Academiejaar 2009-2010 Eerste examenperiode
"Het gebruik van de Autism Diagnostic Observation ScheduleRevised bij vroege diagnosestelling van autismespectrumstoornissen." Masterproef neergelegd tot het behalen van de graad van Master in de Psychologie, Optie Klinische Psychologie Door Ellen De Mey
Promotor: Prof. Herbert Roeyers Begeleiding: Mieke Dereu
Inhoudstabel Inleiding………………………………………………………………………………………..2 Geschiedenis……………………………………………………………………………2 Autismespectrumstoornis (ASS).………………………………………………………3 Prevalentie……………………………………………………………………………...5 Oorzaken……………………………………………………………………………….5 Gedragsmatige Indicaties………………………………………………………………6 Het Belang van Vroege Detectie en Interventie……………………………………….7 Screenings- en Diagnostische Instrumenten...…………………………………………8 Screening……………………………………………………………………….8 Diagnose………………………………………………………………………11 Onderzoeksvragen…………………………………………………………………….17 Methode………………………………………………………………………………………18 Deelnemers……………………………………………………………………………18 Meetinstrumenten……………………………………………………………………..19 Procedure………………………………………………………………….…………..20 Resultaten…………………………………………………………………………….……….21 Beschrijvende statistiek……………………………………………………………….21 Hypothesen toetsende statistiek………………………………………………………23 De sensitiviteit, de specificiteit, de voorspellende positieve waarde en de voorspellende negatieve waarde………………………………………………23 Longitudinale testing..………………………………………………………...28 Discussie……………………………………………………………………………………...31 Sensitiviteit, specificiteit, positief voorspellende waarde, negatief voorspellende waarde………………………………………………………………………………...31 Stabiliteit……………………………………………………………………………...32 Beperkingen en sterktes van het onderzoek…………………………………………..33 Implicaties voor de praktijk…………………………………………….……………..34 Implicaties voor verder onderzoek……………………………………………………35 Algemeen besluit……………………………………………………………………...36 Bibliografie…………………………………………………………………………………...37 Nawoord……………………………………………………………………………………...38
-1-
Inleiding Autismespectrumstoornis (ASS) is een levenslange ontwikkelingsstoornis die wordt gekenmerkt door kwalitatieve beperkingen in sociale interactie en verbale en non-verbale communicatie, en beperkte, repetitieve en stereotiepe gedrags-, interesse- en activiteitenpatronen (APA, 2000; Filipek et al., 1999).
Geschiedenis De eerste auteur die autisme beschreef was Leo Kanner, in 1943. Aan de hand van 11 gevalstudies probeerde hij het klinische beeld van de kinderen te beschrijven: zij leden aan een autistisch alleen-zijn. Dit hield in dat ze zoveel mogelijk prikkels uit de buitenwereld (zoals direct fysiek contact, bepaalde bewegingen of geluiden) negeren en buitensluiten. Hij besprak hun beperkingen op het gebied van de taal en hun gedragsmatige inflexibiliteit. Hij stelde toen al vast dat de symptomatologie bij latere follow-up, toen de kinderen 9 en 11 jaar waren, was veranderd (Kanner, 1943). Het duurde tot 1980 voor autisme als aparte diagnose werd opgenomen in de DSM-III (American Psychiatric Association, 1980). Men gebruikte de term “infantiel autisme” om de stoornis te beschrijven. Deze maakte deel uit van de groep stoornissen onder de nieuwe term “pervasieve ontwikkelingsstoornissen (PDD)”, waarbij de term ‘pervasief’ wees op het feit dat alle gebieden van het leven van het kind werden aangetast door een verstoring in de ontwikkeling. ‘Infantiel autisme” hield volgende criteria in: een start voor de leeftijd van 30 maanden, het ontbreken van responsiviteit ten opzichte van anderen, duidelijke beperkingen in communicatie en taal, en eigenaardige reacties ten aanzien van de omgeving. “Infantiel autisme” werd in de DSM-III-Revised (American Psychiatric Association, 1987) vervangen door de term “autistische stoornis”. Er werden 16 criteria vastgelegd in de gebieden van sociale ontwikkeling, communicatie, activiteiten en interesses. Het criterium voor leeftijd werd gewijzigd in: een begin voor of na de leeftijd van 3 jaar. Vermits deze DSM-versie door de wijzigingen in criteria te inclusief werd, veel valspositieve diagnoses creëerde, en sterk verschilde van de criteria vooropgesteld door de ICD10 (World Health Organisation, 1992), herzag men deze opnieuw. De DSM-IV (American Psychiatric Association, 1994) bleef de onderzoeks- en klinische criteria samenhouden, maar bracht deze in lijn met die van de ICD-10 en nam ook de andere
-2-
PDD’s op. In 2000 werd de DSM-IV herzien op vlak van taal (DSM-IV-TR; American Psychiatric Association, 2000).
Autismespectrumstoornis (ASS) Alle kinderen die op het Autisme Spectrum gesitueerd zijn, vertonen dezelfde beperkingen op het vlak van sociale interactie, en verbale en non-verbale communicatie, met beperkte, repetitieve en stereotiepe gedrags-, interesse- en activiteitenpatronen (APA, 2000; Filipek et al., 1999). Tevens lijden deze kinderen aan non-specifieke problemen, zoals angst, stoornissen in slaapen eetpatroon, opvliegendheid, agressie gericht tegen zichzelf en anderen (ICD-10; World Health Organisation, 1992). De kinderen vertonen een grote verscheidenheid in hun klinisch beeld; sommige kinderen beheersen functionele taal, anderen benutten helemaal geen taal; sommige kinderen blijven geïsoleerd en afzijdig, terwijl anderen een affectieve band opbouwen met andere personen (Kasari, 2002). Omdat er verschillen zijn in ernst en gebied van beperking, worden er verschillende diagnoses vooropgesteld: Op het spectrum situeert zich in de eerste plaats de Autistische Stoornis, ook wel Kernautisme genoemd. De DSM-IV-TR (APA, 2000) wijst op de aanwezigheid van kwalitatieve tekortkomingen in de sociale interactie, in de communicatie, en beperkte, repetitieve en stereotiepe gedrags-, interesse- en activiteitenpatronen. Er bestaat een vertraagd of abnormaal functioneren in de sociale interactie, taal, en symbolisch spel of fantasiespel. Wanneer deze beperkingen voorkomen in een context van regressie, spreekt men van Autistische Regressie (AR). Vermits de regressie in verschillende mate en in verschillende domeinen kan voorkomen, is het mogelijk dat deze kinderen niet voldoen aan de criteria voor AR, en deze in de non-specifieke categorie voor pervasieve ontwikkelingsstoornissen, niet anderszins omschreven (PDD-NOS), terechtkomen (Stefanatos, 2008). De stoornis van Asperger leunt heel dicht aan bij de beschrijving van Kernautisme, wat differentiaaldiagnostiek heel moeilijk maakt. Kinderen die lijden aan deze stoornis vertonen eveneens beperkingen in sociale interactie, en een beperkte verscheidenheid aan interesses en activiteiten. Motorische vertragingen komen vaak voor, maar vroege taalvaardigheden blijven bewaard (Asperger, 1944); het kind gebruikt enkelvoudige woorden op een leeftijd van 2 jaar, en vormt zinnen op 3 jaar (APA, 1994). De kinderen vallen ook -3-
steeds binnen de range van een normaal IQ, aangezien een van de exclusiecriteria voor deze stoornis, opgenomen in de DSM-IV-TR, de aanwezigheid van een significante vertraging in de cognitieve ontwikkeling, is (APA, 2000). Daarnaast bezitten deze kinderen adequate zelfhulpvaardigheden, adaptief gedrag, en vertonen zij nieuwsgierigheid naar de omgeving in hun kindertijd (Filipek et al., 1999). De twee meest opvallende verschillen hebben eerder te maken met exclusie- dan wel met inclusiecriteria. Zowel de DSM-IV als de ICD-10 sluit deze diagnose uit bij kinderen die voldoen aan de criteria voor Kernautisme, en wanneer ze al vroeg een taalvertraging vertoonden (APA, 2000). De stoornis van Rett is een neurodegeneratieve stoornis die enkel bij meisjes wordt vastgesteld. Deze wordt gekenmerkt door een regressie op enkele domeinen, na een periode van normaal functioneren na de geboorte. De eerste kenmerken verschijnen reeds na 6 tot 8 maanden; de groeisnelheid van de hoofdomtrek daalt, en wordt zelfs gevolgd door microcefalie (i.e. een hoofdomtrek minder dan het 2e percentiel) en verlies van eerder verworven handvaardigheden. Men ziet stereotiepe handbewegingen, verlies van sociale betrokkenheid, en een ernstige beperking van receptieve en expressieve taalontwikkeling en cognitieve vaardigheden (Armstrong, 1997; Hagberg, Aicardi, Dias, & Ramos, 1983; Naidu, 1997; Percy, Gillberg, Hagberg, & Witt-Engerstrom, 1990). Vervolgens bevindt zich ook de Desintegratieve stoornis op het continuüm. Deze stoornis staat eveneens bekend als Heller’s syndroom. De Desintegratieve Stoornis komt tot uiting na een 2-jarige periode van normale ontwikkeling. Tijdens deze eerste jaren worden taalkennis, sociaal aangepaste gedragingen en leeftijdsadequaat spel verworven. Na 2 jaar komt hier abrupt een einde aan, en wordt een achteruitgang op vlak van taal, sociale vaardigheden, eerder verworven zindelijkheid, spelvaardigheden en motorische ontwikkeling geobserveerd, en dit voor het kind de leeftijd van 10 jaar heeft bereikt (DSM-IV-TR; APA, 2000). Tot slot beschrijft men de categorie van de Pervasieve Ontwikkelingsstoornis – Niet Anderszins Omschreven (PDD-NOS). Kinderen worden aan deze categorie toegeschreven wanneer er klinisch gezien significante beperkingen zijn in minstens twee van bovengenoemde gebieden, met altijd sociale beperkingen, en beperkingen in minstens een van de overige twee gebieden. Hierbij zijn niet alle kenmerken aanwezig zijn om te voldoen aan de criteria van alternatieve specifieke diagnoses onder het spectrum, zoals het niet voldoen aan het minimum aantal criteria, een te laat begin van symptomen, symptomen die atypisch, of niet ernstig genoeg zijn (APA, 1994). De inclusiecriteria zijn ambigue, waardoor ook PDD-4-
NOS eerder met exclusiecriteria werkt (Walker et al., 2004) en het eerder een vangnet lijkt voor alle gevallen die niet bij de meer specifieke diagnoses horen (Nadel & Poss, 2007). Deze categorie kent daardoor een enorme klinische variatie (Tidmarsh & Volkmar, 2003).
Prevalentie Studies betreffende prevalentie van de voorbije 5 jaar suggereren dat 3 tot 6 kinderen op de 1000 symptomen van ASS kunnen vertonen (Centers for Disease Control and Prevention (CDC), 2006; Chakrabarti & Fombonne, 2005; Steyaert & De La Marche, 2008). Fombonne geeft in zijn overzichtsartikel van 2003 ook enkele cijfers voor de afzonderlijke stoornissen (deze gaan over gemiddelde schattingen): 15/10 000 voor PDD-NOS, en 2.5/10 000 voor Asperger Syndroom, en in 2002 geeft Fombonne een prevalentie van 1.7/100 000 voor de Desintegratieve Stoornis aan. In een recent onderzoek door Posserud, Lundervold, Lie, en Gillberg (2010) vond men een ASS prevalentie van 21/10 000 (minimum prevalentie), die opliep tot 72/10 000 en zelfs 87/10 000, indien men rekening hield met diegenen die afhaakten op de studie. In onderzoek van Baron-Cohen en collega’s (2009) en Gillberg, Cederlund, Lamberg, en Zeijlon (2006) werden de prevalentiecijfers zelfs geschat op 53/10 000 tot zelfs 157/10 000 kinderen. De onderzoekers stelden vast dat grote verschillen in prevalentie verklaard kunnen worden door methodologische verschillen, aanpassing van diagnostische criteria, het algemeen bewustzijn omtrent autismespectrumstoornissen en andere, niet-etiologische oorzaken.
Oorzaken Autisme is een sterk genetisch bepaalde stoornis. De schattingen van erfelijkheid liggen boven de 90% (Fombonne, 2003). Men ziet vaak bij monozygote tweelingen dat het broertje of zusje van een kindje met autisme subtiele verstoringen in de ontwikkeling vertoont betreffende taal, sociale interacties en patronen van gedrag en interesse. Bijgevolg wordt niet enkel autisme zelf, maar een breed fenotype aan verstoringen genetisch doorgegeven (Fombonne, 2003; Volkmar, Lord, Bailey, Schultz, & Klin, 2004). Deze bevindingen kunnen ook worden doorgetrokken naar eerstegraadsverwanten in het algemeen; onderzoek van Bolton en collega’s (2006) concludeerden dat er een verhoogde familiale lading is bij broers en zussen van een kind met autisme, en dit zowel voor kernautisme, als voor de breder omschreven groep van pervasieve ontwikkelingsstoornissen, respectievelijk 2.9% en 2.9%, en -5-
dat 12.4 and 20.4% van de broers en zussen van autistische kinderen een mildere variant van de stoornis vertoonden. Deze variant werd gekenmerkt door gelijkaardige beperkingen in communicatie en sociale vaardigheden, of stereotype gedragingen, maar in een meer subtiele vorm. In 1998 werd vastgesteld dat enkele chromosomen waarschijnlijk met de aandoening te maken hebben (Fombonne, 2003). In onderzoek van Herbert en collega’s (2006) werden 5300 genen onderzocht en vond men 135 genen die overlapten met bepaalde regio’s die gelinkt waren aan autisme. Hiervan zijn 56 genen nog niet bestudeerd. Men wijst wel steeds op het belang van de gen-omgeving interacties (Fombonne, 2003; Steyaert & De La Marche, 2008).
