研究论文|开放存取
风险ASD早产儿:一个为期三年的随访研究
摘要
背景。这项研究的目的是审查谁是天生同时使用观测仪器和家长报告早产儿和足月的个人自闭症谱系障碍(ASD)的长期风险。新生儿的危险因素和自闭症风险有关发展特点也进行了检查。方法。研究对象包括110名早产儿(胎龄≤34周)和39名足月婴儿,年龄分别为18、24和36个月。自闭症诊断观察表,修改后的幼儿自闭症检查表,自闭症诊断访谈修订版,社会交流问卷,以及马伦早期学习量表。结果和结论. 与观察工具相比,采用父母报告的ASD的长期风险更高。在18个月和24个月时,早产儿患自闭症的长期风险高于足月儿童。在36个月时,只有一名早产儿和一名足月儿童符合ADOS的ASD临界值,但临床判断和父母报告支持仅对早产儿进行ASD诊断。早产和较低的一般发育能力与早产儿童ASD风险升高相关。
1.简介
自闭症谱系障碍(ASD)是主要的神经发育障碍,其特征在于在社会互动持续的赤字和通信以及行为的限制性和重复图案,兴趣或活动[1]。研究人员证明,由于早期脑的可塑性,密集的早期干预计划可改善认知和语言能力,以及在儿童适应行为与ASD([2- - - - - -4])。因此给予越来越注重识别前驱和临床前的迹象或存在于生命早期谁是后来被诊断为ASD [婴儿中指标5]. 通过回顾性的父母报告研究了ASD的早期症状[6,7以及对后来被诊断为自闭症谱系障碍的儿童的家庭录像的分析[8],对早期ASD筛查阳性的婴儿进行前瞻性人群筛查研究[9,10]和在ASD“高危”人群,如儿童房间隔缺损[年轻的兄弟姐妹的孩子的纵向研究11- - - - - -13]。除了为ASD的遗传风险因素,环境因素也有助于ASD的风险。识别环境因素包括先进的父母的年龄,分娩并发症,与妊娠有关的因素,如产妇肥胖,糖尿病的产妇,剖宫产,和围产期暴露于催产素[14,15]。早产是目前这篇论文的重点,也是ASD的另外一个确定的风险因素[16]。
据估计,ASD在普通人群中的患病率为0.6-2.46%[17- - - - - -21]。据文献记载,早产(PT)儿童患自闭症谱系障碍(ASD)的风险增加(1.8%-41%)[16,22- - - - - -24],强调PT同伙之间的早期识别的ASD风险的需要。我们以前报道在8个月的ASD风险的21%患病率,其下降至9%,在12个月,使用自闭症观察量表对婴幼儿[25],以及18个月8%,使用自闭症诊断观察量表-幼儿模块(ADOS-T)[26]。在第一年的生活[筛选ASD当考虑反复评估的重要性27],目前的研究重点是利用黄金标准的措施,在24和36个月的随访评估。
虽然已经有文献证明早产与自闭症谱系障碍之间存在关联,但在PT出生的儿童中,报告的自闭症谱系障碍患病率存在异质性,而且报告的患病率结果不一致[22]。不一致的结果可能是由于纳入标准、检查年龄和研究人员使用的筛查工具的差异。他们也可能是由于生活早期难以区分自闭症谱系障碍和其他发育障碍和/或困难。例如,PT儿童存在神经发育障碍和残疾的风险,包括认知、语言、调节、注意力和运动障碍[16]. 这些损伤通常与ASD的早期前驱症状重叠[5],这使得鉴别诊断稍微更复杂。
大多数研究人员采用父母筛查报告问卷或采访诊断评估工具,而采用直接观察评估的有些不太频繁,但最近越来越普遍。间PT幼儿的样品,阳性筛选使用亲本报告问卷率从10%至41%[28,29]。这些比率显著下降如果与感觉运动困难和/或认知障碍的孩子被排除在外,当进行了后续采访[23,30个- - - - - -32个]。
很少有研究人员检查了ASD由ADOS,这是一种临床观察仪器的流行。发育,出生PT幼童的样本中,ASD的估计患病率从1.8%至12.9%,使用ADOS [23,24]。之间出生PT青少年样本,ASD的估计患病率为7.1%,使用ADOS [33个]。这些结果再次表明,早产的儿童被诊断为自闭症谱系障碍的风险更高,然而,与父母的报告相比,观察性工具的使用降低了自闭症谱系障碍的诊断率。此外,在上述大多数研究中,ADOS仅对使用改进的幼儿自闭症检查表(M-CHAT)筛查出ASD阳性的PT儿童进行管理,并且只在一个时间点进行管理。在目前的纵向研究中,我们创新性地采用了18、24和36个月的ADOS和家长报告,对之前筛查出ASD阳性或阴性的PT和足月(FT)儿童进行检查,以检查随时间推移的高危险状态和低危险状态。
