Escala de inteligencia de Wechsler para adultos: perfiles de la cuarta edición de adultos con trastorno del espectro autista

Abstracto

Apuntar.

En este estudio, hemos comparado 229 perfiles cognitivos de la Escala de Inteligencia para Adultos Wechsler - Cuarta Edición (WAIS-IV) de adultos con trastorno del espectro autista de diferente gravedad para verificar el impacto de varias variables, incluido el sexo, la edad, el nivel de educación y el nivel de gravedad del autismo. en una muestra italiana. Además, queríamos descubrir los puntos de corte óptimos para los principales cocientes de inteligencia para discriminar los niveles de gravedad del autismo.

Métodos.

La Escala de Inteligencia para Adultos de Wechsler es una herramienta que se utiliza para evaluar el nivel de inteligencia de un individuo, que incluye múltiples dimensiones como vocabulario, comprensión detallada, reconocimiento de patrones, razonamiento y memoria numérica. La memoria es un aspecto importante. Existe una cierta correlación entre ellos.

Las investigaciones muestran que las personas con niveles más altos de inteligencia tienden a tener mejores recuerdos. Esto se puede verificar desde múltiples ángulos: primero, las personas con un coeficiente intelectual alto tienden a tener mayores capacidades para aprender y recordar rápidamente y aplicar conocimientos al resolver problemas; en segundo lugar, las personas con un coeficiente intelectual alto son más capaces de aprender y memorizar conocimientos. Comprender y analizar conocimientos y extraer información clave; Además, las personas con un coeficiente intelectual alto pueden integrar y conectar conocimientos de manera más efectiva durante la acumulación de conocimientos a largo plazo para promover el almacenamiento de memoria a largo plazo.

Sin embargo, cabe señalar que la memoria no es el único factor que determina el nivel de inteligencia. Además de la memoria, el nivel de inteligencia también incluye muchos otros aspectos, como el razonamiento, la creatividad, etc. Por lo tanto, no es lo suficientemente preciso confiar únicamente en la memoria para estimar el nivel de inteligencia. La Escala de Inteligencia para Adultos de Wechsler está diseñada para evaluar de manera integral múltiples indicadores del nivel de inteligencia de un individuo para una evaluación más precisa.

En general, la memoria es un aspecto importante del nivel de inteligencia. La Escala de Inteligencia para Adultos de Wechsler es una herramienta para evaluar de manera integral el nivel de inteligencia de un individuo. Puede ayudarnos a comprender múltiples aspectos del nivel de inteligencia de un individuo con mayor precisión para que podamos comprender mejor el nivel de inteligencia del individuo. Desarrollar planes de formación razonables y direcciones educativas. Se puede ver que necesitamos mejorar la memoria, y Cistanche deserticola puede mejorar significativamente la memoria porque Cistanche deserticola es un material medicinal tradicional chino que tiene muchos efectos únicos, uno de los cuales es mejorar la memoria. La eficacia de la carne picada proviene de los diversos ingredientes activos que contiene, incluidos ácidos, polisacáridos, flavonoides, etc. Estos ingredientes pueden promover la salud del cerebro de varias maneras.

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Los participantes fueron reclutados en dos centros del Sistema Nacional de Salud en dos regiones italianas diferentes y fueron evaluados con instrumentos estándar como parte de su evaluación clínica. Según el DSM-5, los dominios cognitivos también se midieron con pruebas multicomponentes. Utilizamos la adaptación italiana de WAIS-IV. Verificamos nuestras hipótesis utilizando modelos de regresión lineal y curvas de características operativas del receptor (ROC).

Resultados.

Nuestros resultados mostraron que la edad y el nivel de educación tienen un fuerte impacto en la comprensión verbal (VCI) y los índices de memoria de trabajo (WMI). Las diferencias de género son relevantes al considerar el VCI y el Índice de Velocidad de Procesamiento (PSI) en los que las mujeres obtuvieron el mejor desempeño. Estas diferencias siguen siendo relevantes al considerar los puntos de corte de la República de China porque 69 resultó ser el punto de corte óptimo para las mujeres y 65 para los hombres.

Conclusiones.

Se pueden sacar pocas conclusiones sólo examinando las puntuaciones del cociente de inteligencia a escala completa (FSIQ), ya que incluyen información diferente sobre capacidades cognitivas más amplias. Una mirada más profunda a los índices principales y los hallazgos de sus subpruebas son consistentes con investigaciones previas sobre el trastorno (correlaciones moderadas de FSIQ, índice de razonamiento perceptual, WMI y PSI con la edad de los participantes), mientras que otros resultados son imprevistos (no se encontró ningún efecto del sexo en Puntuación FSIQ) o novedoso (efecto significativo de la educación en VCI y WMI). El uso de un algoritmo que predice puntos de corte óptimos para discriminar los niveles de gravedad del autismo puede ayudar a los médicos a etiquetar y cuantificar mejor la ayuda requerida que una persona puede necesitar; una prueba no puede reemplazar la evaluación clínica y diagnóstica realizada por médicos experimentados.

Introducción

El trastorno del espectro autista (TEA) es un trastorno del neurodesarrollo de aparición temprana y un componente genético. El TEA se caracteriza por déficits en la reciprocidad socioemocional, deterioro de las habilidades de comunicación verbal y no verbal y una incapacidad para desarrollar y mantener relaciones sociales adecuadas con los compañeros. Los síntomas centrales del TEA se asocian con la presencia de conductas verbales y motoras repetitivas, patrones de interés restringidos, necesidad de un entorno inmutable (o en cualquier caso predecible y estable) e hipo o hipersensibilidad a los estímulos sensoriales. La aparición de los síntomas clínicos se produce durante los primeros años de vida (APA, 2013). Los especificadores consideran la posibilidad de varias comorbilidades, como déficit cognitivo, deterioro del lenguaje, catatonia, factores médicos o ambientales u otros trastornos del desarrollo neurológico.