Gedragsmatige Indicaties Bij retrospectief onderzoek van video-opnames merkten onderzoekers enkele aanwijzigen op vlak van gedrag: bij baby’s van 8-12 maanden werd vastgesteld dat zijn niet op hun eigen naam reageren (Werner, Dawson, Osterling, & Dinno, 2000). Bij baby’s van 12 maanden stelde men ook vast dat de kinderen volgende gedragingen in mindere mate vertonen: het kijken naar gezichten van anderen, het tonen van dingen aan anderen, het aanwijzen van zaken om iets te vragen, en het delen van interesse (Osterling & Dawson, 1994). Prospectief stelde men vast dat atypisch oogcontact, de blik op een object richten en dit volgen, het loslaten van visuele aandacht, op hun eigen naam reageren, imitatie, sociaal glimlachen, reactiviteit, sociale interesse en sensorisch georiënteerde gedragingen verstoord zijn. Ook op vlak van temperament werden verschillen vastgesteld: kinderen die later een vorm van ASS ontwikkelden werden gekenmerkt door een lager activiteitsniveau en meer frequente en intense onrustreacties (Zwaigenbaum et al., 2005). Op een leeftijd van 24 maanden werd ook een verminderd gebruik van gebaren, en achterstand in woordenschat en woordbegrip opgemerkt (Mitchell et al., 2006). Men stelde duidelijke verschillen vast bij de vergelijking tussen een groep van kinderen die vroeg gediagnosticeerd werd, met volgende drie groepen: een groep die pas later een diagnose kreeg, een groep van broertjes en zusjes met een breder fenotype en een controle groep zonder risico op vlak van communicatie, sociaal en speelgedrag. Bij het onderzoeken van de ontwikkeling van kinderen die vroeg werden gediagnosticeerd stelde men vast dat autisme een stop, vertraging, of zelfs een regressie van de normale ontwikkeling kan inhouden (Dawson, 2008). In ander onderzoek vonden Filipek en collega’s (1999) en Stone -6-
en collega’s (1999) dat 2 jaar oude kinderen met ASS eerder gekenmerkt werden door symptomen die te maken hebben met een vermindering in frequentie, of een afwezigheid van sociale en communicatieve gedragingen, dan door het vertonen van hogere frequenties van ongewoon gedrag, zoals stereotiepe taal, routines en preoccupaties.
Het Belang van Vroege Detectie en Interventie Zoals in voorgaande paragrafen werd aangegeven, zijn er enkele factoren – op vlak van genetica, omgeving en gedrag – die kunnen wijzen op een risico voor ASS. Vroege screening bij autisme is zeker noodzakelijk, maar dit is niet altijd even gemakkelijk. Het komt vaak voor dat de diagnose pas 4 of 5 jaar nadat de ouders de eerste symptomen opmerkten, gesteld wordt. Een vaak voorkomende verklaring hiervoor is dat jonge kinderen geen specifieke autistische symptomen vertonen, waardoor differentiaaldiagnostiek zeer moeilijk is, en men weerhoudend is om een - eventueel verkeerde - diagnose te stellen, waar het kind niet bij gebaat is. Een andere verklaring is dat de screenings- en diagnostische instrumenten niet goed gekend zijn bij hulpverleners in gezondheids- en educatieve sectoren, terwijl deze personen de eerste zijn die de klachten van de ouders horen. Bovendien zijn de diagnostische instrumenten zeer duur in aanschaf en lopen de kosten voor de training hoog op (Albores-Gallo, Hernandez-Guzman, Diaz-Pichardo, & Cortes-Hernandez, 2008). Vroege diagnose houdt voordelen in op allerlei vlakken, en omvat onder andere vroege planning op vlak van educatie en behandeling, steun voor familie en educatie van het kind, reduceren van de stress voor de familie, en het leveren van aangepaste medische hulp voor het kind (Cox et al., 1999). Vroege interventie is zeer belangrijk bij kinderen met autisme, enerzijds omdat deze het ontwikkelingstraject naar meer functioneel gedrag kan sturen, anderzijds omdat een deel van de moeilijkheden bij ASS te wijten zijn aan secundaire gedragsproblemen (bv. angst en acting out). Vroege psycho-educatie van de omgeving en gedragsbehandeling van specifieke problemen kunnen secundaire problemen voorkomen en adaptief gedrag bevorderen (Steyaert & De La Marche, 2008). Howlin en Moore (1997) concludeerden ten eerste dat ouderlijke zorgen omtrent de ontwikkeling van hun kind serieuze aandacht moeten krijgen, zowel door huisartsen als specialisten. Hierbij is snelle doorverwijzing noodzakelijk. Ten tweede stelden zij vast dat labels zoals “autistische trekken” beter worden vermeden als men niet zeker is over een -7-
specifieke diagnose van ASS. Tot slot geven zij aan dat een diagnose een kritische stap is, maar dat deze op zich niet volstaat. Voor een goede prognose moet deze samengaan met praktische hulp en steun voor ouders in het aanbieden van een gepaste behandeling voor het kind, zodat deze de nodige vaardigheden en strategieën kan ontwikkelen. Een gevaar van vroege screening is dat er een mogelijkheid bestaat tot vals positieve resultaten op screenings- en diagnostische instrumenten (Chawarska, Klin, Paul, & Volkmar, 2007), en daardoor een onnodig alarmeren van de familie (Williams & Brayne, 2006). Een ander risico van het screenen voor een leeftijd van 2 jaar is dat kinderen die een regressie kennen na die leeftijd over het hoofd worden gezien (Pandey et al, 2008).
Screenings- en Diagnostische Instrumenten Hieronder volgt een opsomming en beschrijving van enkele gangbare screenings- en diagnostische instrumenten, deze lijst is bijgevolg niet volledig. Screening. Op vlak van screeningsinstrumenten bestaan er twee niveaus, waarbij men onderscheid maakt tussen Level 1-screening en Level 2-screening. Een Level 1-screening zou moeten uitgevoerd worden bij alle kinderen, zodat men kinderen met risico voor een bepaald type van atypische ontwikkeling vroegtijdig kan detecteren (Filipek et al., 1999). Level 2 gaat dieper in op de geselecteerde groep en maakt een differentiatie tussen kinderen die lijden aan een vorm van ASS en kinderen die lijden aan andere ontwikkelingsmoeilijkheden (Filipek et al., 1999). De Level 2 instrumenten zijn vaak meer tijdrovend, maar worden enkel gebruikt bij een subgroep van kinderen die een risico vertonen (Robins & Dumont-Mathieu, 2006). Deze screeningsinstrumenten focussen op gedrag, vermits men nog geen duidelijke biologische marker vond die wijst op ASS (Filipek et al., 1999). In hun onderzoek concludeerden Stone en collega’s (1999) dat een betrouwbare identificatie van ASS mogelijk is bij kinderen jonger dan 3 jaar. De Modified Checklist for Autism in Toddlers (M-CHAT; Robins, Fein, Barton, & Green, 2001) werd ontwikkeld als Level 1 en 2 instrument en screent met 23 ja-nee vragen, ingevuld door de ouders, naar het hele spectrum van autismestoornissen, niet enkel autisme. Deze lijst is ontwikkeld voor kinderen met een leeftijd van 24 maanden. Deze test wordt in de praktijk vaak afgenomen bij kinderen tussen 18 en 24 maanden. Op basis van de test worden kinderen gecategoriseerd als behorende tot een risicogroep, indien 3 van de 14 items, of twee van de zes kritieke items negatief worden beantwoord. Op basis van discriminante -8-
factoranalyse werden zes items geïdentificeerd die het beste onderscheid maken tussen de kinderen (Robins et al., 2001; Robins & Dumont-Mathieu, 2006). Tot deze kritieke items behoren items omtrent joint attention (protodeclaratief wijzen, dingen aan ouders tonen, een punt volgen), interesse in andere kinderen, reageren op eigen naam, en imitatie. Onderzoek naar de positief voorspellende waarde van de M-CHAT door Pandey en collega’s (2008) bij vier groepen kinderen op basis van twee niveaus: jong (16-23maanden) / oud (2430maanden), en hoog/laag risico, concludeerde de test in de groep met jonge kinderen met een laag risico een lagere positief voorspellende waarde had, in vergelijking met de positief voorspellende waarde bij de overige drie groepen. Men stelde vast dat deze vier groepen niet van elkaar verschilden in termen van ernst van de klinische presentatie, wat suggereert dat zij een gelijkaardig niveau van symptomatologie zouden vertonen bij een afname van de ADI, ADOS en/of CARS. De betrouwbaarheid van deze test is adequaat, zowel voor de gehele test met zijn 23 items (α = 0.85), als voor de zes kritische items (α = 0.83). Robins en collega’s berekenden in 2001 een sensitiviteit tussen 0.87 en 0.97, een specificiteit tussen 0.95 en 0.99, een positief voorspellende waarde tussen 0.36 en 0.80 en een negatief voorspellende waarde van 0.99 voor deze test. De Screening Tool for Autism in Two-Year-Olds (STAT; Stone et al., 2000; 2004) is en interactief Level 2-screeningsinstrument, gebaseerd op spel. Het instrument bestaat uit 12 activiteiten die peilen naar vier sociaalcommunicatieve gedragsdomeinen, waaronder spel, communicatie (vragen en aandacht richten), en motorische imitatie. Op basis van de gemiddelde domeinscores, gaande van 0 tot 1, wordt een totale STAT-score samengeteld, gaande van 0 tot 4, waarbij een cut-off score van ≥ 2 wordt gehanteerd, die het verschil maakt tussen kinderen zonder, en kinderen met een risico op autisme (Stone, McMahon, & Henderson, 2008). Onderzoek van Stone, McMahon, en Henderson in 2008 toonde aan dat de STAT niet enkel geschikt is voor kinderen tussen 24 en 36 maanden, maar dat deze ook kan gebruikt worden voor kinderen jonger dan 24 maanden, op voorwaarde dat de cut-off score verhoogd wordt naar 2.75 om een aanvaardbare sensitiviteit en specificiteit te bereiken. In 2004 berekenden Stone en collega’s een sensitiviteit van 0.83 en specificiteit van 0.86. Stone, McMahon en Henderson onderzochten deze maten opnieuw in 2008 bij kinderen jonger dan 24 maanden en stelden hierbij een sensitiviteit van 0.95, een specificiteit van 0.73, een positief predictieve waarde van 0.56 en negatief predictieve waarde van 0.97 vast, waarbij zij het grootste aantal vals positieven in de groep van 12-13 maanden oude kinderen terugvonden. -9-
De Early Screening of Autistic Traits Questionnaire (ESAT; Swinkels et al., 2006) is een Level 1-screeningsinstrument, gebaseerd op rapportage door de ouders, en ontwikkeld voor kinderen van 14-15 maanden oud. Deze vragenlijst bestaat uit een pre-screening met vier items (twee omtrent spelgedrag; interesse in verschillende speelgoedjes, en gevarieerd spelen, een derde betreffende de gepastheid van emoties bij verschillende contexten, en een laatste item omtrent de reactie op sensorische stimuli), die wordt ingevuld door dokters. Items worden met “ja” voor typisch en “nee” voor atypisch gedrag beantwoord. Vanaf de toekenning van één “nee” op deze vier items heeft het kind een positieve pre-screen, en wordt aan de ouders gevraagd de volledige vragenlijst met 14 items in te vullen. Indien het kind op tenminste drie van de 14 items negatief scoort, screent het positief en vertoont het een verhoogd risico op autisme. Men vond een eerder lage sensitiviteit en specificiteit voor dit screeningsinstrument (Dietz, Swinkels, van Daalen, van Engeland, & Buitelaar, 2006; Watson, et al., 2007). De Social Communication Questionnaire (SCQ; Berument, Rutter, Lord, Pickles, & Bailey, 1999; Rutter, Bailey, Lord, & Berument, 2003) bevat 40 items, gebaseerd op het originele Autism Diagnostic Interview (ADI; Lord, Rutter, & LeCouteur, 1994) en kent sterke overeenkomst met diagnoses op basis van het herziene Autism Diagnostic Interview (ADI-R; Lord, Rutter, & LeCouteur, 1994; Rutter, LeCouteur, & Lord, 2003), indien eerst een ADI-R werd afgenomen (Berument et al., 1999), of eerst een SCQ (Bischop & Norbury, 2002). Dit Level 2-screeningsinstrument is geschikt voor kinderen ouder dan vier jaar, met een mentale leeftijd van minstens twee jaar. De SCQ is niet bedoeld als maat van mildere vormen van autismegerelateerde moeilijkheden in de algemene populatie, maar is snel en gemakkelijk af te nemen en geeft een algemene score weer (Volkmar et al., 2004). Men rapporteert een sensitiviteit tussen 0.71 en 0.78 en een specificiteit tussen 0.54 en 0.71 bij het differentiëren tussen kinderen met en zonder ASS, met een cut-off van ≥ 15 voor ASS (Eaves, Wingert, Ho, & Mickelson, 2006; Corsello, et al., 2007). Bij een cut-off van ≥ 22 die differentieert tussen kinderen met en zonder kernautisme, ligt de sensitiviteit eerder laag (0.45) en is de specificiteit relatief goed (0.84) (Corsello et al., 2007). Corsello en collega’s (2007) concludeerden in hun onderzoek dat het verlagen van de cut-off score tot ≥ 11 of ≥ 12 de sensitiviteit verhoogde voor kinderen jongen dan acht jaar, en Allen, Silove, Williams, en Hutchins (2007) berekenden de sensitiviteit en specificiteit voor verschillende leeftijdsgroepen, indien men de cut-off score verlaagde tot ≥11; respectievelijk 0.93 en 0.58 voor kinderen tussen twee en zes jaar, 1.00 en 0.62 voor kinderen tussen drie en vijf jaar. - 10 -