1.1。研究基本原理
本研究的目的是通过各种测量方法,包括观察工具和所有参与者的父母报告,来研究出生为PT和FT的儿童的ASD的长期风险。研究包括出生在孕周24 - 34周的PT儿童(GA)和出生在孕周37 - 41周的FT儿童,所有这些儿童的年龄分别为18、24和36个月。
使用家长报告(自闭症诊断访谈修订版(ADI-R)[34个]中,M-CHAT和社会交往问卷(SCQ))[34个],使用ADOS进行直接临床评估和最佳临床判断(AHG、MY、EF),我们开始评估ASD风险随时间的稳定性,检查由父母报告和培训专业人员的直接评估确定的ASD风险状态的相似性和差异。与以往的研究(仅对筛查阳性的儿童进行随访评估)相反,我们的研究包括对筛查阴性的儿童进行随访评估。这样做是为了检验高风险和低风险状态随时间的稳定性。最后,我们检查了与ASD风险相关的新生儿危险因素和发育特征。我们假设PT儿童患ASD的风险高于FT儿童,并且在18个月和24个月时,使用父母报告的风险高于使用ADOS的风险。我们进一步假设,早期的遗传性痴呆和较低的一般发育能力可能与自闭症儿童的自闭症特征和风险担忧有关。
2.方法
2.1条。参与者和程序
与会者包括110名PT儿童(47名女,63名男)和39英尺的孩子(17名女,22名男)。该研究得到了医院的机构审查委员会委员(249-09)。Preterm children born at 24–34 weeks of gestation were recruited from the neonatal intensive care unit between 2009 and 2013. Full-term children born at 37–41 weeks of gestation with a birthweight > 2500 g following normal labor and delivery were recruited from the nurseries of the same hospital. The response rates were 52% among the PT group and 20% among the FT group. Refusals were usually due to time constraints or unwillingness to commit to multiple developmental assessments. No significant differences emerged between those who declined participation and those who agreed regarding birth weight and gestational age at birth, thus suggesting that the sample is a representative one. Parents who agreed to participate signed an informed consent form and completed a demographic questionnaire. During the course of the study, three infants who were eventually diagnosed with severe sensory-motor impairments (i.e., cortical blindness and severe cerebral palsy) were excluded from the reported sample. Some children dropped out or missed a single assessment. Complete data was ultimately available for 101 PT and 37 FT children at 18 months, 97 PT and 37 FT children at 24 months, and 94 PT and 33 FT children at 36 months. Demographic information and neonatal medical characteristics are presented in Table1. PT组与FT组在人口统计学特征上无显著差异。与预期一样,在医疗特征方面存在显著差异(p值均<0.01)。