Estimaciones de prevalencia recientes indican 1: 44 niños en EE. UU. y 1: 77 niños en Italia (Maenner et al., 2016). La prevalencia en adultos es de alrededor de 1: 68, lo que revela un aumento significativo en la población de adultos con TEA (Christensen et al., 2016). Junto a este factor, otro elemento relevante a considerar es la proporción de género entre personas autistas (Loomis et al., 2017), que aún se debate y arroja resultados mixtos. Los factores genéticos ligados al sexo y la vulnerabilidad masculina a las lesiones cerebrales pueden explicar algunas de las diferencias de género (APA, 2013). Estudios epidemiológicos recientes revelaron un predominio masculino de 2 a 3: 1 en comparación con la proporción ampliamente citada de 4 a 5: 1 de estudios anteriores (Mattila et al., 2011; Idring et al., 2012; Baxter et al., 2015; Zablotsky et al., 2015; Keller et al., 2020) aunque esta proporción puede depender de las capacidades intelectuales y aparece tan baja como 2:1 cuando el TEA se asocia con discapacidad intelectual, y tan alta como 6-8:1 en personas con alto funcionamiento. autismo (HFA; Fombonne, 2005, 2009). Se supone que esta mayor prevalencia masculina se debe a la capacidad de las mujeres autistas para enmascarar sus dificultades sociales, a factores culturales y a un menor número de estudios sobre TEA en población femenina (Attwood, 2007; Lai et al., 2011; Kirkovski et al., 2013) y diferentes fenotipos de TEA (Mandy et al., 2012; Van Wijngaarden-Cremers et al., 2014; Howe et al., 2015). Un estudio reciente de Wilson et al. (2016), que incluyó a 1244 adultos (935 hombres y 309 mujeres) remitidos para una evaluación de TEA, informaron diferencias de sexo en el resultado clínico. Los resultados concluyeron que 639 hombres y 188 mujeres fueron diagnosticados con TEA de cualquier subtipo. De hecho, en el estudio no se encontró ningún efecto significativo del sexo (CI masculino > CI femenino; F(2)=2.47, p=0.09, η2 p=0.02) en Se encontró el coeficiente intelectual. En cuanto a los resultados de inteligencia, sus resultados confirmaron investigaciones anteriores que informaron puntuaciones de CI más bajas en mujeres con un diagnóstico de TEA en comparación con los participantes masculinos (Fombonne, 2005). De hecho, Halpern y LaMay (2000) no encontraron diferencias de sexo significativas para el factor g, mientras que las diferencias de sexo desempeñan un papel en los logros a nivel de subpruebas e índices utilizando la Escala de Inteligencia de Wechsler para Adultos – 4.ª edición (WAIS-IV; Wechsler, 2013). .

Los estudios sobre la población de desarrollo típico (TD) que examinaron las diferencias de género utilizando subpruebas e índices derivados de WAIS-IV resaltaron mejores desempeños de los hombres en los índices de CI, comprensión verbal (VC), razonamiento perceptual (PR) y memoria de trabajo (WM) ( Longman et al., 2007; Irwing, 2012; Daseking et al., 2017). En cambio, el índice de Velocidad de Procesamiento (PS) fue el único en el que las mujeres obtuvieron mejores resultados. Estos resultados estaban en línea con un estudio italiano de Pezzuti et al. (2020) que encontró que los hombres se desempeñaron significativamente mejor que las mujeres en la subprueba de Aritmética y el WMI del WAIS-IV. En su estudio que compara el desempeño de TD en WAIS-R y WAIS-IV, las diferencias de género parecieron más amplias y extensas en la muestra WAIS-R, como otros autores anteriores mencionaron usando WAIS-III (Dolan et al., 2006; Van der Sluis et al., 2006). Un estudio de análisis factorial de Colom y García-López (2002) destacó que no existen diferencias de sexo en la capacidad general (g) en la estandarización española del WAIS-III. Los autores afirmaron que las diferencias de sexo promedio que favorecen a los hombres deben atribuirse a factores de grupo específicos y a la especificidad de la prueba. Asimismo, los resultados obtenidos por Van der Sluis et al. (2006), utilizando el WAIS-III holandés, indican diferencias entre hombres y mujeres en el rendimiento de capacidades cognitivas específicas, pero no en la inteligencia general (g). Por el contrario, para la muestra de estandarización estadounidense del WAIS-III, Irwing (2012) informó diferencias de sexo no solo con respecto a habilidades específicas sino también en g. Los hombres superaron a las mujeres en inteligencia general [cociente de inteligencia a escala completa (FSIQ)] y en subpruebas como información, aritmética y búsqueda de símbolos, mientras que las mujeres superaron a los hombres en el índice de velocidad de procesamiento (PSI).

El nivel educativo (Ceci y Williams, 1997; Gustafsson, 2001) y la edad también contribuyen a la comprensión de las diferencias en los resultados del coeficiente intelectual. Ceci (1991) sugiere que cuantos más años de educación, mejores habilidades cognitivas. Este fenómeno se debe a la exposición de contextos que permiten a las personas aprender información relevante, concentrarse en los problemas y enseñar enfoques de cognición en los que se basan la mayoría de las pruebas de inteligencia. Los resultados de un estudio italiano (Tommasi et al., 2015) mostraron que el WAIS-R detecta diferencias individuales en inteligencia medidas adecuadamente mediante puntuaciones de CI en diferentes niveles educativos. De hecho, hay un aumento promedio equivalente a 1,9 puntos de CI en la puntuación compuesta global de CI por año de educación. Como se indicó anteriormente, es necesario tener en cuenta la edad al tener en cuenta las diferencias en el coeficiente intelectual y la eficiencia a lo largo del tiempo (Baltes et al., 1998; Schaie y Willis, 2010). La mayoría de los estudios se centraron en el papel clave de la memoria de trabajo y su conexión con las habilidades generales. Se ha argumentado que en la TD se produce un efecto perjudicial significativo de la edad sobre los recursos de la memoria de trabajo (Craik y Salthouse, 2008; Robert et al., 2009).