Diagnose. Onderzoek van Stone en collega’s (1999) concludeerde dat een specifieke diagnose van autisme op een betrouwbare wijze kan gesteld worden bij kinderen jonger dan 3 jaar, op voorwaarde dat de diagnostici ervaring hebben met het observeren en evalueren van jonge kinderen. Men stelde tevens vast dat de stabiliteit van een diagnose, die gesteld werd op een leeftijd van 2 jaar, groter was voor autisme dan voor PDD-NOS bij een 1-jarige followup. Een mogelijke verklaring hiervoor is dat autisme een duidelijker afgelijnde cluster van symptomen is. Een andere mogelijkheid is dat autisme een ernstigere aandoening is, en daarom minder onderhevig aan verandering. Een belangrijke conclusie bij dit onderzoek was ook dat wanneer kinderen bij follow-up niet meer voldeden aan de criteria voor de diagnose, zij wel steeds ontwikkelingsproblemen vertoonden, voornamelijk taalstoornissen. Stone en collega’s (1999) onderzochten ook welke DSM-IV criteria precies waren geassocieerd met een diagnose op zo’n vroege leeftijd, en concludeerden dat verstoringen in het gebruik van non-verbale sociaalcommunicatieve gedragingen, weinig sociale of emotionele wederkerigheid, en een vertraagde ontwikkeling van de gesproken taal het frequentst aanwezig waren. De Childhood Autism Rating Scale (CARS; Schopler, Reichler, & Renner, 1988) bevat 15 items en wordt gebruikt om de aanwezigheid en de ernst van pervasieve ontwikkelingsstoornissen na te gaan bij kinderen die minstens 24 maanden oud zijn. Op basis van de observaties tijdens de testing wordt een klinisch oordeel geveld. De 15 items van de test worden op basis van dit klinisch oordeel en een oordeel van de ouders, gescoord. De items behandelen thema’s als socialisatie, communicatie, emotioneel reageren, en sensorische activiteiten. Op basis van de score kunnen de kinderen aan een van volgende drie categorieën worden toegewezen: Mild-Moderaat autisme (totale score = 30-36.5), Ernstig autisme (totale score = groter of gelijk aan 37) of Geen autisme (totale score = 15-30). Onderzoek van Eaves en Milner (1993) concludeerde, op basis van een kleine steekproef van 77 subjecten, waarbij een subgroep van 48 subjecten een diagnose van autisme hadden, en waarbij er bij de overige een sterk vermoeden naar autisme was, dat de CARS 98% van de subjecten met autisme correct identificeerde, en 69% van de subjecten waarbij een vermoeden naar autisme heerste, identificeerde als autistisch. De Autism Diagnostic Interview-Revised (ADI-R; Lord, Rutter & LeCouteur, 1994; Rutter, LeCouteur & Lord, 2003) is geschikt voor kinderen die minstens een ontwikkelingsleeftijd van 24 maanden, en een mentale leeftijd van minstens 18 maanden hebben bereikt en is gecorreleerd aan de ICD-10 definitie van autisme. Dit semigestandaardiseerde interview focust op de wederkerige sociale interactie, communicatie en - 11 -
taal, en herhaalde, stereotype gedragingen (Robins & Dumont-Mathieu, 2006; Albores-Gallo, Hernandez-Guzman, Diaz-Pichardo, & Cortes-Hernandez, 2008). Men berekende een sensitiviteit van 0.82 (95% BI 0.74-0.88), een specificiteit 0.58 (95% BI 0.47-0.69) en over het algemeen een correcte klasseringgraad van 0.72 (95% BI 0.65-0.78), indien men de cutoff score voor het repetitieve domein verlaagde van ≥3 naar ≥2 (Gray, Tonge, & Sweeney, 2008). De Autism Diagnostic Observation Schedule (ADOS; Lord, Rutter, DiLavore, & Risi, 1999; Lord et al. 2000) vereist een non-verbale mentale leeftijd van 12 maanden (Robins & Dumont-Mathieu, 2006). Men dient een training te volgen en een certificaat te behalen, eer men dit interview mag afnemen en scoren. De ADOS bestaat uit een semi-gestructureerd, gestandaardiseerd observatieschema opgesteld in vier verschillende modules, afhankelijk van het ontwikkelings- of taalniveau van het kind: Module 1 is geschikt voor kinderen jonger dan 3 jaar, zonder spraak (preverbaal/enkele woorden). Module 2 wordt afgenomen bij kinderen met enige spraakontwikkeling, en die in niet-vloeiende zinnen praten. Module 3 wordt gebruikt bij kinderen en adolescenten met een vloeiende spraak. Aangezien deze module al spelend wordt afgenomen, is deze geschikt voor kinderen jonger dan 12 à 16 jaar, naargelang het ontwikkelingsniveau van het kind. De laatste module, Module 4 wordt afgenomen bij verbaal vloeiende, hoogfunctionerende adolescenten en volwassenen. Elke module duurt ongeveer 45 minuten en bestaat uit een protocol van activiteiten, aangepast aan de ontwikkeling van het kind, die de onderzoeker informatie te verschaffen omtrent sociaal, communicatief, spel- en stereotiep gedrag. Items worden gescoord op een vierpuntenschaal; 0 refereert naar “geen abnormaliteit gespecifieerd” en 3 weerspiegelt “gemiddelde tot ernstige abnormaliteit”. Binnen het originele algoritme wordt een classificatie; autistische stoornis (AS), autismespectrumstoornis (ASS), of niet behorende tot het spectrum van autismestoornissen, gemaakt, op basis van de scores op verschillende items binnen de vier schalen ‘taal en communicatie’, ‘wederkerige sociale interactie’, ‘spel’, en ‘stereotiepe gedragingen en beperkte interesses’. Om aan de diagnose te voldoen moet men de cut-off scores van zowel de schaal voor taal en communicatie, en de schaal voor wederkerige sociale interactie bereiken, en van deze beide samengenomen. De cut-off scores voor AS en ASS binnen de schaal voor taal en communicatie zijn respectievelijk ≥4 en ≥2, binnen de schaal voor wederkerige sociale interactie zijn deze respectievelijk ≥7 en ≥4. De ADOS classificatie van een kind steunt op de
- 12 -
scores van beide schalen samen, waarbij de cut-off waarden respectievelijk op ≥12 en ≥7 liggen. Er is een vijfde schaal waar andere afwijkende gedragingen kunnen worden genoteerd, maar deze laatste schaal wordt niet opgenomen in de scoring en zowel met de schaal die peilt naar spel, als deze die peilt naar stereotiepe gedragingen en beperkte interesses, en de laatste schaal wordt geen rekening gehouden bij het bepalen van de classificatie. De verschillende items binnen elke schaal worden gescoord op een vierpuntenschaal, waarbij 0 refereert naar “geen abnormaliteit gespecifieerd” en 3 een “gemiddelde tot ernstige abnormaliteit” weerspiegelt. Het oude algoritme van de ADOS varieert tussen 0.80 en 1.00 in termen van sensitiviteit bij diagnosestelling, en tussen 0.68 en 1.00 voor specificiteit (Lord et al. 2000). In 2006 onderzochten Robins en Dumont-Mathieu overeenkomsten tussen bovengenoemde diagnostische testen en klinisch oordeel op basis van de DSM-IV criteria. Men vond hoge overeenkomsten tussen resultaten op basis van de ADOS en de CARS, en wanneer men de resultaten vergeleek met klinisch oordeel. Overeenkomst tussen ADI-R en de andere metingen was zwak. Men stelde vast dat de jonge kinderen in het onderzoek vaak de criteria voor restrictief, repetitief en stereotiep gedrag niet haalden. Dit domein wordt niet door de ADOS onderzocht en is niet noodzakelijk voor een diagnose van PDD-NOS. Dit werd bevestigd in het onderzoek van Gray, Tonge, en Sweeney (2008). Naar aanleiding van verschillende zorgen omtrent geobserveerde vloer- en plafondeffecten in de huidige totalen van het ADOS algoritme en het effect van niveau van de aanwezige stoornis herzagen Gotham, Risi, Pickles, en Lord (2007) het algoritme. Hierbij werden drie van de vier originele modules behouden: Module 1 werd verdeeld in ‘Some words’ en ‘No word’; wat leidde tot een vermindering van de plafondeffecten in de communicatietotalen van Module 1. Module 2 werd verdeeld in ‘kinderen jonger dan 5 jaar’ en ‘kinderen ouder dan of gelijk aan 5 jaar’, waardoor het verschil tussen jongere kinderen die sneller ontwikkelen en oudere kinderen, verminderde. Module 3 was een afgescheiden ontwikkelingscel, waarbij men een verzameling van items genereerde, die voor een maximale differentiatie tussen klinische diagnoses zorgden, en die op basis van multifactoriële itemresponsanalyse in domeinen werden georganiseerd (Gotham et al., 2008). In het onderzoek van Gotham, Risi, Pickles, en
- 13 -
Lord (2007) leidde opsplitsing volgens leeftijd in module 3 niet tot meer homogene steekproeven, en een opdeling volgens taalniveau leek niet gepast. Het onderzoek door Gotham, Risi, Pickles, en Lord (2007) heeft tot doel enkele onderwerpen aan te kaarten, met als vooruitzicht de sensitiviteit en specificiteit van de ADOS algoritmes voor modules 1 tot 3 te verbeteren, en te testen of het mogelijk is items met gelijkaardige conceptuele inhoud te gebruiken, zodat een gemakkelijker vergelijking van subjecten mogelijk is. In 2008 werd dit onderzoek gerepliceerd aan de hand van een geheel onafhankelijke dataset, waarbij vooral werd gelet op de factorstructuur en de predictieve validiteit van de algoritmes (Gotham et al., 2008). Men besefte dat door een verdeling in modules, twee individuen, die volgens dezelfde mentale leeftijd functioneren, hetzelfde activiteitenschema zouden ontvangen; en dus scores op dezelfde items zouden verkrijgen, zonder dat hierbij rekening wordt gehouden met hun chronologische leeftijd (Gotham, Risi, Pickles, & Lord, 2007). Een mogelijkheid om de sensitiviteit en specificiteit te verbeteren en tegelijkertijd de leeftijd- en IQ-effecten te verlagen, bestaat erin de steekproef op te delen in kleinere, meer homogene cellen naargelang ontwikkelingsniveau, taalniveau of leeftijd, en daarna algoritmes samen te stellen met de items die het best differentiëren tussen klinische diagnoses binnen elke cel (Gotham, Risi, Pickles, & Lord, 2007). Robertson, Tanguay, L’ Ecuyer, Sims, en Waltrip (1999) en Lord en collega’s (1999, 2000) identificeerden via factoranalyses, die werden uigevoerd op de ADOS, één factor onderliggend aan de items van het communicatie- en het sociale interactiedomein. Ook verschillende recentere studies suggereren dat non-verbale communicatie en sociale items vaak op dezelfde factor scoren (Robertson et al., 1999; Constantino, Gruber, Davis, Hayes, Passanante, & Przybeck, 2004). Verder werd ook de inclusie van beperkt, repetitief gedrag (RRB) in het ADOS scoringsalgoritme, aangekaart. Items omtrent beperkt, repetitief gedrag droegen eerder niet bij tot het totaal, omdat men vond dat deze items niet nauwkeurig konden worden gescoord door een gebrek aan tijd; maar, recent onderzoek heeft uitgewezen dat deze items wel degelijk een onafhankelijke bijdrage leveren aan de diagnostische stabiliteit van de test (Lord, Risi, DiLavore, Shulman, Thurm, & Pickles, 2006). Gotham, Risi, Pickles, en Lord (2007) stelden zich als doel de ADOS zo te vernieuwen dat deze als betrouwbaar meetinstrument voor de ernst van autisme zou kunnen worden gebruikt, en dit zo onafhankelijk mogelijk van de huidige taalniveaus. De onderzoekers poogden de bruikbaarheid van de ADOS om sociaalcommunicatieve tekorten te - 14 -
berekenen en strengere diagnostische onderscheidingen tussen ASS en andere stoornissen te maken, te verbeteren. In 2008 werden door Gotham en collega’s de sensitiviteit en specificiteit op basis van het oude algoritme vergeleken met de sensitiviteit en specificiteit op basis van het herziene algoritme. Zoals hierboven vermeld identificeerden Robertson en collega’s (1999) en Constantino en collega’s (2004) één onderliggende factor aan de sociale en communicatieve domeinen. Deze domeinen werden, met het oog op het verhogen van de constructvaliditeit, in het nieuwe algoritme samengevoegd tot één domein; Sociaal Affect (SA). Items met gelijkaardige of gelijke inhoud werden uit elke ontwikkelingscel geselecteerd, zodat een gemakkelijker vergelijking van ADOS scores binnen, en tussen individuen, mogelijk werd (Gotham et al., 2008). Op basis van exploratorische factoranalyse en confirmatorische factoranalyse kon men besluiten dat het 2-factor model een betere fit gaf dan het 1-factor model. Aan de hand van logistische regressies voor autisme versus niet-autisme, en ASS versus geen ASS, kon men ook aantonen dat zowel de SA als de RRB factoren een significante, onafhankelijke bijdrage leverden aan de voorspelling van de diagnose (Gotham, Risi, Pickles, & Lord, 2007). Zo stelde men in het onderzoek in 2008 vast dat voor de groep ‘Module 2, jongere PPD-NOS’ de SA factor op zich, als beste naar voor kwam (Gotham et al., 2008). Bij het onderzoeken van de sensitiviteit en specificiteit concludeerden Gotham, Risi, Pickles, en Lord (2007) dat, voor autisme versus geen autisme, en voor ASS versus geen ASS, het oude en het nieuwe algoritme ongeveer even goed scoorden. De veranderingen in het algoritme leidden wel voor een verhoging van specificiteit in het classificeren van nietautisme ASS in lager functionerende populaties. Door het gebruiken van gelijkaardige items in de verschillende ontwikkelingscellen werd een homogener algoritme bereikt, wat leidde tot een gemakkelijker vergelijking binnen, en tussen individuen. De sensitiviteit van het klasseren van kinderen met PDD-NOS was verhoogd bij kinderen die vloeiende taal bezaten, maar daalde bij kinderen jonger dan 5 jaar, die enkel in eenvoudige zinnen spraken. Hierbij met men echter rekening houden met het feit dat deze conclusies op beperkte data steunen. De inclusie van het RRB domein leidde niet tot verbetering van de predictieve waarde van de ADOS bij het differentiëren tussen individuen met autisme en deze met PDD-NOS, maar hielp wel bij het differentiëren tussen PDD-NOS en personen zonder autisme. de Bildt en collega’s (2009) stelden een stijging van de discriminatieve waarde vast, bij toevoeging van het RRB domein.