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有关怀孕、分娩和产后住院的数据是从基于计算机的医院记录中获得的。这些评估在研究实验室或儿童之家进行,年龄分别为18、24和36个月,包括自闭症和发育评估。此外,还对家长进行了半结构式的发展访谈,内容涉及儿童的发展、他们对幼儿园的适应、他们的社会能力和治疗,以及家长对儿童发展的关注。向家属报销了旅费,并向他们提供了评估的录像和报告。
2.2。措施
2.2.1。改进的幼儿自闭症检查清单
麦克哈特[35岁]是一种广泛使用的亲本筛选问卷即由23名是/否的项目。它被用来屏幕婴儿的16〜30个月儿童的自闭症的早期迹象。该MCHAT项目涉及感官反应,早期语言和沟通,社会联系和早期共同关注。它包含6个关键和非关键17项。的关键项目是由从具有和不具有对自闭症谱系障碍的儿童中导出的数据的判别因子的分析,鉴定;它们包括关于共同关注的项目(例如,亲声明指点,带给显示,承接点),在其他孩子的兴趣,应对自己的名字和模仿。“失败筛选”是由父母报告定义的孩子没任何两个关键项目或任何三个项目的整体。在这项研究中,家长完成了93 PT和35英尺的孩子在18个月的评估,并为93 PT和30英尺的孩子在24个月的评估MCHAT问卷。由于MCHAT设计的16至30个月儿童使用,这是不是在36个月的考核管理。
2.2.2条。孤独症诊断观察量表
阿道斯[36个]是一个标准化的评估交流,社会互动,发挥或想象使用材料诊断自闭症。这种半结构化的儿童社交和沟通技能和行为的直接评估包括四个基于语言技能的模块,设计用于2岁至成年。幼儿模块(ADOS-T[37个)是专为30个月以下的儿童设计的。在18个月的评估中,我们管理了101个PT和37个FT儿童的ADOS-T,在24个月的评估中,我们管理了97个PT和37个FT儿童的ADOS-T。模块1在36个月的评估中对93名PT和33名FT儿童进行了管理。
项目根据对儿童行为的观察进行评分,评分范围为0分(无异常)至3分(中度至重度异常)。ADOS-T和ADOS算法提供了代表自闭症症状严重程度的关注范围,即轻度到无、轻度到中度和中度到重度关注。算法得分在轻度到中度或中度到重度关注范围内的儿童被归类为ASD风险,而算法得分在轻度或无关注范围内的儿童被视为不存在ASD风险。
2.2.3。自闭症诊断访谈,修订
ADI-R[34个]是一个标准化的,半结构化的,以研究者为基础的访谈,针对可能被诊断为自闭症的个人的父母或照顾者。它为ICD-10提供了一种诊断算法[38个和DSM-IV(美国精神病学协会,1994)对孤独症从儿童早期到成人的定义。针对4岁以下儿童的ADI-R (ADI-T)的学步版本也已推出,并在目前的研究中使用[39个]。它包括了125个项目,涉及功能的三个领域(即语言/沟通、社交互动、受限、重复和刻板的行为和兴趣)以及行为的其他方面。项目也指ASD症状的发作和一般发展。
对于大多数ADI-R的物品,为0〜3的分数来确定基于类型或特定行为的质量,以及其频率和严重程度。在这项研究中,我们使用Kim和主[提出了幼儿和学龄前儿童的新的ADI-R算法39个]. 该算法提供了表示自闭症症状严重程度的关注范围,即从轻微到无关注、从轻度到中度关注和从中度到重度关注。算法得分在轻度到中度或中度到重度关注范围内的儿童被归类为ASD风险。在这项研究中,我们给96个PT和36个FT的儿童在24个月的评估中使用了ADI-R的幼儿版。在36个月的评估中,我们实施了基于ADI-R的SCQ(见下文)。我们这样做是为了避免给父母带来与一年前完成的同样长的采访的负担,特别是在不担心ASD风险的情况下。因此,对于在36个月评估中ADOS算法得分高于自闭症谱系界限的儿童,也完成ADI-R,以获得ASD风险儿童的全面图片。