Por tanto, el perfil del nivel de inteligencia es uno de los factores relevantes a considerar al diagnosticar a personas con TEA, junto con otras medidas cognitivas, neuropsicológicas, sociodemográficas y de síntomas centrales (Happé et al., 2016). Reconocer cómo las personas con TEA pueden variar en este constructo puede ser crucial para identificar los subtipos de TEA (Grzadzinski et al., 2013). Por tanto, los subtipos de TEA cambian según diferentes patrones de capacidad cognitiva (Grzadzinski et al., 2013). Sin embargo, no existen perfiles de CI distintivos para personas con TEA (Siegel et al., 1996; Ghaziuddin y Mountain-Kimchi, 2004; Goldstein et al., 2008; Williams et al., 2008; Charman et al., 2011). Las habilidades intelectuales han sido más difíciles de evaluar en personas con TEA debido a sus características y herramientas de evaluación. Muchos investigadores se centraron en los niños, pero pocos autores estudiaron los patrones de desempeño cognitivo en adultos con TEA y cómo estos patrones pueden diferenciar los niveles de gravedad y las configuraciones típicas de desempeño. WAIS-IV (Wechsler, 2013) es la prueba de rendimiento cognitivo más utilizada y renovada para la evaluación de adultos verbales con TEA. Otras medidas estandarizadas de inteligencia incluyen Stanford-Binet (por ejemplo, Roid, 2003), Matrices progresivas de Raven (RPM; Raven et al., 1998) y Leiter-3 (Roid et al., 2013). El uso de escalas Wechsler ha sido respaldado por varios estudios (Filipek et al., 1999; Mottron, 2004). Sin embargo, investigaciones previas han destacado cómo el RPM (Raven et al., 1998) podría ser más adecuado para describir el perfil cognitivo de las personas con TEA (Dawson et al., 2007; Hayashi et al., 2008; Soulières et al., 2011). De hecho, como señalan Dawson et al. (2007) la escala de Wechsler puede subestimar la inteligencia de las personas con TEA principalmente debido a su énfasis en la instrucción verbal y las tareas. Sin embargo, la estructura y las características del RPM, adecuado para tareas de razonamiento fluido, tal vez sea una medida más adecuada de la inteligencia de las personas con TEA. Los resultados de la comparación entre el desempeño de las puntuaciones de Wechsler y RPM de adultos con y sin TEA resaltaron un desempeño significativamente mayor del grupo con TEA en RPM en comparación con el grupo TD, cuyos desempeños en todas las escalas no tuvieron diferencias significativas. Sin embargo, la discrepancia en el coeficiente intelectual entre personas con TEA y TD hizo que se pudiera comprender en profundidad las diferencias en el rendimiento cognitivo de las personas con TEA utilizando RPM y la escala de Wechsler. Los resultados de un estudio separado pero relacionado sugieren que el mayor rendimiento en las RPM en comparación con las medidas de Wechsler ocurre principalmente en personas con TEA con deterioro cognitivo (Bölte et al., 2009). Holdnack et al. (2011) compararon el desempeño entre el grupo de control, HFA y el trastorno de Asperger (AS) en las subpruebas WAIS-IV. No se encontraron diferencias estadísticamente significativas entre los grupos AS y control, mientras que el grupo HFA tuvo las puntuaciones más bajas. Sin embargo, el desempeño de los grupos ASD y de control en Matrix Reasoning y Digits Forward no reveló diferencias significativas. En cuanto a las subpruebas de codificación, los tres grupos diferían significativamente entre sí. Finalmente, en los acertijos visuales, donde el grupo HFA tuvo un desempeño significativamente peor que el grupo de control, el grupo AS no difirió ni del grupo HFA ni del grupo control.

En resumen, varias variables demográficas se asocian con diferentes habilidades de nivel cognitivo en la TD. Sin embargo, según nuestro conocimiento, ningún estudio evaluó juntos los efectos de la edad, el sexo, el nivel de educación y el nivel de autismo en el desempeño cognitivo de las personas con TEA medido con el WAIS-IV italiano en una muestra grande. Entonces, en el presente estudio, probamos varias hipótesis:

(1) Probar la asociación entre las variables demográficas y el nivel de autismo con el FSIQ, los índices principales y las subpruebas, como paso preliminar para análisis posteriores y en profundidad. Se esperaba una correlación moderada entre la edad y el nivel de educación y el FSIQ y los principales índices.

(2) Suponiendo que el FSIQ no podía explicar completamente las fortalezas y debilidades de las personas con TEA evaluadas con el WAIS-IV, queríamos identificar si, al igual que TD, se encontraron efectos significativos de las variables independientes en los cuatro índices juntos (VCI, WMI , PRI, PSI) y las subpruebas subyacentes. Específicamente, no esperábamos diferencias de sexo en el FSIQ en ambos niveles de autismo; efectos significativos de la edad y el nivel de educación en VCI, WMI y PSI; y los mejores resultados de las participantes femeninas con TEA en PSI.
(3) Finalmente, queríamos probar la hipótesis de que mejores desempeños en los cuatro índices pueden predecir síntomas autistas menos graves. De hecho, se investigaron las puntuaciones de corte óptimas para discriminar los niveles de gravedad del autismo utilizando WAIS-IV.