- 15 -
De opdeling van de steekproef in verschillende cellen leidde tot het gewenste doel betreffende het creëren van algoritmes die onafhankelijk zijn van leeftijdseffecten, en die het effect van verbaal IQ over modules heen minimaliseren, waardoor een bepaalde score binnen de Module 2 voor een jong kind dezelfde betekenis heeft als eenzelfde score binnen Module 3 voor een ouder kind (de Bildt et al., 2009; Gotham, Risi, Pickles & Lord, 2007; Gotham et al., 2008). Daarentegen blijft de ernst van de expressieve taalstoornis, die vaak samengaat met ASS, de interpretatie van autistische symptomatologie beïnvloeden (Gotham, Risi, Pickles & Lord, 2007). Onderzoek van de Bildt en collega’s (2009) onderzocht de sensitiviteit en specificiteit van het herziene algoritme in een steekproef van 558 kinderen, gaande van 13 tot 198 maanden oud. Bij deze kinderen werden de Modules 1, 2 of 3 afgenomen. Men stelde vast dat er geen correlatie bestond tussen IQ en de herziene algoritmes. De balans tussen sensitiviteit en specificiteit in Module 2 en 3 was beter voor de nieuwe algoritmes, zonder dat hierbij positief voorspellende waarde daalde (de Bildt et al., 2009; Overton, Fielding, & de Alba, 2008). De balans tussen sensitiviteit en specificiteit voor Module 1, Some Words, verbeterde niet met de herziene algoritmes. Hierbij daalde de specificiteit wanneer de sensitiviteit toenam. Een belangrijke opmerking is dat de ADOS het onderscheid dat clinici maken tussen de Autistische Stoornis en niet-autisme ASS (de Bildt et al., 2009; Lord et al., 2000), en dat zelfs de combinatie van de ADOS en de ADI-R niet leidt tot een perfecte discriminatie tussen ASS en subjecten die niet op het spectrum gelegen zijn, wat duidt op het feit dat de criteria voor een dergelijke diagnose nog niet duidelijk genoeg zijn (Risi et al., 2006). Een goede balans tussen sensitiviteit en specificiteit is belangrijk, aangezien een meetinstrument, dat een hoge specificiteit kent zonder een voldoende sensitiviteit, veel subjecten mist, terwijl een heel sensitief meetinstrument, zonder voldoende specificiteit, te inclusief is. Of men een hoge sensitiviteit (het herziene algoritme) of een hoge specificiteit (het oude algoritme) verkiest, is afhankelijk van het vooropgestelde doel. In het kader van onderzoek is het interessanter enkel gevallen op te nemen in de studie waarbij een hoge zekerheid is omtrent de diagnose van ASS, waarbij met andere woorden een hoge specificiteit is gewenst. Daartegenover staat dat voor overige doelen het belangrijk is geen enkel subject te missen, waarbij dus een hoge sensitiviteit gewenst is (de Bildt et al., 2009).
- 16 -
Onderzoeksvragen Het aantal studies met oog op het berekenen van de sensitiviteit en specificiteit van het herziene ADOS algoritme, is relatief beperkt. Het huidige onderzoek poogt eerder onderzoek te repliceren aan de hand van een steekproef van 76 jonge kinderen. Binnen deze steekproef wordt de discriminatieve waarde van het oude en het nieuwe algoritmen onderzocht, en worden verschillende statistische maten; de sensitiviteit, specificiteit, positief voorspellende waarde, en de negatief voorspellende waarde, van zowel het oude en het nieuwe algoritme, berekend en met elkaar vergeleken. Op basis van deze eerste analyse wordt de vooropgestelde hypothese getoetst dat deze maten even goed of beter zijn voor het nieuwe algoritme, in vergelijking met het oude. In een tweede analyse wordt de stabiliteit van de classificatie nagegaan. De testing gebeurde bij 33 van de 76 kinderen, zowel tweejarige als op vierjarige leeftijd. Op basis van de resultaten van deze kinderen kan de stabiliteit van de classificatie worden nagegaan. Opnieuw wordt dit zowel berekend voor het oude, als voor het nieuwe algoritme, en wordt de hypothese naar voor geschoven dat de stabiliteit van het nieuwe algoritme even goed, of beter is, in vergelijking met de stabiliteit van de classificatie wanneer het oude algoritme gebruikt wordt.
- 17 -
Methode Deelnemers De steekproef bestaat uit 76 jonge kinderen, geselecteerd op basis van voorgaande screening, uit een steekproef van 6808 kinderen. Voor het volledige protocol, zie Dereu en collega’s (2010). Deze kinderen werden geselecteerd op basis van de aanwezigheid van signalen voor autisme, of een taalvertraging, waardoor de deelnemers van het huidige onderzoek tot een risicogroep behoren. De kinderen werden, samen met de ouders, uitgenodigd op de faculteit, waar eerst de ADOS en daarna de Mullen Scales of Early Learning (MSEL; Mullen, 1995) werd afgenomen. Deze laatste wordt gebruikt als een maat voor de ontwikkelingsindex van het kind. Bij 33 van de kinderen werd deze ADOS en MSEL afname herhaald, na een periode van ongeveer twee jaar. De deelnemers van het huidige onderzoek vormen een steekproef van 76 kinderen, waarbij een eerste afname van de ADOS en de MSEL gebeurde op een leeftijd die varieerde tussen de 17 en 61 maanden, M = 29.13 maanden (SD = 7.16). Daarnaast werd, ongeveer twee jaar later, bij 33 van deze kinderen (43.42%) de ADOS en MSEL opnieuw afgenomen. Bij deze kinderen varieerde de leeftijd tussen 46 en 54 maanden, M = 49.64 maanden (SD = 1.73). De steekproef bestaat uit 54 jongens (71.05%) en 22 meisjes (28.95%). Bij 48 van deze kinderen (63.16%) werd geen diagnose vastgesteld, 23 kinderen (30.26%) kregen na doorverwijzing naar een Referentiecentrum voor Autisme (RCA) een diagnose van ASS, en bij de overige vijf kinderen (6.58%) was, op basis van de resultaten op de ADOSafname en het klinische oordeel van een team van orthopedagogen en psychologen, een sterk vermoeden voor de aanwezigheid van ASS. Hiertoe behoren twee kinderen die een officiële werkdiagnose kregen in het RCA, maar waarvan de diagnose nog niet is bevestigd, een van deze kinderen wordt op een later tijdstip verder onderzocht, het andere kindje niet. De overige drie kinderen staan op de wachtlijst van het RCA en zullen daar in de toekomst verder onderzocht worden. Aangezien bij deze kinderen een sterk vermoeden bestaat van autisme, wordt deze groep samengevoegd met de groep kinderen die een diagnose van ASS kregen, tot de klinische groep.
- 18 -
Meetinstrumenten De Mullen Scales of Early Learning (MSEL; Mullen, 1995) is een ontwikkelingstest. Deze test meet het cognitief functioneren bij kinderen vanaf de geboorte tot 68 maanden. Mullen stelde in 1995 vast dat kinderen, die later ASS ontwikkelden, op een leeftijd van 14 maanden al verschilden in grove en fijne motoriek, receptieve en expressieve taal, en globale intelligentie, ten opzichte van kinderen die geen ASS ontwikkelden. De MSEL heeft een sterke test-hertest betrouwbaarheid, interbeoordelaarsbetrouwbaarheid, en concurrente validiteit met andere cognitieve en taalmetingen. De test bestaat uit vier cognitieve schalen: visuele perceptie (non-verbaal probleemoplossen), fijne motoriek, receptieve taal, en expressieve taal. Op basis van scores (T-scores met gemiddelde 50 en SD 10) op deze domeinen bepaald men een ‘early learning composite’ (ELC), met een gemiddelde van 100 en SD = 15 (Stone et al., 2008). Landa en Garrett-Mayer (2006) toonden een sterke criteriumvaliditeit aan. Mullen (1995) stelde een interbeoordelaarsbetrouwbaarheid tussen 0.91 en 0.99 vast. De Autism Diagnostic Observation Schedule (ADOS; Lord, Rutter, DiLavore, & Risi, 1999; Lord et al. 2000) is semi-gestructureerd, gestandaardiseerd observatie-instrument voor kinderen, adolescenten en volwassenen met ASS. De ADOS bevat vier modules, elk voor een verschillend ontwikkelings- of taalniveau. Op basis van het ADOS algoritme wordt een classificatie toegekend; autistische stoornis (AS), autismespectrumstoornis (ASS), en niet behorende tot het spectrum van autismestoornissen. In 2007 werd door Gotham, Risi, Pickles, en Lord (2007) een nieuwe algoritme ontwikkeld, waarbij drie modules werden behouden: Module 1 werd verdeeld in ‘Some words’ en ‘No word’. Module 2 werd verdeeld in ‘kinderen jonger dan 5 jaar’ en ‘kinderen ouder dan of gelijk aan 5 jaar’. Module 3 was een afgescheiden ontwikkelingscel, met een pool van items die zorgen voor maximale differentiatie tussen klinische diagnoses (Gotham et al., 2008). Men stelde vast dat de herziene algoritmes onafhankelijk zijn van leeftijdseffecten en het effect van verbaal IQ over modules heen, minimaliseren. Hierdoor heeft een bepaalde score van een jong kind binnen Module 2 dezelfde betekenis als eenzelfde score binnen Module 3 voor een ouder kind (de Bildt et al., 2009; Gotham, Risi, Pickles, & Lord, 2007; Gotham et al., 2008). Voor meer informatie over de ADOS, het oude en het herziene algoritme, zie Inleiding (p12-16). De ADOS neemt ongeveer 30-45minuten in beslag, en wordt geregistreerd op video. Men dient een training te volgen en een certificaat te behalen, eer men dit semi-gestructureerd interview mag afnemen en scoren. - 19 -
Procedure Bij het bezoek van de ouders en de kinderen aan de faculteit worden de doelstellingen van het onderzoek uitgelegd, er wordt een informed consent getekend, waarbij ook de toestemming wordt gevraagd om de ADOS afname te registreren op video. Er wordt steeds getracht eerst de ADOS af te nemen, en daarna de MSEL. Indien het niet mogelijk is de MSEL op dezelfde dag af te nemen, bv. omdat het kind te moe is, dan wordt deze binnen een periode van 2 weken thuis afgenomen. Aangezien de ontwikkelingsindex van een kind geen significante verandering kent binnen zo’n een korte periode, wordt de leeftijd van het kind, waarmee rekening wordt gehouden in de analyses, gelijkgesteld aan de leeftijd waarop de ADOS werd afgenomen. De ADOS wordt steeds afgenomen in een prikkelarme ruimte, met enkel de ADOS attributen horende bij elk afzonderlijk onderdeel in het zicht. In de ruimte is ook steeds een van de ouders aanwezig, die neemt plaats op een stoel tegen de muur achter het kind. Dit om een gevoel van veiligheid te creëren, zonder dat dit voor veel afleiding van de test zorgt, en om eventuele interactie met een hechtingsfiguur te observeren. De kinderen worden opgevolgd en rond de leeftijd van 4 jaar worden de ADOS en de MSEL opnieuw afgenomen, waarbij we data hebben van 33 van de 76 kinderen. Deze tweede meting wordt gebruikt als bevestiging van het resultaat. In een laatste fase worden kinderen indien nodig doorverwezen voor een onafhankelijke klinische diagnosestelling binnen een Revalidatiecentrum voor Autismespectrumstoornissen (RCA) en een eventuele behandeling binnen een gespecialiseerd centrum.