2.2.4。社会交往问卷
该SCQ [34个]是一份包含40个项目的家长报告问卷,调查至少2岁的精神年龄个体的孤独症特征。它基于ADI-R[40个]。每个项目得分为0(典型的开发)或1(孤独症的症状),和总分范围从0到39(作为第一项是未包括在总分数的语言筛选问题)。在SCQ的两个版本可供选择:终身和电流。终生版本产生被解释参照截止得分的总成绩。15截止上述成绩表明,一个人很可能有ASD,而一个更延长的评估应该进行。在这项研究中,我们给予了SCQ 92对PT父母的儿童和33对FT父母的孩子在36个月的评估。
2.2.5。马伦早期学习量表
马伦早期学习量表(MSEL[41个评估儿童从出生到68个月的发育功能。MSEL综合评分提供了一个标准化的综合评分(M = 100, SD = 15),基于四个标准化量表(M = 50, SD = 10):精细运动、视觉接收、表达性语言和接受性语言;它还包括一个大肌肉运动量表。在这项研究中,我们在18个月的评估中对101个PT和37个FT的儿童进行MSEL管理,在24个月的评估中对97个PT和37个FT的儿童进行MSEL管理,在36个月的评估中对94个PT和33个FT的儿童进行MSEL管理。
2.2.6。临床判断
在36个月的评估,每一个孩子的诊断的临床判断是通过基于DSM-IV训练有素的专业人员(NY,AHG,MY,和EF)来完成[1]的标准。
3.结果
在18个月大时,进行MCHAT和ADOS-T。如表所示2图125名PT儿童(27%)在MCHAT筛查中呈阳性,8名儿童(8%)接受ADOS-T算法评分,表明ASD的关注度升高;MCHAT和ADOS-T只鉴定出4名儿童有ASD风险。在FT儿童中,3名(9%)MCHAT筛查阳性,没有一名ADOS-T算法评分显示ASD升高。
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请注意. MCHAT:修订的儿童孤独症检查表,ADOS:孤独症诊断观察表,ADI-R:孤独症诊断访谈修订版。 |
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24个月时,分别给予MCHAT、ADOS-T和ADI-T。16名PT儿童(17%)在MCHAT中筛查出阳性,5名(5%)ADOS-T算法得分表明ASD担忧升高,只有1名儿童(1%)使用ADI-T被归类为ASD担忧。MCHAT和ADOS-T分别识别出3名儿童,而这3种工具只能识别出1名儿童。这个孩子在18个月大的时候也通过MCHAT和ADOS-T被诊断出有ASD风险。在24个月大的18名儿童(18%)中,有14人在18个月大的时候被诊断出ASD风险;其余4人之前在18个月的评估中所有指标的得分都在标准之内。在英国《金融时报》的儿童中,有两名(7%)儿童在MCHAT筛查中呈阳性,没有一名儿童的ADOS-T或ADI-T算法得分表明存在ASD问题。这两名在24个月大时在M-CHAT上筛查出阳性的儿童,在18个月大时在所有仪器上的得分都在正常范围内。
在36个月内,ADOS和SCQ给予。所评估的临床判断和半结构化与家长面谈发展,只有一个孩子PT(1%)被诊断为自闭症。这孩子是谁在36个月的评估有一个ADOS算法评分自闭症高于截止唯一的孩子。他用MCHAT,ADOS-T,以及ADI-T还确定了ASD的风险在18和24个月。ADI公司再次以36个月这个孩子的母亲进行,他的得分表明ASD风险。在PT儿童无屏蔽的SCQ阳性。只有一个孩子FT(3%)有ADOS算法分数表示ASD风险;他没有发现,在任何时间任何其他ASD评估措施ASD风险。该ADI-R也与这个孩子的母亲36个月进行,他的得分是小到无的关注范围。临床判断表明他有显著语言障碍和注意力缺陷,而社会交流障碍。 None of the FT children screened positive on the SCQ.