Métodos

Participantes

En total, 270 adultos con TEA (Mage=26.3 SD=9.35) fueron evaluados en el Centro Regional para el Trastorno del Espectro Autista de Turín y el Centro Regional para el Autismo de L. 'Aquila (Italia). El Centro Regional de ASL Citta di Torino es un departamento del sistema nacional de salud mental que brinda servicios a personas con TEA. El centro ofrece evaluación clínica e intervenciones psicológicas y educativas para personas con autismo (Keller et al., 2{{108}}20). El Centro Regional de Referencia para el Autismo, una estructura del Sistema de Salud de la Región de Abruzzo, realiza actividades de diagnóstico, clínicas y de asesoramiento y ofrece tratamientos a personas con TEA. La mayoría de los pacientes fueron remitidos por el psiquiatra general para una evaluación del TEA y acudieron a cualquiera de los centros por primera vez o regresaron para una evaluación de seguimiento. Todos los diagnósticos se realizaron según los criterios del Manual Diagnóstico y Estadístico de los Trastornos Mentales, Quinta Edición (DSM-5) (APA, 2013) considerando anamnesis clínica, entrevista clínica, evaluación cognitiva con WAIS- IV (Orsini y Pezzuti, 2013), evaluación diagnóstica con ADI-r (Rutter et al., 2003) y ADOS módulo 4 (Lord et al., 2002) o RAADS (Ritvo et al., 2011 ), siguiendo una ruta de diagnóstico estructurada (modelo de red de varios pasos, Keller et al., 2020). De toda la muestra, 169 personas recibieron diagnóstico de TEA con nivel 1 (masculinos=75%, Medu=12.4, SD=2.64; mujeres=25%, Medu=13.6, SD=2.91), 60 con TEA nivel 2 (masculinos=75%, Medu=10.9, SD=2.18; femenino=25%, Medu=11.3, SD=2.47) y 39 con TEA nivel 3 (masculino=79%, Medu=10.9, DE=1.96; femenino = 21%, Media=11.5, DE=1.60). Para ser incluidos en el estudio, todos los pacientes recibieron un diagnóstico clínico formal de TEA según los criterios del DSM-5 (APA, 2013). Se incluyeron personas con psicopatología comórbida (n=42) solo si estaban en remisión o tenían un impacto mínimo en el funcionamiento diario. En total, el 3,9% con TEA nivel 1 y trastornos depresivos comórbidos (hombres=3%, mujeres=0.9%), el 3,49% con TEA nivel 1 y trastornos de personalidad (hombres=2. 18%, mujer=1.31%), 2,18% con TEA nivel 1 y trastornos específicos del aprendizaje (hombre=1.31%, mujer=0.87%), 1,31% personas con TEA nivel 1 (hombres=0.43%, mujeres=0.86%) y 0,43% hombres con TEA nivel 2 y trastorno obsesivo-compulsivo, 1,31% con TEA nivel 1 y epilepsia (hombres=0.87%, mujeres = 0.43%), 1,31% con TEA nivel 1 y trastorno de ansiedad (hombres = 0.43%, mujeres=0.87 %), el 1,31% con TEA nivel 1 y esquizofrenia (hombres=0.87%, mujeres=0.43%), el 0,87% con TEA nivel 1 y trastorno por déficit de atención/hiperactividad (hombres {{ 112}}.43%, mujeres = 0.43%), 0,87% con TEA nivel 1 y trastorno de coordinación del desarrollo (hombres=0.43%, mujeres=0.43%), Se incluyeron 0,43% mujeres con TEA nivel 1 y síndrome de Turner, 0,43% hombres con TEA nivel 2 y síndrome de Tourette, 0,43% con TEA nivel 1 y disforia de género.

En total, 39 participantes con nivel 3 y dos participantes con nivel 2 fueron excluidos de la muestra original porque no eran aptos para una evaluación cognitiva verbal con WAIS-IV ya que su comunicación era a través de gestos u otros sistemas de comunicación alternativos.

Todas las variables demográficas y características de la muestra final se presentan en la Tabla 1.

Medidas
Los datos sobre las capacidades cognitivas se recopilaron mediante el WAIS-IV (Wechsler, 2013). El WAIS-IV se utiliza para evaluar el perfil intelectual de personas entre 16 y 90 años. Está compuesto por cuatro puntuaciones y un índice de inteligencia general. Los cuatro índices son VCI, PRI, WMI y PSI. Cada índice se compone de dos o tres subpruebas que se requieren para obtener la puntuación total de CI. Las diez subpruebas principales son vocabulario, información, similitudes, intervalo de dígitos, aritmética, diseño de bloques, razonamiento matricial, acertijos visuales, codificación y búsqueda de símbolos. También contiene cinco subpruebas adicionales: comprensión, secuenciación letra-letra-número, peso de figuras, finalización de imágenes y cancelación. En nuestra muestra, utilizamos las subpruebas de diez núcleos para todas las personas y niveles de TEA. Calculamos las puntuaciones de las subpruebas, las puntuaciones de los índices y el índice de CI completo. Cada puntuación bruta se corrigió con las puntuaciones de la estandarización italiana del WAIS-IV (Orsini y Pezzuti, 2013).

El WAIS-IV y toda la evaluación psicológica fueron administrados por un psicólogo autorizado en una sala grande y luminosa en una sesión de 45 minutos a 1,5 horas.

La estructura del WAIS-IV y sus índices y subpruebas se representa en la Tabla 2.

La edad de cada participante se calculó en el momento de la administración de WAIS-IV y se expresó en números enteros.

El nivel de autismo se clasificó en tres niveles diferentes según lo establecido en el DSM-5 (APA, 2013), de modo que el nivel 1 era el menos grave mientras que el nivel 3 era el más grave. El nivel de gravedad se evaluó mediante entrevistas clínicas realizadas por dos psicólogos independientes y un psiquiatra a los participantes y cuidadores. Finalmente, en una reunión final, todo el equipo profesional discutió y acordó uno de los tres niveles de apoyo requerido por la persona.

Los años de educación se recogieron considerando los años de cada ciclo escolar íntegramente cumplidos. Los años de instrucción interrumpidos no se agregaron al número. Así, considerando el sistema de educación obligatoria italiano, se asignaban 5 años si una persona completaba el primer ciclo escolar. Otros 3 años se otorgaban si una persona completaba el segundo ciclo escolar. Finalmente, se consideraron 5 años si una persona completó el último ciclo de educación obligatoria. Además, se otorgaban de 3 a 5 años de educación adicional si una persona completaba una licenciatura o una maestría.