- 20 -
Resultaten Beschrijvende statistiek Bij de eerste testing werd bij 67 kinderen (88.16%) Module 1 afgenomen, en bij de overige 9 (11.84%) Module 2. Bij de hertesting, ongeveer twee jaar later, werd bij 9 kinderen (27.27%) Module 1 afgenomen, en bij de overige 24 (72.73%) Module 2. Het onderzoek is gebaseerd op de resultaten van twee subgroepen: de controlegroep van kinderen zonder een diagnose, en de klinische groep, waartoe kinderen met een diagnose van ASS en deze met een sterk vermoeden van ASS, behoren. Tot de controlegroep behoren 48 subjecten (63.16%), waarvan 33 jongens (68.75%) en 15 meisjes (31.25%). De overige 28 kinderen (36.84%) behoren tot de klinische groep, waarbij zowel de kinderen met een diagnose van ASS, en deze met een sterk vermoeden van ASS worden samengenomen. Deze groep bestaat uit 21 jongens (75%) en 7 meisjes (25%). Voor de verdeling op vlak van leeftijd en ontwikkelingsindex, zie Tabel 1. De gemiddelde ontwikkelingsindex (OI) werd in beide groepen berekend op basis van scores op de MSEL. Er dient te worden opgemerkt dat het bij 1 van de 28 kinderen niet mogelijk was om deze test af te nemen. Bij hem werd eerder een Bayley Ontwikkelingsschalen (BOS; Van der Meulen, & Smrkovsky, 1983) afgenomen. Aangezien de MSEL en de BOS eenzelfde verdeling kennen in de ruime populatie (µ = 100, σ = 15) zijn zij daardoor vergelijkbaar, en wordt deze BOS score opgenomen in de analyse. Beide groepen werden aan de hand van een Levene-toets en een t-toets met elkaar vergeleken in Tabel 2 (α = 0.01). De Levene-toets gaat na of de varianties binnen beide groepen gelijk zijn. We stellen vast dat dit het geval is voor de leeftijd bij de eerste en tweede meting, en voor de ontwikkelingsindex bij de eerste meting. De varianties van beide groepen verschillen wel op vlak van ontwikkelingsindex bij de tweede meting; F(16,15) = 16.98, p = 0.00, waarvoor we bij de t-toets met gecorrigeerde waarden rekening houden. Op basis van deze test werd vastgesteld dat beide groepen niet statistisch van elkaar verschillen op basis van leeftijd bij zowel de eerste als de tweede meting; respectievelijk t(74) = -1.37, p = 0.18, en t(31) = -0.05, p = 0.96. Er werd ook geen statistisch significant verschil gevonden voor de ontwikkelingsindex bij de tweede meting t(25.04) = 1.95, p = 0.06 (gecorrigeerde waarden). Dit is niet zo voor de eerste meting, hierbij verschillen beide groepen voor de ontwikkelingsindex; t(74) = 2.96, p = 0.00. De controlegroep heeft gemiddeld een hogere ontwikkelingsindex dan de klinische groep, respectievelijk 90.31 en 76.29. - 21 -
Tabel 1 De verdeling op basis van leeftijd, ontwikkelingsindex en de afgenomen ADOS Module voor de klinische en de controlegroep. Controlegroep 1e meting
2e meting
1e meting
2e meting
48
17
28
16
M (SD)
28.28 (7.09)
49.63 (1.59)
30.59 (7.15)
49.66 (1.93)
Range
17.23–61.13
47.17–53.63
20.23–48.40
46.37–52.93
M (SD)
90.31 (18.96)
112.76 (23.39)
76.29 (21.43)
91,56 (37.9)
Range
49.00-134.00
54.00-144.00
49.00-120.00
49.00-136.00
34.73 (29.71)
71.06 (34.27)
19.6 (28.8)
47,94 (48,11)
Module 1 n
44 (91.67%)
3 (17.65%)
23 (82.14%)
6 (37.50%)
Module 2 n
4 (8.33%)
14 (82.35%)
5 (17.86%)
10 (62.50%)
n Leeftijd
OI
Totaalpercentiel M (SD) ADOS Module
Klinische groep
Tabel 2 Vergelijking van de controlegroep en de klinische groep op basis van leeftijd en ontwikkelingsindex, voor zowel de eerste als de tweede meting. Levene's Test for
t-test for Equality of
Equality of
Means
Variances
Leeftijd Meting 1
Leeftijd Meting 2
N
M (SD)
Controlegroep
48
28.28 (7.09)
Klinische groep
28
30.,59 (7.15)
Controlegroep
17
49.63 (1.59)
Klinische groep
16
49.66 (1.93)
48
90.31 (18.96)
28
76.29 (21.43)
17
112.76 (23.39)
16
91.56 (37.09)
Ontwikkelingsindex Controlegroep Meting 1
Klinische groep
Ontwikkelingsindex Controlegroep Meting 2
Klinische groep
F
p
t (df)
p
0.42
0.52
-1.37 (74)
0.18
1.36
0.25
-0.05 (31)
0.96
1.35
0.25
2.96 (74)
0.00**
16.98
0.00** 1.95 (25.04)
0.06
Noot 1. ** significant op .01 (2-zijdig)
- 22 -
Hypothesen toetsende statistiek De sensitiviteit, de specificiteit, de voorspellende positieve waarde en de voorspellende negatieve waarde. Aan de hand van kruistabellen worden de resultaten op basis van de ADOS voor het oude en het nieuwe algoritme, vergeleken met de klinische diagnose die de kinderen ontvingen. Eerst wordt met een χ²-toets nagegaan of de indeling in deze groepen beter is dan een indeling op basis van toeval. De χ²-toets is statistisch significant, χ²(1)= 5.26, p = 0.02. Bij het berekenen van de kruistabellen worden de classificaties ASS en AS, die op basis van de ADOS werden gemaakt, samengenomen. In een 2x2 tabel worden de classificaties “Geen classificatie” en “Behorende tot het Autisme spectrum (ASS+AS)” vergeleken met de klinische diagnose die aan de kinderen werd toegewezen, en dit voor alle 76 kinderen; zie Tabel 3 voor de vergelijking op basis van het oude algoritme en Tabel 4 op basis van het herziene algoritme.
Tabel 3 2x2 kruistabel waarbij de klinische diagnose vergeleken wordt met de ADOS classificatie bij de eerste meting, op basis van het oude algoritme. Klinische diagnose Vermoeden ASS + Klinische diagnose Geen diagnose ADOS Classificatie
Geen classificatie
Meting 1,
ASS+AS
Oud algoritme
Totaal
ASS
Totaal
42
6
48
6
22
28
48
28
76
- 23 -
Tabel 4 2x2 kruistabel waarbij de klinische diagnose vergeleken wordt met de ADOS classificatie bij de eerste meting, op basis van het nieuwe algoritme. Klinische diagnose Vermoeden ASS + Klinische diagnose Geen diagnose ADOS Classificatie
Geen classificatie
Meting 1,
ASS+AS
Nieuw algoritme
Totaal
ASS
Totaal
40
3
43
8
25
33
48
28
76
Op basis van het oude algoritme, afgenomen rond een leeftijd van twee jaar, kregen 28 van de 76 kinderen een diagnose van ASS of AS, ten opzichte van 33 van de 76 kinderen, indien men het nieuwe algoritme toepaste. Op basis van het oude algoritme kwamen 6 vals positieven en 6 vals negatieven naar voor. De sensitiviteit bedraagt 0.79, de specificiteit is 0.88, de positief voorspellende waarde (PVW) bedraagt 0.79 en de negatief voorspellende waarde (NVW) is 0.88. De Likelihood ratio voor een positief testresultaat (LR+) bedraagt 6.29 en de Likelihood ratio voor een negatief testresultaat (LR-) bedraagt 0.24. Indien we deze bewerkingen uitvoeren met de resultaten op basis van het herziene algoritme, stuiten we op 3 vals negatieve en 8 vals positieve resultaten, en stellen hierbij een sensitiviteit van 0.89, een specificiteit van 0.83, een PVW van 0.76 en een NVW van 0.93 vast. De LR+ bedraagt 5.36 en de LR- bedraagt 0.13, zoals uitgeschreven in Tabel 5.
- 24 -
Tabel 5 Sensitiviteit, specificiteit, positief voorspellende waarde, negatief voorspellende waarde, Likelihood ratio voor een positief testresultaat, Likelihood ratio voor een negatief testresultaat, op basis van het oude algoritme van de ADOS bij de eerste meting.
Waarde
ADOS oud algoritme
ADOS nieuw algoritme
Meting 1
Meting 1
95% Betrouwbaarheidsinterval
Waarde
95% Betrouwbaarheidsinterval
Sensitiviteit
0.79
[0.61 ; 0.90]
0.89
[0.73 ; 0.96]
Specificiteit
0.88
[0.75 ; 0.94]
0.83
[0.70 ; 0.91]
PVW
0.79
[0.61 ; 0.90]
0.76
[0.59 ; 0.87]
NVW
0.88
[0.75 ; 0.94]
0.93
[0.81 ; 0.98]
LR+
6.29
[2.90 ; 13.62]
5.36
[2.81 ; 10.22]
LR-
0.25
[0.12 ; 0.50]
0.13
[0.04 ; 0.38]
Op basis van deze steekproef stellen we vast dat de sensitiviteit van het nieuwe algoritme beter is dan dat van het oude algoritme, respectievelijk 0.89 en 0.79. Sensitiviteit refereert naar de proportie van kinderen met ASS die een positief resultaat halen op de test, en wordt daarom ook wel “de ware positieven” genoemd (Akobeng, 2007). Op vlak van specificiteit, wat refereert naar het aantal kinderen niet behorende tot het spectrum, die een negatief resultaat halen op de test, de “de ware negatieven” (Akobeng, 2007), stellen we een iets beter resultaat vast indien men het oude algoritme gebruikt, respectievelijk 0.88 en 0.83. De PVW refereert naar de proportie kinderen met een positief resultaat op de ADOS die effectief behoren tot het autisme spectrum. We stellen vast dat deze waarde iets hoger ligt op basis van het oude algoritme, in vergelijking met het nieuwe algoritme, respectievelijk 0.79 en 0.76. De NVW geeft de proportie kinderen aan met een negatief resultaat op de ADOS waar die effectief niet behoren tot het spectrum. We stellen hiervoor een hogere waarde vast op basis van het herziene algoritme, in vergelijking met het oude algoritme, respectievelijk 0.93 en 0.88. Beide voorspellende waarden zijn afhankelijk van de prevalentie van de stoornis binnen de populatie, en kunnen niet zomaar uit een studie worden overgenomen om te voorspellen wat het resultaat van een bepaalde patiënt op de test zal zijn (Akobeng, 2007).
- 25 -
Tot slot werd ook de Likelihood ratio (LR) berekend, en dit voor de Likelihood ratio voor een positief testresultaat (LR+), wat refereert naar hoeveel keer meer kans een kind behorende tot het spectrum heeft om een postief resultaat te halen, dan een kind dat niet binnen dit spectrum valt. Ook de Likelihood ratio voor een negatief testresultaat (LR-) werd berekend; dit refereert naar de waarschijnlijkheid dat een kind behorende tot het spectrum een negatieve test heeft (Akobeng, 2007). Deze ratios zijn niet afhankelijk van de prevalentiecijfers. Zowel de LR+ als de LR- liggen lager op basis van het nieuwe algoritme, in vergelijking met het oude algoritme, respectievelijk 5.38 en 6.29 voor LR+, wat betekent dat een kind met ASS, afhankelijk van het gebruikte algoritme (nieuw – oud), vijf of zes keer meer kans heeft een positief resultaat te halen op de test, in vergelijking met een kind zonder ASS. Akobeng (2007) stelt dat een LR+ groter dan 10 beschouwd worden als adequaat. De LR- bedroeg respectievelijk 0.13 en 0.25, wat betekent dat de kans dat een kind met ASS een negatief resultaat haalt op de test, afhankelijk van het algoritme (nieuw – oud), 0.13 of een kwart is van de kans dat een kind zonder ASS een negatief resultaat haalt, waarbij waarden onder 0.10 als goed worden beschouwd (Akobeng, 2007). Het discriminatief vermogen van beide algoritmes werd in een ROC curve berekend en met elkaar vergeleken, en voorgesteld in Figuur 1, waarbij het gebied onder de curve (AUC) werd berekend; zie Tabel 6. Een ROC curve is een grafische voorstelling van de mogelijkheid van een test om te discrimineren tussen kinderen behorende tot het autisme spectrum, en deze die niet tot het spectrum behoren (Altman & Bland, 1994; Last, 2001). Op basis van de ROC curve wordt vastgesteld dat het nieuwe algoritme een hogere specificiteit kent, en ook op vlak van sensitiviteit iets beter scoort dan het oude algoritme. In Tabel 6 wordt het gebied onder de curves besproken. We stellen vast dat zowel het oude als het nieuwe algoritme, een hoge discriminatieve waarde hebben, respectievelijk 0.91 (BI = 0.85-0.98) en 0.92 (BI = 0.86-0.98), met een iets hogere waarde voor het nieuwe algoritme. Het verschil tussen beide werd berekend aan de hand van het StAR programma (Vergara, Norambuena, Ferrada, Slater, & Melo, 2008) en bleek niet significant, p = 0.50.