灵敏度和每小节的特异性分别为18,24评估,并且PT组之间36个月(见表3.). 如前所述,被诊断为ASD的独生子女在18个月和24个月时已被MCHAT、ADOS-T和ADI-T确诊。因此,这些措施在该样本中的敏感性非常高(100%)。然而,MCHAT和ADOS-T的特异性较低,表明在18个月和24个月时,有大量的儿童(尤其是使用MCHAT时)在36个月的评估中没有得到ASD的诊断。ADI-T特异性很高(100%),表明只有最终确诊为ASD的儿童在24个月时才被ADI-T识别。因为最佳的临床实践是联合使用ADOS和ADI诊断ASD[42个],这两种工具在24个月内的评估进行管理。当两个评估是一起使用的灵敏度和特异性分别为也非常高(100%),与那些在ADI-T分开。36个月给予SCQ的敏感性很低(0%),作为一个孩子谁被诊断出患有自闭症没有对SCQ屏幕正面。特异性,然而,是非常高的(100%),因为没有谁的孩子筛查阳性与SCQ。然而,需要注意的是,由于相对小的样本量是很重要的,我们观察确诊为自闭症儿童的低频。因此,报告的措施的灵敏度和特异性的值应该被处理,并小心解释。
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请注意. MCHAT:修订的儿童孤独症检查表,ADOS:孤独症诊断观察表,ADI-R:孤独症诊断访谈修订版。 |
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总的来说,在18岁和/或24岁和/或36个月的一次或多次评估中,33名PT儿童和6名FT儿童被确定为ASD风险。在PT儿童中,只有一名出生于33 GA周的儿童,根据父母提供的信息,在36个月时诊断为ASD,在36个月时诊断为ADOS,在18个月和24个月时诊断为MCHAT、ADOS-T和ADI-T,并在36个月时进行临床判断。因此,我们试图加深对“假阳性”的32例PT患者(即至少使用一种与ASD相关的措施被确定为ASD风险但最终未被诊断为ASD的儿童)的临床特征的理解。学习任务分析进行了评估组之间(儿童阳性筛选,而使用负筛选儿童)对于医疗和发育特性的差异。如表呈现4两组间在胎龄、出生体重、MSEL评分方面存在显著差异。接下来,用GA、MSEL评分和评估年龄(即18、24或36个月)的预测因子对多水平logistic回归进行估计,以研究这些变量是否能预测ASD风险。评估年龄对ASD风险的可能性没有显著影响,但GA和MSEL评分都是显著的预测因素。在PT组中,胎龄越低、MSEL评分越低,患ASD的可能性越高。表中提供了完整的模型估计值5。
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请注意。MSEL:早教,PS的马伦秤:积极筛选,NS:负筛选。p<。05年,
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请注意。GA:胎龄和MSEL:马伦早期学习量表。 |
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四。讨论
公众和临床意识的提高与PT儿童ASD风险的增加有关[23,24,28]。此外,ASD的早期检测是早期干预和最佳发展显著。因此,目前的前瞻性研究,以18,24和36个月评估ASD年轻PT儿童的长期风险。出人意料的是,我们发现PT儿童自闭症的低利率比以前使用观测仪器报道[23,24]。事实上,在36个月大时,通过直接观察、父母报告和临床判断的综合评估,PT组中只有一个孩子(1%)被诊断为自闭症——这与普通人群中发现的自闭症比率相似。这一发现可能表明先前报道的PT儿童ASD发生率可能被高估了,特别是当父母的报告作为风险评估的唯一来源时。或者,事实上,大多数关于PT儿童ASD的研究都包括了比我们的研究更窄的GA范围的PT儿童。这也可以解释为什么我们在这些孩子中患自闭症谱系障碍的比例较低。