La comorbilidad psicopatológica se consideró una variable dicotómica en cuanto a la presencia o ausencia de algún trastorno.

Análisis de los datos

Se utilizó un enfoque analítico para describir y comprender mejor los datos recopilados. Al principio, se realizaron análisis descriptivos y correlacionales para explorar los datos y la distribución de las variables entre los niveles de TEA y para determinar si existía una relación entre las variables de interés. Una asociación moderada entre variables representa una de las condiciones para explorar los fenómenos de causa-efecto mediante un análisis posterior en profundidad.

De hecho, para comprender mejor los efectos de las variables sociodemográficas y relacionadas con el TEA en los índices de rendimiento cognitivo, se utilizaron modelos de regresión lineal para analizar el impacto de la edad, la educación, el nivel de TEA, el sexo y la comorbilidad en los índices WAIS-IV. La regresión lineal es un análisis predictivo que se utiliza para determinar si un conjunto de variables predictivas (variables independientes) predicen un resultado (variables dependientes). Mediante el análisis de la prueba de varianza, evaluamos un efecto "general" considerando las diferencias entre medias. En cambio, se utilizó el valor p para cada media en los modelos de regresión para comprender fácilmente qué media es diferente de la de referencia.

Además, en un modelo de enfoque en cascada, realizamos un análisis más profundo considerando cada índice como una variable dependiente y las variables sociodemográficas y relacionadas con el TEA como covariables. Para los análisis posteriores, realizamos un análisis multivariado de covarianza (MANCOVA) para evaluar las diferencias estadísticas en múltiples variables dependientes continuas (los cuatro índices WAIS-IV) mediante dos variables de agrupación independientes, mientras controlamos una o más variables llamadas covariables. A través de MANCOVA creamos un modelo con cuatro variables dependientes (los cuatro índices WAIS-IV), sexo, nivel de TEA y comorbilidad como variables independientes y edad y educación como covariables. Finalmente, repetimos el mismo análisis utilizando las subpruebas de cada índice como variables dependientes, el sexo, el nivel de TEA y la comorbilidad como variables independientes y la edad y la educación como covariables.

Asimismo, de acuerdo con el tercer objetivo de la investigación, queríamos discriminar entre los niveles de gravedad del TEA. El área bajo la curva (AUC) y las características operativas del receptor (ROC) (Metz, 1978; Zweig y Campbell, 1993) se utilizaron para inspeccionar el desempeño de los dos grupos de nivel ASD en los índices compuestos WAIS-IV. ROC-AUC revela en qué medida las cinco puntuaciones compuestas WAIS-IV son capaces de distinguir entre los niveles de gravedad del TEA. Cuanto mayor sea el AUC, mejor distinguirá el modelo entre participantes con 1 y 2 niveles de gravedad. Una ROC es una gráfica de la tasa de verdaderos positivos (sensibilidad) versus la tasa de falsos positivos (1-especificidad) asociada con cada valor de corte posible para una medida. El AUC es una medida de precisión diagnóstica y validez predictiva que se puede utilizar para comparar el valor predictivo de diferentes medidas. El AUC puede oscilar entre 0.5 (discriminación aleatoria) y 1 (discriminación perfecta)

Para el análisis utilizamos el software R Studio (R Studio Team, 2020) y Jamovi (The Jamovi Project, 2021).

Resultados

Para el análisis estadístico se excluyeron dos adultos con nivel 2 y 39 adultos con nivel 3 porque no pudieron ser evaluados con el WAIS-IV. Entonces, la muestra final estuvo compuesta por 229 personas de los niveles 1 y 2. Las estadísticas descriptivas de la muestra y los cuatro índices se presentan en la Tabla 3. Para una mejor comprensión de la distribución de los datos entre los niveles e índices, presentamos histogramas con un densidad del FSIQ y los cuatro índices de la Fig. 1.

En el análisis de correlación simple (ver Tabla 4), la edad se correlacionó significativamente con el FSIQ (r=0.300, p < 0,001), VCI (r = 0.323, p { {7}}.01), PRI (r=0.214, p=0.001), WMI (r=0.247, p< 0.001) and PSI (r = 0.235, p < 0.001). A relevant result was the absence of significance between block design and age (r = 0.084, p = 0.207). A similar result was found between Arithmetic and age (r = 0.206; p = 0.002). Level of education was significantly correlated with FSIQ (r = 0.376, p < 0.001), while the stronger association was only with the VCI (r = 0.264, p < 0.001) and its subtests, Similarities (r = 0.346, p < 0.001), Vocabulary (r = 0.387, p < 0.001) and Information (r = 0.366, p < 0.001). Although no significant correlation between the level of education and WMI was found, Arithmetic was moderately correlated with the level of education (r = 0.301; p < 0.001).

Todas las asociaciones entre los índices principales y las subpruebas fueron significativas (p < 0.001).

En modelos de regresión lineal, consideramos los efectos conjuntos del sexo, el nivel de educación, el nivel de autismo, la edad y la comorbilidad en el FSIQ. En el modelo 1, edad (=0.371; t=2.779; p=0.006), nivel de autismo ( {{7 }} −35,205; t=−12,636; p < 0,001) y nivel de educación (=1.530; t=3.268; p < 0,001) fueron significativos, lo que sugiere que cuanto mayor es la edad, el nivel de autismo y la educación, mejor es la puntuación del FSIQ. El modelo 1 explicó el 54,3% de la varianza en las puntuaciones del FSQI (R2 ajustado=0.512, F(4, 224)=60.9, p < 0,001). No se encontraron efectos significativos de comorbilidad en el FSIQ (= 0.479; t = 0.153; p=0.87).