- 26 -
Figuur 1.
Tabel 6 Gebied onder de curve (AUC) van het oude en het herziene algoritme. Gebied onder de curve (AUC) Asymptotisch 95% Betrouwbaarheidsinterval Test Resultaat Variabelen
Gebied
Standaardfout Asymptotische Sig.
Ondergrens
Bovengrens
ADOS: Oud algoritme
0.914
0.03
0.00**
0.850
0.979
ADOS: Nieuw algoritme
0.921
0.03
0.00**
0.861
0.981
Noot 1. ** significant op .01
De best mogelijke oppervlakte onder de curve is 1; de slechtste is 0, en 0.5 is het referentie punt en verwijst naar een uitkomst die niet beter is dan gebaseerd op kans of toeval. Hoe dichter deze oppervlakte bij 1 aanleunt, hoe beter het algoritme; een discriminatieve waarde >0.9 wijst op een hoge accuraatheid, een waarde tussen 0.7 en 0.9 wijst op een gemiddelde accuraatheid, en een waarde tussen 0.5 en 0.7 refereert naar een lage accuraatheid, met een waarde van 0.5 verwijzend naar het kansniveau (Fischer, Bachman, & Jaeschke, 2003). De rationale voor de optimale ROC curve is deze met een ratio met het hoogst aantal waar positieven (sensitiviteit) voor het laagst aantal vals positieven (1specificiteit) (Akobeng, 2007).
- 27 -
Tabel 7 T-toets ter vergelijking van de ADOS algoritmescores op basis van het oude en het nieuwe algoritme, uitgerekend voor de eerste en de tweede meting. Gepaarde verschillen Gemiddelde ADOS Oud algoritme (Meting 1)
Standaard deviatie
t(df)
p
-0.76
1.57
-4.25 (75)
0.00**
-0.52
1.84
-1.61 (32)
0.12
X ADOS Nieuw algoritme (Meting 1) ADOS Oud algoritme (Meting 2) X ADOS Nieuw algoritme (Meting 2)
Noot 1. ** significant op .01
Aan de hand van gepaarde t-toetsen werd onderzocht of de algoritmescores op basis van het oude algoritme significant verschillen van deze op basis van het oude algoritme, en dit voor de resultaten op zowel de eerste, als de tweede meting, zie Tabel 7. Hierbij stellen we vast dat enkel de algoritmescores op basis van het oude en het nieuwe algoritme bij de eerste meting significant van elkaar verschillen; p = 0.00. Dit is niet zo voor de resultaten bij de tweede meting.
Longitudinale testing. Op basis van een tweede afname van de ADOS bij 33 kinderen in deze steekproef, kan de stabiliteit van de classificaties worden nagegaan. De resultaten op basis van het oude algoritme worden verzameld in Tabel 8. Hierbij stellen we vast dat van de 18 kinderen die bij de eerste meting geen classificatie kregen, bij de tweede meting twee kinderen bij de tweede meting gediagnosticeerd werden met autisme. Van de zeven kinderen die bij de eerste meting binnen het autisme spectrum vielen, haalden drie kinderen deze cut-off score bij de tweede meting niet meer, en kregen geen classificatie, drie kinderen bleven stabiel binnen het spectrum, en een van de kinderen haalde bij de tweede meting de cut-off score voor autisme.
- 28 -
Tabel 8 Kruistabel met de stabiliteit van de classificaties op basis van het oude algoritme. ADOS Classificatie Oud algoritme
ADOS Classificatie
Meting 2
Oud algoritme Meting 1
Geen classificatie
Geen classificatie
ASS
Autisme
Totaal
16
0
2
18
ASS
3
3
1
7
Autisme
0
3
5
8
19
6
8
33
Totaal
Indien men focust op de acht kinderen die bij de eerste meting een diagnose autisme kregen, is bij geen enkele van deze kinderen de score dermate verlaagd dat zij buiten het spectrum vallen. Bij drie van de acht kinderen zijn de ADOS scores gedaald; zij halen de cut-off score voor autisme niet meer, maar vallen wel nog binnen het spectrum. De overige vijf kinderen bleven stabiel. In Tabel 9 werden de stabiliteitsgegevens verzameld op basis van het nieuwe algoritme. Van de 16 kinderen die bij de eerste meting geen classificatie kregen, krijgen 13 van hen deze classificatie opnieuw niet; een kind valt bij de tweede meting binnen het autisme spectrum, en twee kinderen krijgen een diagnose van autisme. Bij de eerste meting vielen acht kinderen binnen het autisme spectrum; bij de tweede meting bleven twee kinderen stabiel, twee kinderen hadden een verhoogde score, waardoor zij bij de tweede meting de cut-off score van autisme haalden, en de helft van de kinderen die bij de eerste meting binnen het spectrum vielen, haalden bij de tweede meting de cut-off score niet, en kregen geen classificatie. Van de negen kinderen die bij de eerste meting een diagnose autisme kregen, bleven zeven kinderen stabiel, en haalden twee kinderen de cut-off score voor autisme niet meer, maar vielen wel nog binnen het spectrum van autisme. Aan de hand van gepaarde t-toetsen kan onderzocht worden of de algoritmescores bij de eerste meting significant verschillen van de algoritmescores bij de tweede meting, en dit voor zowel het oude, als het herziene algoritme. Deze resultaten worden bijeengebracht in Tabel 10. We stellen hierbij vast dat de algoritmes van de eerste en de tweede meting, zowel op basis van het oude, als deze op basis van het nieuwe, niet significant van elkaar verschillen; respectievelijk p = 0.28 en p = 0.67. - 29 -
Tabel 9 Stabiliteit van de classificaties op basis van het nieuwe algoritme. ADOS classificatie Nieuw algoritme
ADOS Classificatie
Meting 2
Nieuw algoritme Meting 1
Geen classificatie
Geen classificatie
ASS
Autisme
Totaal
13
1
2
16
ASS
4
2
2
8
Autisme
0
2
7
9
17
5
11
33
Totaal
Tabel 10 T-toets ter vergelijking van de ADOS algoritmescores bij de eerste en de tweede meting, op basis van het oude en het nieuwe algoritme. Gepaarde verschillen Gemiddelde ADOS Oud algoritme (Meting 1)
Standaard deviatie
t (df)
p
-0.73
3,83
-1.09 (32)
0.28
-0.33
4,40
-0.44 (32)
0.67
X ADOS Oud algoritme (Meting 2) ADOS Nieuw algoritme (Meting 1) X ADOS Nieuw algoritme (Meting 2)
- 30 -
Discussie Het doel van dit onderzoek was de discriminatieve waarde nagaan van het herziene ADOS algoritme, dat werd voorgesteld door Gotham en collega’s in 2007 met het oog op het verhogen van de predictieve validiteit van dit instrument. De onderzoekers concludeerden dat dit herziene algoritme mogelijks meer accuraat en betrouwbaar is dan het oude algoritme. Huidig onderzoek poogt eerdere conclusie te repliceren in een steekproef van 76 jonge kinderen. Bovendien werd bij 33 kinderen een tweede meting uitgevoerd met een tussenperiode van 2 jaar. Aan de hand van de resultaten van deze kinderen werd de stabiliteit nagegaan van de classificaties die werden gesteld op basis van het oude en van het nieuwe algoritme.
Sensitiviteit, specificiteit, positief voorspellende waarde, negatief voorspellende waarde. Op basis van de resultaten in het huidig onderzoek werden verschillende statistische maten berekend op basis van het oude en het nieuwe algoritme en met elkaar vergeleken. Hierbij kunnen we stellen dat, ondanks de vaststelling dat de specificiteit op basis van het nieuwe algoritme licht gedaald was in vergelijking met het oude algoritme; respectievelijk 0.83 en 0.86, het nieuwe algoritme een stijging kent van 0.10 op vlak van sensitiviteit, in vergelijking met het oude algoritme; respectievelijk 0.89 en 0.79. Deze waarden werden berekend op basis van de algoritmescores bij de eerste meting, waarbij van 67 kinderen (88.16%) Module 1 werd afgenomen en van de overige 9 kinderen (11.84%) Module 2. Deze resultaten liggen in dezelfde lijn van de resultaten in het onderzoek door de Bildt en collega’s (2009). Ook zij concludeerden op basis van hun analyses van beide algoritmes voor Module 1, een stijging in sensitiviteit en een daling op vlak van specificiteit, zij het een grotere daling dan in onze steekproef. De positief voorspellende waarden van beide algoritmes liggen dicht bij elkaar, met een lichte stijging voor het oude algoritme; respectievelijk 0.79 en 0.76. De negatief voorspellende waarde van het nieuwe algoritme ligt hoger dan dat van het oude algoritme; respectievelijk 0.93 en 0.88. Aangezien deze waarden afhankelijk zijn van de prevalentie van de stoornis, werden ook de positieve en negatieve Likelihood ratio berekend. Deze beide waarden liggen lager voor het nieuwe algoritme, dan voor het oude algoritme. Op basis van het oude algoritme werden 64 van de 76 kinderen juist gediagnosticeerd (ware positieven + ware negatieven), wat overeenkomt met 84.21%, met een evenwicht van 6 vals positieve en 6 vals - 31 -
negatieve resultaten. Op basis van het herziene algoritme kregen 65 kinderen (85.53%) een juiste diagnose, met 3 vals negatieve en 8 vals positieve resultaten. De algoritmescores bij de eerste meting lagen significant hoger dan deze op basis van het oude algoritme. In het huidig onderzoek vertonen beide algoritmen een goede balans tussen sensitiviteit en specificiteit, en hebben ze een hoge discriminatieve waarde, waarbij de oppervlakte onder de curve iets groter is voor het nieuwe algoritme (dit verschil was niet statistisch significant), wat in lijn ligt met het onderzoek van Gotham en collega’s (2007).
Stabiliteit. De stabiliteit van de diagnoses kon worden nagegaan op basis van twee metingen, op respectievelijk 2- en 4-jarige leeftijd, bij 33 van de 76 kinderen. Hierbij werd op beide tijdstippen bij 9 kinderen (27.27%) de ADOS Module 1 afgenomen, bij 5 kinderen (15.15%) Module 2, en bij de overige 19 kinderen (57.58%) werd op het eerste tijdstip Module 1 afgenomen, en op tweede tijdstip Module 2. Om deze resultaten vergelijkbaar te maken met ander onderzoek, en vermits voorgaande onderzoeken hebben uitgewezen dat, op basis van het nieuwe algoritme, de scores van kinderen over modules heen met elkaar kunnen vergeleken worden (Gotham, et al., 2007; Gotham et al., 2008; Oosterling et al., 2010), werd ervoor geopteerd om de steekproef niet verder op te delen in groepen. Deze subgroepen zouden tevens te klein zijn na opsplitsing. Er kan worden vastgesteld dat op basis van het oude algoritme meer kinderen een diagnose ontvingen die bij een hertesting 2 jaar later stabiel bleef, in vergelijking met de classificaties op basis van het herziene algoritme. Meer kinderen stegen in ernst van classificatie op basis van het nieuwe algoritme, ten opzichte van het oude algoritme, en evenveel kinderen voldeden niet meer aan de cut-off scores van een ASS of AS classificatie. Hierbij dient te worden opgemerkt dat geen van de kinderen die bij de eerste meting voldeed aan de AS cut-off score, bij een tweede meting geen classificatie meer kreeg, en dit voor beide algoritmen. Deze kinderen bleven binnen het autisme spectrum. Men dient wel op te merken dat twee kinderen op basis van het oude, en 3 kinderen op basis van het nieuwe algoritme bij een eerste meting niet voldeden aan de cut-off scores, maar bij een tweede meting twee kinderen op basis van beide algoritmen voldeden aan de cut-off score van ASS, en een kind, op basis van het nieuwe algoritme, binnen het autisme spectrum viel. Het is dus mogelijk dat er bij zeer jonge kinderen nog geen specifieke signalen van autisme merkbaar zijn, waardoor zij bij vroege detectie niet worden opgemerkt (Albores-Gallo, Hernandez- 32 -
Guzman, Diaz-Pichardo, & Cortes-Hernandez, 2008), en het mogelijk is dat zij een regressie kennen die pas na de leeftijd van 2 jaar optreedt (Pandey et al, 2008). Indien men de kinderen, die een ASS of AS classificatie kregen op basis van de ADOS, samenvoegt, stijgt de stabiliteit van de diagnoses tot 84.85% op basis van het oude algoritme, en 78.79% op basis van het nieuwe algoritme. In 2007 berekenden Turner en Stone de stabiliteit van de classificaties op basis van de ADOS en gebruik makend van de oude algoritmes, bij een meting op 2-jarige en een meting op 4jarige leeftijd. Deze stabiliteit bedroeg 63% voor ASS diagnoses en 68% voor AS diagnoses. Zowel Turner en Stone (2007) als Charman en collega’s (2005) stelden vast dat de stabiliteit van diagnoses gesteld op een leeftijd van 2 jaar, significant lager ligt dan de stabiliteit van diagnoses die worden gesteld op een leeftijd van 3 jaar. Binnen onze steekproef behoudt iets minder dan drie vierde van de 2-jarige kinderen hun diagnose op 4-jarige leeftijd, wat meer is dan in het onderzoek van Turner en Stone (2007) en Charman en collega’s (2005), maar minder dan wat Turner, Stone, Pozdol, en Coonrod in 2006 concludeerden. In dit onderzoek stelden de onderzoekers een stabiliteit vast van 88% voor diagnoses van autisme of PDD-NOS die op 2-jarige leeftijd werden gesteld, en hertest op 9-jarige leeftijd.