这项研究的另一个目标是审查在ASD采用父母报告相比,由训练有素的专业人士直接评估的长期风险的异同。正如预期的那样,父母完成的MCHAT问卷处于危险的孩子比在两个PT和FT儿童中18和24个月由训练有素的专业人员管理的ADOS得到更多。相比于直接评估采用父母报告之间的差异是与以前的研究相一致[23,24]。鉴于MCHAT旨在作为筛查工具用于决定是否进一步评估是必要的,这些结果强调单独使用MCHAT问卷的潜在风险,指出应采取谨慎当解释结果从这个调查问卷,特别是群PT的孩子。对于单独使用MCHAT [43个- - - - - -45岁],这是必须注意的是与后续采访中,提高了灵敏度和特异性MCHAT的新版本,在2014年得到了验证[46个]。当我们开始这项研究时,这个后来的版本是不可用的。
关于PT儿童ASD风险分类的稳定性,随着时间的推移,被确诊为ASD风险的儿童的比率下降;这与我们之前对8个月、12个月和18个月PT婴儿的研究结果一致[26]. 这些发现证明了在幼儿中(尤其是在PT队列中)早期识别ASD风险的挑战,并强调了重复评估的重要性。不同年龄组ASD检测的敏感性较高,但特异性较低。在36个月时被诊断为ASD的儿童之前已经通过所有ASD测量被确定,但是许多在18个月和24个月时被确定为ASD风险的儿童并没有在36个月时保持诊断。ADI-T具有很高的敏感性和特异性。这是检测最终被诊断为自闭症的PT儿童最准确的方法。这个孩子是唯一一个在24个月时使用ADI-T进行ASD分类的人。然而,值得注意的是,由于样本量相对较小,我们观察到诊断为ASD的儿童的频率较低。因此,我们对这些措施的敏感性和特异性的价值应谨慎处理和解释。
我们还描述的长期风险ASD稳定性的PT组中,相比于FT组。到目前为止,这个问题只与父母的报告,在24个月【被查处,使用MCHAT问卷30个,47个]. 与之前的研究一致,在18个月和24个月时,我们发现,与FT儿童相比,PT儿童的ASD风险增加率(由父母报告和直接评估确定)。然而,只有一个PT儿童在36个月时最终被诊断为ASD。换言之,PT和FT儿童的ASD风险率主要在年轻时产生差异。与FT儿童相比,PT儿童患ASD的风险可能更高,这反映了一般的发展困难,而这些困难并非ASD所特有的,因为区分一般的发展问题和ASD(特别是在年轻时)可能更困难。
最后,在33名年龄在18个月和/或24个月时被确诊为ASD风险的PT儿童中,只有一名儿童在36个月时最终被确诊为ASD。也就是说,一些PT儿童在很小的时候就被归类为有ASD问题,但后来的评估表明他们很少有或根本没有ASD相关的问题。我们的数据显示早期的遗传和较低的一般发育能力与ASD风险升高有关。在18个月和24个月时筛查为ASD阳性但在36个月时未被诊断为ASD的儿童比筛查为ASD阴性的儿童出生更早,MSEL上的发育得分更低。这些结果再次证明了区分自闭症和其他发育障碍和/或困难的困难,特别是在PT儿童的早期。因此,必须了解发育的一般特征和与早产有关的特殊困难[16]在检查ASD风险时考虑。尽管如此,发育障碍和/或困难是自闭症儿童常见的共病[31个]。
这项研究的优势在于它的纵向设计,这使我们能够审查ASD诊断随时间变化的风险。此外,FT儿童融入使我们能够评估相比,FT儿童PT儿童样本在ASD的长期风险。最后,我们用两个亲本报告,并直接评估了所有的孩子,而不是只为那些谁通过问卷调查的ASD筛查阳性。我们研究的一个限制是,它并没有包括现在可MCHAT跟进采访,这可能增加MCHAT的特异性。另外的挑战是比较低的参与率和样本量较小。此外,ADI-R仅在24个月的评估,而不是36个月的评估,以避免拖累父母完成。相反,SCQ,筛选措施,是用来表示在这个年龄段的存在/不存在的症状。所述SCQ是一个筛选量度,并且因此可以被认为是较不准确的用于诊断ASD风险的目的。在今后的研究中,它可以根据孕周或严重性是单独检查PT儿童的不同群体有用。它也可以是有趣的研究,可能PT儿童正面和负面的ASD放映,如亲子互动,调控能力和行为特征区分额外的变量,后来在童年时代,当社会需求增加跟进孩子 and social difficulties may emerge.
数据可用性
支持本研究结果的数据可根据要求从通信作者处获得。
利益冲突
作者没有利益冲突要披露。
致谢
这项研究得到了沙勒姆基金会、哈里斯基金会、米尔顿·罗森鲍姆精神病研究基金会、特瓦·NNS神经科学奖学金和人格研究动脉主席(由戈德伯格、盖勒和鲁里亚资助)的支持。作者感谢参与家庭的合作,感谢所有帮助收集数据的研究助理。
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