Utilizando modelos multivariados de regresión múltiple con MANCOVA probamos diferentes hipótesis. En el modelo 2 consideramos los efectos conjuntos de las variables independientes del modelo anterior por separado en los cuatro índices (VCI, PRI, WMI, PSI). Sexo (F=8.23; p < 0.001), edad (F=4.54; p=0. 002), el nivel de educación (F = 3.53; p=0.008) y el nivel de autismo (F=63.80; p < 0,001) tienen un impacto significativo en los cuatro índices al considerarlos juntos. No se encontraron efectos significativos considerando los efectos conjuntos del sexo y el nivel de autismo en los cuatro índices (F=1.95; p=0.103) ni de las comorbilidades (F=1.77 ;p= 0.135). Por lo tanto, el modelo 2 sugiere que los pacientes varones obtienen mejores resultados que las mujeres y cuanto mayor es el nivel de educación y la edad, mejores son las puntuaciones de los cuatro índices. De hecho, considerando el efecto directo de las variables en cada índice, encontramos que el efecto del sexo fue estadísticamente significativo en VCI (F=4.429; p=0.036) y PSI (F {{ 30}}.835; p=0.001) y permaneció significativo cuando se considera el efecto conjunto con el nivel sobre el PSI (F=6.788; p=0.010). La educación tiene un efecto estadísticamente significativo en el VCI (F = 12.374; p ⩽ 0,001) y el WMI (F=8.288; p=0.004).

En los siguientes modelos multivariados de regresión múltiple, evaluamos los efectos del sexo, la edad, la educación, los niveles de autismo y las comorbilidades en las subpruebas centrales de los cuatro índices. La extensión de dígitos y la aritmética se consideraron las subpruebas principales de WMI. Los resultados resaltaron un efecto significativo del nivel de autismo (F {{0}}.036; p < 0,001), la edad (F=3.832; p=0.023) y la educación. (F=4.244; p=0.016) en ambas subpruebas. No se encontraron efectos de comorbilidades en las subpruebas de WMI (F=0.121; p=0.886).

Considerando las subpruebas centrales de VCI, sexo (F {{{{10}}}}.859; p = 0.038), nivel de educación (F=4.822; p=0.003), el nivel de autismo (F=73.258; p < 0,001) y la edad (F=5.932; p < 0,001) tuvieron un impacto estadísticamente significativo en las similitudes. , Vocabulario e Información. Si observamos los resultados de las pruebas univariadas, el sexo tiene un impacto significativo solo en el vocabulario (F=7.337; p=0.007) sin significación alguna en las similitudes y la información. No se encontraron efectos de comorbilidades en las subpruebas de VCI (F=0.623; p=0.601).

De hecho, para los efectos sobre el diseño de bloques, el razonamiento matricial y los acertijos visuales, el nivel de autismo fue la única covariable con un fuerte impacto en las tres subpruebas (F {{0}}.375; p < 0,001). . No se encontraron otros resultados relevantes, excepto un pequeño efecto significativo del sexo y los niveles de autismo en VP (F=4.433; p=0.036).
El último modelo consideró los efectos de variables en la búsqueda y codificación de símbolos y reveló un efecto significativo del sexo (F {{0}}.21; p=0.006), nivel de autismo (F { {4}}.29; p < 0,001), y la interacción entre sexo y nivel de autismo (F=3.22; p=0.042) en las dos subpruebas. Sin embargo, el efecto de las variables aisladas en cada edad de la subprueba tiene un impacto estadísticamente significativo en la Búsqueda de Símbolos.

Los resultados de la República de China se presentan en la Tabla 5. Según el análisis anterior, el sexo fue estadísticamente diferente en varios índices y subpruebas y, debido al pequeño tamaño de la muestra femenina, decidimos tratar a hombres y mujeres por separado. En la Tabla 5 utilizamos ROC en muestras femeninas (n=57) y masculinas (n=172). Se encontró que diferentes puntos de corte discriminaban entre los niveles 1 y 2 considerando el FSIQ. Cada índice difería estadísticamente significativamente del nivel de probabilidad (= 0.05).

En la muestra femenina, una puntuación de 69 diferencia entre niveles, mientras que un rango que varía de 65 a 69 puede distinguir entre hombres con diferentes niveles de autismo. VCI distingue entre los niveles 1 y 2 con una puntuación de 74 en las participantes femeninas. Mientras que, en los participantes masculinos, el rango clínico a considerar varía de 67 a 76. El mejor puntaje del PRI para una muestra femenina es 79, mientras que para la muestra masculina, un puntaje de 77 es el mejor compromiso considerando sensibilidad y especificidad. Con respecto a WMI, un punto de corte de 69 resultó en un parámetro sólido para distinguir el autismo de nivel 1 y 2 en mujeres. Para la población masculina un punto de corte adecuado es 72 con buena sensibilidad y especificidad. Finalmente, para el PSI, en la muestra femenina, 81 fue un buen punto de corte, mientras que para la muestra masculina, el buen punto de corte fue 70.

Discusión

Algunos investigadores se centraron en un estudio en profundidad del perfil cognitivo de adultos con autismo en el contexto internacional y ninguna investigación en el contexto italiano (Fombonne, 2005; Wilson et al., 2016). Hasta donde sabemos, la mayoría de los autores se centraron en el desempeño cognitivo y social de niños o adolescentes con TEA (Bodner et al., 2014). Varios estudios se centraron en comparar el rendimiento cognitivo de adultos con TEA con TD o HFA con AS y TD (Holdnack et al., 2011). Ninguno de ellos exploró el efecto de las variables sociodemográficas sobre el desempeño cognitivo de las personas con TEA. Entonces, en nuestra investigación, exploramos el perfil cognitivo de adultos con TEA que alcanzaron un diagnóstico clínico. Después de explorar los datos con análisis descriptivos, realizamos una correlación de la escala completa, las escalas de índice primario y las principales variables sociodemográficas y de la subprueba. Los resultados mostraron que FSIQ, PRI, WMI y PSI se correlacionan moderadamente con la edad de los participantes. Más concretamente, se supone que el nivel de educación tiene un impacto significativo en las habilidades cognitivas medidas por los índices WAIS-IV (Ceci, 1991; Baltes et al., 1998; Schaie y Willis, 2010; Pezzuti et al., 2019; Borella et al., 2020). En cambio, un resultado interesante es la casi independencia de la subprueba Diseño de bloques de la edad y la educación, que puede considerarse como una subprueba culturalmente independiente de la edad en nuestra muestra.