Beperkingen en sterktes van het onderzoek. Het huidige onderzoek stelt zich tot doel het herziene algoritme te evalueren in een steekproef van 76 jonge kinderen. Dit is een eerste sterkte van dit onderzoek: de steekproef, ondanks de beperktheid in grootte, bevat enkel heel jonge kinderen, met een leeftijd gaande van 17 tot 61 maanden. Dit in tegenstelling tot recente studies waarbij steekproeven bestonden uit zowel kinderen als adolescenten, met een leeftijd tussen 13 maanden en 16 jaar (Overton, Fielding, & de Alba, 2008; Gotham et al., 2008; de Bildt et al., 2009; Oosterling et al., 2010). Deze kinderen vertonen signalen van autisme of geven blijk van een taalachterstand, en behoren als dusdanig tot een risicogroep, die op basis van hun klinische diagnose werd opgedeeld in een controlegroep bestaande uit 48 kinderen zonder diagnose en een klinische groep, bestaande uit 28 kinderen met een vermoeden van ASS of klinische diagnose. Dit in tegenstelling tot de onderzoeken van Turner en Stone (2007) en Charman en collega’s (2005) die gebaseerd waren op kleinere steekproeven dan de huidige steekproef, maar waarbij deze enkel uit kinderen met een ASS diagnose op 2-jarige leeftijd bestonden. De stabiliteitscijfers - 33 -
op basis van het huidige onderzoek zijn bijgevolg gebaseerd op de resultaten van kinderen die geen classificatie, of wel een classificatie; zijnde ASS of AS, kregen. Van de 28 kinderen in de klinische groep zijn enkel 16 kinderen opnieuw getest op een leeftijd van 4 jaar, waardoor het moeilijk is afzonderlijke stabiliteitscijfers te berekenen voor de ASS en de AS diagnose, en een vergelijking met afzonderlijke stabiliteitscijfers op basis van ander onderzoek niet mogelijk is. Wat opviel bij het beschrijven van de steekproef is dat de gemiddelde ontwikkelingsindex sterk is gestegen bij de tweede meting, in vergelijking met de eerste meting, en dit voor zowel de controle- als voor de klinische groep. Hierbij dient te worden opgemerkt dat de Vlaamse normen voor de MSEL op dit moment nog worden ontwikkeld, waardoor men noodgedwongen de resultaten van de kinderen moest vergelijken met Amerikaanse normen. Het is mogelijk dat de kinderen minder extreme scores halen indien men de resultaten vergelijkt met Vlaamse normen. Bij de tweede meting valt het op dat veel kinderen binnen het einde van het 90e percentiel vallen. Echter, indien kinderen bij de eerste meting een score haalden die refereert naar een laagbegaafde classificatie, blijven zij bij een tweede meting opnieuw binnen deze range.
Implicaties voor de praktijk. Sinds Lord en collega’s (1999) een tiental jaar geleden de ADOS, een semigestructureerd diagnostisch instrument voor autismespectrumstoornissen, beschreven, heeft dit instrument geleidelijk aan veel belangstelling gekregen in onderzoek bij kinderen met een vermoeden van ASS. Er is nood aan gestandaardiseerde diagnostische instrumenten voor autismespectrumstoornissen die bruikbaar zijn bij zeer jonge kinderen, omwille van de steeds uitbreidende kennis over vroege signalen tijdens de eerste levensjaren, zelfs tot voor een leeftijd van 2 jaar; en omwille van de nood aan vroege identificatie van ontwikkelingsstoornissen bij kinderen (Luyster, et al., 2009). Men stelde vast dat ouders zich gemiddeld genomen al zorgen beginnen te maken over hun kind rond de leeftijd van 15 à 18 maanden (Chawarska, et al., 2007; DeGiacomo & Fombonne, 1998). Uit onderzoek blijkt dat een vroege diagnose kan leiden tot een daling van stress in de familie, tot een snellere doorverwijzing naar speciale educatieve programma’s, en een invloed kan hebben op de planning van families (Renty & Roeyers, 2006). Een vroege identificatie wordt steeds gepromoot omwille van de vaststelling dat, hoe vroeger men ingrijpt, hoe gunstiger de
- 34 -
uitkomsten zijn op vlak van de ontwikkeling van het kind (Eldevik et al., 2009; Luyster et al., 2009). In de huidige steekproef kennen beide algoritmes een hoge discriminatieve waarde, die niet significant van elkaar verschillen. Indien men focust op de foute classificaties op basis van beide algoritmes, dan kan men vaststellen dat er evenveel vals positieve als vals negatieve classificaties werden gemaakt op basis van het oude algoritme. Op basis van het nieuwe algoritme werden meer kinderen fout geclassificeerd met een diagnose van ASS (vals positief), dan dat er kinderen met ASS onopgemerkt bleven (vals negatief). Dit kan een punt van discussie opwerpen; een foute klinische ASS diagnose roept onnodige bezorgdheid en stress op bij de ouders (Williams & Brayne, 2006), en geeft het kind een fout label, waardoor het in de verdere begeleiding een foute opvolging en behandeling kan krijgen (Albores-Gallo, Hernandez-Guzman, Diaz-Pichardo, & Cortes-Hernandez, 2008). Daartegenover staat dat het herziene algoritme, in vergelijking met het oude, minder kinderen door de mazen van het net liet glippen. Het is belangrijk voor ogen te houden dat de ADOS niet in staat is het onderscheid te maken tussen kinderen met autisme en kinderen die behoren tot het spectrum, op dezelfde wijze zoals clinici dit doen (Lord et al., 2000), en dat zelfs de combinatie met de ADI-R niet leidt tot een perfecte discriminatie tussen kinderen die al dan niet tot het autisme spectrum behoren (Risi et al., 2006). Indien men hiermee rekening houdt en elk kind individueel blijft opvolgen, waarbij gemaakte diagnoses steeds in twijfel kunnen worden getrokken, lijkt het ons verstandiger te opteren voor een instrument dat minder kinderen mist, zelfs wanneer dit gepaard gaat met meer kinderen die een vals positief resultaat behalen op de test, aangezien dit vaak kinderen zijn die ook op latere leeftijd blijven worstelen met ontwikkelingsproblemen (Turner & Stone, 2007), en ook zij gebaat zijn met specifieke behandelingen. Het is belangrijk dat de ADOS nooit als enige indicatie van de aan- of afwezigheid van een autismespectrumstoornis wordt gebruikt (de Bildt, 2009).
Implicaties voor verder onderzoek. Het onderzoek naar de accuraatheid en de bruikbaarheid van het nieuwe algoritme is relatief beperkt. Er is in de toekomst zeker nood aan longitudinaal onderzoek op een meer grootschalig niveau, in steekproeven met Nederlandstalige jonge kinderen, waarbij men de discriminatieve waarde van de oude en het nieuwe algoritme kan berekenen en vergelijken met elkaar. Binnen verder onderzoek worden van de kinderen bij voorbaat enkele metingen - 35 -
over de tijd heen afgenomen, waardoor ook de stabiliteit van beide algoritmen kan worden nagegaan en tegen elkaar worden afgewogen.
Algemeen besluit. Op basis van dit onderzoek kan men besluiten dat het nieuwe algoritme minstens even accuraat is als het oude algoritme. Men stelde zowel op basis van het oude als van het nieuwe algoritme, hoge discriminatieve waarden vast. Er werden meer vals positieve resultaten gevonden op basis van het nieuwe algoritme, en tevens een daling in de vals negatieve resultaten, in vergelijking met het oude algoritme. Op grond van deze vaststelling kan men opteren voor het gebruik van het nieuwe algoritme bij het analyseren van de resultaten van de kinderen binnen een klinische setting, vermits er op basis van het nieuwe algoritme minder kinderen met ASS onopgemerkt blijven. De diagnoses die op 2-jarige leeftijd werden gesteld bij 33 kinderen uit deze steekproef, bleven in iets minder dan drie vierde van de gevallen staande bij hertesting op 4-jarige leeftijd. De classificaties op basis van het oude algoritme kenden een iets hogere stabiliteit dan deze op basis van het herziene algoritme. Men dient steeds voor ogen te houden dat een vroege diagnose op 2-jarige leeftijd moeilijk te stellen is, vermits kinderen op zo’n jonge leeftijd mogelijks minder specifieke kenmerken vertonen, of pas later een regressie kennen en daardoor onopgemerkt blijven. Tevens is het belangrijk te onthouden dat men nooit enkel op basis van een ADOS afname, een diagnose van ASS mag stellen, en dat deze zelfs in combinatie met de ADI-R niet tot dezelfde classificatie leidt als op basis van klinisch oordeel. Het is uitermate kinderen steeds individueel te blijven opvolgen in hun ontwikkeling.
- 36 -
Bibliografie Akobeng, A. K. (2007). Understanding diagnostic tests 1: Sensitivity, specificity and predictive values. Acta paediatrica, 96(3), 338–341. Akobeng, A. K. (2007). Understanding diagnostic tests 3: Receiver operating characteristic curves. Acta paediatrica, 96(5), 644–647. Albores-Gallo, L., Hernandez-Guzman, L., Diaz-Pichardo, J. A., & Cortes-Hernandez, B. (2008). Difficulties in assessing and measuring autism. A discussion. Salud Mental, 31, 37–44. Allen, C. W., Silove, N., Williams, K., & Hutchins, P. (2007). Validity of the Social Communication Questionnaire in assessing risk of autism in preschool children with developmental problems. Journal of Autism and Developmental Disorders, 37(7), 1272–1278. Altman, D. G. & Bland, J. M. (1994). Diagnostic tests 3: Receiver operating characteristic plots. British Medical Journal, 309(6948), 188. American Psychiatric Association (1980). Diagnostic and Statistical Manuel of Mental Disorders (3rd ed.). Washington (DC). American Psychiatric Association (1987). Diagnostic and Statistical Manuel of Mental Disorders (3rd ed., text revision). Washington (DC). American Psychiatric Association (1994). Diagnostic and Statistical Manuel of Mental Disorders (4th ed.). Washington (DC). American Psychiatric Association (2000). Diagnostic and Statistical Manuel of Mental Disorders (4th ed., text revision). Washington (DC). Armstrong, D. D. (1997). Review of Rett syndrome. Journal of Neuropathology and Experimental Neurology, 56, 843–849. - 37 -
Asperger, H. (1944). Die 'Autistischen Psychopathen' im Kindesalter. Archiv fur Psychiatrie und Nervenkrankheiten, 177, 76–136. Baron-Cohen, S., Scott, F. J., Allison, C., Williams, J., Bolton, P., Matthews, F. E., et al. (2009). Prevalence of autism-spectrum conditions: UK school-based population study. British Journal of Psychiatry, 194, 500–509. Berument, S. K., Rutter, M., Lord, C., Pickles, A., & Bailey, A. (1999). Autism Screening Questionnaire: Diagnostic validity. British Journal Of Psychiatry, 175, 444–451. Bishop, D. V. & Norbury, C. F. (2002). Exploring the borderlands of autistic disorder and specific language impairment: A study using standardized diagnostic instruments. Journal of Child Psychology and Psychiatry & Allied Disciplines, 43(7), 917–929. Bolton, P., Macdonald, H., Pickles, A., Rios, P., Goode, S., Crowson, M., Bailey, A., & Rutter, M. (2006). A case-control family history study of autism. Journal of Child Psychology and Psychiatry, 35(5), 877–900. Centers For Disease Control And Prevention (2006). Parental report of diagnosed autism in children aged 4–17 years – United States, 2003–2004. Morbidity and Mortality Weekly Report, 55(17), 481–486. Chakrabarti, S. & Fombonne, E. (2005). Pervasive developmental disorders in preschool children. American Journal of Psychiatry, 162, 1133–1141. Charman, T., Taylor, E., Drew, A., Cockerill, H., Brown, J. A., & Baird, G. (2005). Outcome at 7 years of children diagnosed with autism at age 2: predictive validity of assessments conducted at 2 and 3 years of age and pattern of symptom change over time. Journal of Child Psychology and Psychiatry, 46(5), 500-513. Chawarska, K., Klin, A., Paul, R., & Volkmar, F. (2007). Autism spectrum disorder in the second year: Stability and change in syndrome expression. Journal of Child Psychology and Psychiatry, 48(2), 128–138.
