de las contribuciones en especie de las empresas de la Federación Europea de Industrias Farmacéuticas y Asociaciones y de Autism Speaks.

Información sobre el autor

Notas del autor

J. Tillmann y M. Uljarevic son los primeros co-autores.

Afiliaciones

Departamento de Psicología, Instituto de Psiquiatría, Psicología y Neurociencia, King's College London, De Crespigny Park, Denmark Hill, London, SE5 8AF, UK

J. Tillmann & T. Charman

Departamento de Psicología Aplicada: Salud, Desarrollo, Mejora e Intervención, Universidad de Viena, Viena, Austria

J. Tillmann

División de Psiquiatría Infantil y Adolescente, Departamento de Psiquiatría y Ciencias del Comportamiento, Escuela de Medicina, Centro de Autismo de Stanford, Universidad de Stanford, Stanford, CA, EE.UU.

M. Uljarevic

Escuela de Ciencias Psicológicas de Melbourne, Facultad de Medicina, Odontología y Ciencias de la Salud, Universidad de Melbourne, Melbourne, VIC, Australia

M. Uljarevic

Escuela de Ciencias Psicológicas, Centro de Investigación del Autismo Olga Tennison, Universidad La Trobe, Melbourne, VIC, 3086, Australia

M. Uljarevic

Departamento de Ciencias Forenses y del Neurodesarrollo, Instituto de Psiquiatría, Psicología y Neurociencia, King's College London, Londres, Reino Unido

D. Crawley, E. Loth y D. Murphy

Genética humana y funciones cognitivas, Instituto Pasteur, UMR3571 CNRS, Universidad de París, París, Francia

G. Dumas

Instituto Sackler para el Desarrollo Neurológico Translacional, Instituto de Psiquiatría, Psicología y Neurociencia, King's College London, Londres, Reino Unido

E. Loth & D. Murphy

South London and Maudsley NHS Foundation Trust (SLaM), Londres, Reino Unido

D. Murphy & T. Charman

Departamento de Neurociencia Cognitiva, Centro Médico de la Universidad de Radboud, Nijmegen, Países Bajos

J. Buitelaar

Instituto Donders para el Cerebro, la Cognición y el Comportamiento, Universidad de Radboud, Nijmegen, Holanda

J. Buitelaar

Centro Universitario de Psiquiatría para Niños y Adolescentes Karakter, Nijmegen (Países Bajos)

J. Buitelaar

Consorcios

el grupo AIMS-2-TRIALS LEAP

Jumana Ahmad, Sara Ambrosino, Bonnie Auyeung, Sarah Baumeister, Christian Beckmann, Thomas Bourgeron, Carsten Bours, Michael Brammer, Daniel Brandeis, Claudia Brogna, Yvette de Bruijn, Bhismadev Chakrabarti, Ineke Cornelissen, Flavio Dell' Acqua, Guillaume Dumas, Christine Ecker, Jessica Faulkner, Vincent Frouin, Pilar Garcés, David Goyard, Hannah Hayward, Joerg Hipp, Mark H. Johnson, Emily J. H. Jones, Prantik Kundu, Meng-Chuan Lai, Xavier Liogier D'ardhuy, Michael Lombardo, David J. Lythgoe, René Mandl, Luke Mason, Andreas Meyer-Lindenberg, Carolin Moessnang, Nico Mueller, Laurence O'Dwyer, Marianne Oldehinkel, Bob Oranje, Gahan Pandina, Antonio M. Persico, Barbara Ruggeri, Amber Ruigrok, Jessica Sabet, Roberto Sacco, Roberto Toro, Heike Tost, Jack Waldman, Steve C. R. Williams, Caroline Wooldridge y Marcel P. Zwiers.

Contribuciones

EL, DM, JB y TC diseñaron el estudio. JT, DC y el grupo de AIMS-2-TRIALS LEAP recogieron los datos. JT, MU, DC y GD llevaron a cabo los análisis. JT, MU, DC, GD, EL, DM, JB y TC hicieron contribuciones sustanciales a la interpretación de los datos. JT y MU escribieron el primer y último borrador del manuscrito. Todos los autores contribuyeron y aprobaron el manuscrito final.


Autor correspondiente

Correspondencia a J. Tillmann.

Declaraciones éticas

Aprobación ética y consentimiento para participar

El estudio fue aprobado por los comités éticos locales de los centros participantes y se obtuvo el consentimiento informado por escrito de todos los participantes o de sus tutores legales (para los participantes <18 años).

Consentimiento para la publicación

No se aplica.

Intereses competitivos

Jan K. Buitelaar ha sido en los últimos años consultor o miembro de la junta consultiva de y/o orador de Takeda/Shire, Roche, Medice, Servier y Angelini. No es un empleado de ninguna de estas compañías, y no es accionista de ninguna de ellas. No tiene ningún otro apoyo financiero o material, incluyendo testimonios de expertos, patentes y regalías. Julian Tillmann es un consultor de F. Hoffmann-La Roche.

Información adicional

Nota del editor

Springer Nature se mantiene neutral con respecto a las reclamaciones jurisdiccionales en los mapas publicados y las afiliaciones institucionales.

Información complementaria

Archivo adicional 1:

Materiales complementarios. Tabla 1. Elementos del SSP y asignación de subescala. Tabla 2. Comparación de modelos. Tabla 3. Respaldos de los ítems, cargas de factores estandarizados y valores del ítem R2 para el modelo de 7 factores. Tabla 4. Correlaciones de 7 factores. Tabla 5. Modelo bifactorial: Cargas de factores estandarizados y explicación de la variación de los elementos comunes para los factores generales y los factores específicos no correlacionados. Tabla 6. Clasificación según el manual de la SSP (basada en los datos normativos de 1.037 niños sin identificación). Cuadro 7. Puntuaciones Z relativas a la muestra de comparación de desarrollo típico (N=132). Tabla 8. Clasificación por puntaje Z. Figura 1. Curvas de información para subescalas individuales y para todos los elementos en función de theta. Figura 2. Curvas de fiabilidad para las subescalas individuales y para todos los elementos en función de theta.

Derechos y permisos

Acceso abierto: este artículo está licenciado bajo una Licencia Internacional de Atribución 4.0 de Creative Commons, que permite el uso, el intercambio, la adaptación, la distribución y la reproducción en cualquier medio o formato, siempre que se dé el crédito apropiado al autor o autores originales y a la fuente, se proporcione un enlace a la licencia Creative Commons y se indique si se han realizado cambios. Las imágenes u otro material de terceros que figuran en este artículo se incluyen en la licencia Creative Commons del artículo, a menos que se indique lo contrario en una línea de crédito del material. Si el material no está incluido en la licencia Creative Commons del artículo y su uso previsto no está permitido por la normativa legal o excede el uso permitido, deberá obtener el permiso directamente del titular de los derechos de autor. Para ver una copia de esta licencia, visite http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/. La exención de la Dedicación al Dominio Público de Creative Commons (http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/) se aplica a los datos disponibles en este artículo, a menos que se indique lo contrario en una línea de crédito a los datos.




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