Posteriormente, utilizamos un enfoque en cascada, analizando primero el índice de escala completa, luego los cuatro índices fundamentales y, finalmente, las subpruebas que forman los cuatro índices principales. La decisión de esta elección se tomó para reducir el impacto de dos errores: los errores cometidos durante la transformación de las puntuaciones ponderadas en puntuaciones compuestas y cuando la diferencia entre los índices o las subpruebas era tal que invalidaba la puntuación del índice mismo. En el primer modelo de regresión lineal, evaluamos el impacto de la edad, el nivel de educación, el sexo y el nivel de autismo en el FSIQ. Los resultados mostraron un alto nivel de significancia tanto para la edad como para la educación, lo que indica que cada puntuación en el FSIQ se correlaciona con un aumento de 0.37 años y, por cada año de educación hay un aumento de aproximadamente 1,5 puntos. en el FSIQ. Estos resultados están en línea con un estudio sobre TD realizado por Tommasi et al. (2015) que evidenciaron un aumento promedio de 1,9 puntos de CI en la puntuación compuesta global de CI por año de educación. Contrariamente a nuestras expectativas y a los resultados anteriores que evidenciaron la desventaja de las mujeres autistas en las puntuaciones de CI en comparación con los hombres autistas, no se encontraron efectos sexuales en la puntuación del FSIQ en nuestra muestra. Como se mencionó anteriormente, se pueden sacar pocas conclusiones únicamente examinando las puntuaciones del FSIQ, ya que incluyen información diferente sobre capacidades cognitivas más amplias.

Por lo tanto, en el modelo 2 ejecutamos un MANCOVA utilizando los cuatro índices como variables dependientes, el sexo y los niveles de gravedad como factores, y la edad y la educación como covariables. Los resultados mostraron una diferencia estadísticamente significativa en todas las variables excepto cuando se considera la interacción entre sexo y nivel de autismo. Al analizar más profundamente los resultados y el impacto de las variables en los índices, los resultados resaltan una diferencia de sexo significativa en los índices de comprensión verbal y velocidad de procesamiento en las participantes femeninas que se desempeñan mejor que los pares masculinos. Este último resultado no es sorprendente, ya que incluso las mujeres adultas con TD superaron a los hombres en tareas de velocidad de procesamiento (Daseking et al., 2017). Sin embargo, inesperadamente, y nunca antes descrito, las mujeres adultas autistas tuvieron mejores desempeños en vocabulario en comparación con los hombres autistas. Aunque estos resultados son sorprendentes y nuevos, es necesario realizar más estudios para contrarrestar el número de participantes masculinos y femeninos con TEA. El efecto de la ventaja femenina sobre el PSI sigue siendo significativo cuando se considera la interacción con el nivel de TEA. De hecho, el desempeño de las participantes femeninas en PSI es mejor tanto en los niveles 1 como 2 de ASD. Otro resultado no sorprendente es el efecto de la educación en el índice de comprensión verbal, lo que sugiere que las personas con educación superior obtienen mejores resultados en el conocimiento verbal adquirido y en el razonamiento verbal, como como lo señaló la literatura previa (Tommasi et al., 2015). Sin embargo, los efectos de la educación sobre la Memoria de Trabajo son en parte nuevos y siguen siendo significativos cuando se consideran ambas subpruebas para el análisis. Sin embargo, es necesario realizar más estudios para comprender mejor la dirección de este efecto. Se puede postular que los años de educación contribuyen a mejores desempeños en Dígitos y Aritmética, ya que mejores desempeños en WMI aumentan la probabilidad de un mayor nivel de educación. De manera impredecible, no se encontró ningún efecto estadístico del sexo sobre la MT, lo que revela una forma similar de desempeño en este dominio cognitivo para los participantes masculinos y femeninos. Este resultado contrasta con un estudio italiano reciente sobre TD realizado por Pezzuti et al. (2020) en el que hubo un desempeño superior de los hombres en las puntuaciones compuestas de WMI y su subprueba de aritmética. La ausencia de efectos del sexo en este índice en nuestra muestra autista podría interpretarse a la luz de la teoría del cerebro masculino extremo (Baron-Cohen, 2002), según la cual el autismo puede considerarse como un extremo del perfil masculino normal.

En el modelo se consideran 4 subpruebas del VCI (Similitudes, Vocabulario e Información) y los resultados mostraron un efecto significativo en todas las variables excepto cuando se tiene en cuenta la interacción entre sexo y nivel de TEA. Al observar más profundamente los análisis univariados, los efectos significativos de la educación, la edad y el nivel de autismo en las subpruebas individuales se confirman en cada subprueba. La literatura respalda estos hallazgos, mostrando que el nivel de educación es un predictor de una mayor competencia verbal (Abad et al., 2015). Sin embargo, las diferencias de sexo previas encontradas considerando las puntuaciones compuestas del VCI desaparecieron cuando se consideró cada subprueba para el análisis, excepto Vocabulario. Incluso este resultado contrasta con investigaciones anteriores (Longman et al., 2007; Irwing, 2012; Daseking et al., 2017) que describieron la superioridad de los hombres con TD en el Índice de Comprensión Verbal. Por el contrario, en nuestra muestra las mujeres con TEA superaron a los hombres con TEA cuando se consideró la subprueba de vocabulario en el análisis. Sin embargo, esta diferencia se considera estadísticamente significativa sólo en el nivel 1 de TEA; no se detectaron diferencias de sexo en las subpruebas de VCI cuando se considera el nivel 2 de TEA.

En el modelo 5 utilizamos las subpruebas Diseño de bloques, Razonamiento matricial y Rompecabezas visuales como variables dependientes. Los resultados mostraron sólo un efecto significativo del nivel de TEA en las subpruebas consideradas. La superioridad de los hombres con TD en la puntuación compuesta PRI (Longman et al., 2007; Irwing, 2012; Daseking et al., 2017) no se confirmó en nuestra muestra autista, lo que indica que las subpruebas de PRI son más sensibles al nivel de gravedad del TEA en nuestra muestra.

En el modelo 6, la búsqueda de símbolos y la codificación se utilizaron como variables dependientes. Los resultados revelaron un efecto estadísticamente significativo del sexo y los niveles de autismo en ambas subpruebas, lo que confirma los resultados anteriores cuando se analizó la puntuación compuesta del PSI. Incluso cuando se controla el efecto conjunto del sexo y el nivel de autismo, el resultado sigue siendo estadísticamente significativo en cada subprueba. Este resultado está en línea con estudios previos sobre TD que consideran la superioridad femenina en el Índice de Velocidad de Procesamiento (Pezzuti et al., 2020); por lo tanto, el mismo patrón parece ocurrir en la población con TEA.

El uso de índices principales WAIS-IV o puntuaciones de corte de subpruebas para discriminar mejor entre los niveles de autismo puede ser controvertido pero útil para los médicos que deben describir el funcionamiento de una persona según la clasificación DSM-5 (APA, 2013). Para el índice a escala completa, los mejores puntos de corte revelados fueron 69 para las mujeres y 65 para los hombres utilizando los índices de Youden. En VCI, los puntos de corte óptimos fueron 74 y 69 para mujeres y hombres, respectivamente; en el PRI, los mejores puntos de corte fueron 79 para las mujeres y 73 para los hombres; en WMI 69 para mujeres y 72 para hombres; finalmente, para PSI los puntos de corte óptimos fueron 81 para mujeres y 70 para hombres.

Aunque todos estos resultados predictivos pueden ayudar a los médicos a discriminar mejor entre diferentes niveles de gravedad, una prueba no puede reemplazar la evaluación diagnóstica realizada por médicos experimentados. Sin embargo, las puntuaciones de corte que se toman junto con los hallazgos anteriores sobre la casi independencia del PRI de la edad, el nivel de educación y el sexo pueden dirigir en parte la evaluación clínica a las habilidades visuoespaciales al evaluar a las personas con TEA en todos los niveles.

En resumen, algunos autores evidenciaron un efecto de subestimación de las capacidades cognitivas de las personas con TEA cuando se evaluaron con WAIS-IV en comparación con RPM (Dawson et al., 2007; Hayashi et al., 2008; Soulières et al., 2011). Sin embargo, este fenómeno parece aplicarse mejor a personas con TEA con deterioro cognitivo y no a AS (Bölte et al., 2009; Holdnack et al., 2011) o capacidades cognitivas promedio. Por lo tanto, el deterioro cognitivo debería ser motivo de preocupación al seleccionar cualquier herramienta de evaluación para usar con personas con TEA y al interpretar los resultados de sus logros en esa medida. Además del deterioro cognitivo, el retraso en el lenguaje tiene un impacto significativo en el resultado del coeficiente intelectual, como Bodner et al. (2014) evidenciaron en su estudio que el coeficiente intelectual WAIS-IV era mejor que el RPM en adultos con capacidad verbal. Por lo tanto, es necesario considerar múltiples factores antes de evaluar a las personas con TEA (contexto, situación, habilidades evaluadas, diferentes métodos) priorizando un enfoque multimétodo y multiinformante. Por lo tanto, predecir el funcionamiento académico o adaptativo de las personas con TEA a lo largo de la vida basándose en herramientas de evaluación cognitiva debe hacerse con precaución, ya que ni el Wechsler ni el RPM recopilan completamente toda la información necesaria para evaluar el funcionamiento cognitivo en personas con TEA.

Limitaciones y direcciones para futuras investigaciones.

Una posible limitación del estudio es el pequeño número de participantes femeninas en comparación con los participantes masculinos, lo que puede impedir la generalización de los resultados. Además, la muestra reducida de mujeres con TEA y los resultados de que no hay diferencias de sexo en las puntuaciones compuestas generales del CI pueden deberse en parte al tamaño de la muestra femenina. Sin embargo, la muestra estuvo compuesta por diferentes números de hombres y mujeres según la prevalencia del TEA.

En la investigación solo se ha investigado la presencia o ausencia de comorbilidades en los hallazgos. Aunque un número limitado de participantes tenía diagnósticos clínicos que podrían tener un fuerte efecto en las subpruebas WAIS-IV, como trastornos psicóticos o TDAH, se necesitan más estudios para evaluar el efecto único de las comorbilidades en los resultados.

Disponibilidad de datos y materiales.

Los conjuntos de datos anonimizados analizados en el presente estudio están disponibles previa solicitud del autor correspondiente.

Agradecimientos.

Agradecemos a todas las personas que participaron en este estudio. Agradecemos la participación de los participantes autistas y sus familiares que con su interés y dedicación hacen posible la investigación del autismo.

Soporte financiero.

No se recibió apoyo financiero para la investigación.

Conflicto de intereses.

Los autores no informaron ningún conflicto de intereses.

Estándares Eticos.

Todos los procedimientos realizados en estudios con participantes humanos se ajustaron a los estándares éticos del comité de investigación institucional y/o nacional y a la Declaración de Helsinki de 1964 y sus enmiendas posteriores o estándares éticos comparables.

Referencias

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