- 38 -
Constantino, J. N., Gruber, C. P., Davis, S., Hayes, S., Passanante, N., & Przybeck, T. (2004). The factor structure of autistic traits. Journal of Child Psychology and Psychiatry, 45 (4), 719–726. Corsello, C., Hus, V., Pickles, A., Risi, S., Cook, E. H. Jr., Leventhal, B. L., & Lord, C. (2007). Between a ROC and a hard place: Decision making and making decisions about using the SCQ. Journal of Child Psychology and Psychiatry, 48(9), 932–940. Cox, A., Klein, K., Charman, T., Baird, G., Baron-Cohen, S., Swettenham, J., Drew, A., Wheelwright, S., & Nightengale, N. (1999). The early diagnosis of autism spectrum disorders: Use of the Autism Diagnostic Interview- Revised at 20 months and 42 months of age. Journal of Child Psychology and Psychiatry, in press. Dawson, G. (2008). Early behavioral intervention, brain plasticity, and the prevention of autism spectrum disorder. Development and Psychopathology, 20, 775–803. de Bildt, A., Systema, S., van Lang, N. D. J., Minderaa, R. B., van Engeland, H., & de Jonge, M. V. (2009). Evaluation of the ADOS Revised algorithm: The applicability in 558 Dutch children and adolescents. Journal of Autism and Developmental Disorders, 39, 1350–1358. DeGiacomo, A. & Fombonne, E. (1998). Parental recognition of developmental abnormalities in autism. European Journal of Child and Adolescent Psychiatry, 7, 131–136. Dereu, M., Meirsschaut, M., Roeyers, H., & Warreyn, P. (2006). First Year Inventory (FYI). (Dutch Translation of the FYI). Universiteit Gent: Vakgroep ontwikkelingsstoornissen. Dereu, M., Meirsschaut, M., Warreyn, P., & Roeyers, H. (2006). The Modified Checklist for Autism in Toddlers. Dutch Translation. Retrieved from Georgia State University, Department of Psychology Website: http://www2.gsu.edu/~psydlr/Diana_L._Robins,_Ph.D._files/M-CHAT_Dutch.pdf.
- 39 -
Dereu, M., Warreyn, P., Raymaekers, R., Meirsschaut, M., Pattyn, G., Schietecatte, I., & Roeyers, H. (2010). Screening for autism spectrum disorders in Flemish day-care centres with the Checklist for Early Signs of Developmental Disorders. Journal of Autism and Developmental Disorders, Online First. DOI: 10.1007/s10803-010-0984-0 Dietz, C., Swinkels, S. H. N., van Daalen, E., van Engeland, H., & Buitelaar, J. K. (2006). Screening for autistic spectrum disorder in children aged 14-15 months. II: Population screening with the Early Screening of Autistic Traits Questionnaire (ESAT). Design and general findings. Journal of Autism and Developmental Disorders, 36, 713–722. Eaves, L. C., Wingert, H. D., Ho, H. H., & Mickelson, E. C. (2006). Screening for autism spectrum disorders with the Social Communication Questionnaire. Journal of Developmental and Behavioral Pediatrics, 27, 95–103. Eaves, R. C. & Milner, B. (1993). The criterion-related validity of the Childhood Autism Rating Scale and the Autism Behavior Checklist. Journal of Abnormal Child Psychology, 21(5), 481–491. Eldevik, S., Hastings, R. P., Hughes, J. C., Jahr, E., Eikeseth, S., & Cross, S. (2009). Metaanalysis of early intensive behavioural intervention for children with autism. Journal of Clinical Child and Adolescent Psychology, 38, 439–450. Filipek, P. A., Accardo, P. J., Baranek, G. T., Cook, E. H., Dawson, J. G., Gordon, B., Gravel, J. S., Johnson, C. P., Kallen, R. J., Levy, S. E., Minshew, N. J., Prizant, B. M., Rapin, I., Rogers, S. J., Stone, W. L., Teplin, S., Tuchman, R. F., & Volkmar, F. R. (1999). The screening and diagnosis of autism spectrum disorders. Journal of Autism and Developmental Disorders, 29(6), 439–484. Fischer, J. E., Bachman, L. M., & Jaeschke, R. (2003). A readers’ guide to the interpretation of diagnostic test properties: Clinical example of sepsis. Intensive Care Medicine, 29(7), 1043–1051. Fombonne, E. (2002). Prevalence of childhood disintegrative disorder. Autism, 6, 147–155.
- 40 -
Fombonne, E. (2003). Epidemiological surveys of autism and other pervasive developmental disorders: An update. Journal of Autism and Developmental Disorders, 33(4), 365– 382. Gillberg, C., Cederlund, M., Lamberg, K., & Zeijlon, L. (2006). Brief report: “The autism epidemic”. The registered prevalence of autism in a Swedish urban area. Journal of Autism and Developmental Disorders, 36, 429–435. Gotham, K., Risi, S., Pickles, A., & Lord, C. (2007). The Autism Diagnostic Observation Schedule: Revised algorithms for improved diagnostic validity. Journal Of Autism And Developmental Disorders, 37, 613–627. Gotham, K., Risi, S., Dawson, G., Tager-Flusberg, H., Joseph, R., Carter, A., et al. (2008). A replication of the Autism Diagnostic Observation Schedule (ADOS) Revised algorithms. Journal of the American Academy of Child and Adolescent Psychiatry, 47(6), 642–651. Gray, K. M., Tonge, B. J., & Sweeney, D. J. (2008). Using the Autism Diagnostic InterviewRevised and the Autism Diagnostic Observation Schedule with young children with developmental delay: Evaluating diagnostic validity. Journal of Autism and Developmental Disorders, 38, 657–667. Hagberg, B., Aicardi, J., Dias, K., & Ramos, O. (1983). A progressive syndrome of autism dementia, ataxia, and loss of purposeful hand use in girls: Rett's syndrome: Report of 35 cases. Annals of Neurology, 14, 471–479. Herbert, M. R., Russo, J. P., Yang, S., Roohi, J., Blaxill, M., Kahler, S. G., Cremer, L., & Hatchwell, E. (2006). Autism and environmental genomics. Neurotoxicology, 27, 671–684. Howlin, P. & Moore, A. (1997). Diagnosis of autism. A survey of over 1200 patients in the UK. Autism, 1, 135–162. Kanner, L. (1943). Autistic disturbances of affective contact. Nervous Child, 2, 217–250. - 41 -
Kasari, C. (2002). Assessing change in early intervention programs for children with autism. Journal of Autism and Developmental Disorders, 32(5), 447–461. Landa, R. & Garrett-Mayer, E. (2006). Development in infants with autism spectrum disorder: A prospective study. Journal of Child Psychology and Psychiatry, 47(6), 629–638. Last, J. M. (2001). A dictionary of epidemiology. New York: Oxford University Press. Lord, C., Risi, S., DiLavore, P., Shulman, C., Thurm, A., & Pickles, A. (2006). Autism from two to nine. Archives of General Psychiatry, 59(9), 694–701. Lord, C., Risi, S., Lambrecht, L., Cook, E. H., Leventhal, B. L., DiLavore, P. C., et al. (2000). The Autism Diagnostic Observation Schedule-Generic: A standard measure of social and communication deficits associated with the spectrum of autism. Journal of Autism and Developmental Disorders, 30(3), 205–223. Lord, C., Rutter, M., DiLavore, P., & Risi, S. (1999). Autism Diagnostic Observation Schedule (ADOS) manual. Los Angeles, CA: Western Psychological Services. Lord, C., Rutter, M., & LeCouteur, A. (1994). Autism Diagnostic Interview-Revised: A revised version of a diagnostic interview for caregivers of individuals with possible pervasive developmental disorders. Journal of Autism and Developmental Disorders, 24(5), 659–685. Luyster, R., Gotham, K., Guthrie, W., Coffing, M., Petrak, R., Pierce, K., Bischop, S., Esler, A., Hus, V., Oti, R., Richler, J., Risi, S., & Lord, C. (2009). The Autism Diagnostic Observation Schedule––Toddler module: A new module of a standardized diagnostic measure for autism spectrum disorders. Journal of Autism and Developmental Disorders, 39, 1305–1320.
- 42 -
Mitchell, S., Brian, J., Zwaigenbaum, L., Roberts, W., Szatmari, P., Smith, I., et al. (2006). Early language and communication development of infants later diagnosed with autism spectrum disorder. Journal of Developmental Behavioral Pediatrics, 27, S69– S78. Mullen, E. M. (1995). Mullen Scales of Early Learning. Circle Pines, MN: American Guidance Service, Inc. Nadel, S. & Poss, J. E. (2007). Early detection of autism spectrum disorders: Screening between 12 and 24 months of age. Journal of the American Academy of Nurse Practitioners, 19, 408–417. Naidu, S. (1997). Rett syndrome: A disorder affecting early brain growth. Annals of Neurology, 42, 3–10. Oosterling, I., Roos, S., de Bildt, A., Rommelse, N., de Jonge, M., Visser, J., Lappenschaar, M., Swinkels, S., van der Gaag, R. J., & Buitelaar, J. (2010). Improved diagnostic validity of the ADOS Revised algorithms: A replication study in an independent sample. Journal of Autism and Developmental Disorders, 40, 689–703. Osterling, J. & Dawson, G. (1994). Early recognition of children with autism: A study of first birthday home video tapes. Journal of Autism and Developmental Disorders, 24, 247– 257. Overton, T., Fielding, C., & de Alba, R. G. (2008). Brief Report: Exploratory Analysis of the ADOS Revised Algorithm: Specificity and predictive value with Hispanic children referred for autism spectrum disorders. Journal of Autism and Developmental Disorders, 38, 1166–1669. Pandey, J., Verbalis, A., Robins, D. L., Boorstein, H., Klin, A., Babitz, T., Chawarska, K., Volkmar, F., Green, J., Barton, M., & Fein, D. (2008). Screening for autism in older and younger toddlers with the Modified Checklist for Autism in Toddlers. Autism, 12(5), 513–535.
- 43 -
Percy, A., Gillberg, C., Hagberg, B., & Witt-Engerstrom, I. (1990). Rett syndrome and the autistic disorders. Neurologic Clinics, 8, 659–676. Posserud, M., Lundervold, A. J., Lie, S. A., & Gillberg, C. (2010). The prevalence of autism spectrum disorders: Impact of diagnostic instrument and non-response bias. Social Psychiatry and Psychiatric Epidemiology, 45, 319–327. Renty, J. & Roeyers, H. (2006). Satisfaction with formal support and education for children with autism spectrum disorder: The voices of the parents. Child: Care, Health and Development, 32, 371–385. Risi, S., Lord, C., Gotham, K., Corsello, C., Chrystler, C., Szatmani, P., et al. (2006). Combining information from multiple sources in the diagnosis of autism spectrum disorders. Journal of the American Academy of Child and Adolescent Psychiatry, 45, 1094–1103. Robertson, J. M., Tanguay, P. E., L'Ecuyer, S., Sims, A., & Waltrip, C. (1999). Domains of social communication handicap in autism spectrum disorder. Journal of the American Academy of Child and Adolescent Psychiatry, 38, 738–745. Robins, D. L. & Dumont-Mathieu, T. M. (2006). Early screening for autism spectrum disorders: Update on the Modified Checklist for Autism in Toddlers and other measures. Developmental and Behavioral Pediatrics, 2 (2), S111–S119. Robins, D., Fein, D., Barton, M., & Green, J. (2001). The Modified Checklist for Autism in Toddlers: An initial study investigating the early detection of autism and pervasive developmental disorders. Journal of Autism and Developmental Disorders, 31(2), 131–144. Rutter, M., Bailey, A., Lord, C., & Berument, S. K. (2003). Social Communication Questionnaire. Los Angeles, CA: Western Psychological Services. Rutter, M., LeCouteur, A., & Lord, C. (2003). Autism Diagnostic Interview-Revised. Los Angeles, CA: Western Psychological Services. - 44 -
Schopler, E., Reichler, R. J., & Renner, B. R. (1988). The Childhood Autism Rating Scale. Los Angeles: Western Psychological Services. Stefanatos, G. A. (2008). Regression in autistic spectrum disorders. Neuropsychology Review, 18(4), 305–319. Steyaert, J. G. & De La Marche, W. (2008). What’s new in autism? European Journal of Pediatrics, 167, 1091–1101. Stone, W. L., Lee, E. B., Ashford, L., Brissie, J., Hepburn, S. L., Coonrod, E. E., & Weiss, B. H. (1999). Can autism be diagnosed accurately in children under 3 years? Journal of Child Psychology and Psychiatry, 40(2), 219–226. Stone, W. L., Coonrod, E. E., & Ousley, O.Y. (2000). Brief report. Screening Tool for Autism in Two-Year-Olds (STAT): Development and preliminary data. Journal of Autism and Developmental Disorders, 30(6), 607–612. Stone, W. L., Coonrod, E. E., Turner, L. M., & Pozdol, S. L. (2004). Psychometric properties of the STAT for early autism screening. Journal of Autism and Developmental Disorders, 34(6), 691–701. Stone, W. L., McMahon, C. R., & Henderson, L. M. (2008). Use of the Screening Tool for Autism in Two-Year-Olds (STAT) for children under 24 months. Autism, 12(5), 557– 573. Swinkels, S., Dietz, C., Van Daalen, E., Kerkhof, I., Van Engeland, H., & Buitelaar, J. (2006). Screening for autistic spectrum in children aged 14 to 15 months. I: The development of the Early Screening of Autistic Traits Questionnaire (ESAT). Journal of Autism and Developmental Disorders, 36(6), 723–732. Tidmarsh, L. & Volkmar, F. R. (2003). Diagnosis and epidemiology of autism spectrum disorders. Canadian Journal of Psychiatry, 48(8), 517–525.
- 45 -
Turner, L. M. & Stone, W. L. (2007). Variability in outcome for children with an ASD diagnosis at age 2. Journal of Child Psychology and Psychiatry, 48(8), 793–802. Turner, L. M., Stone, W. L., Pozdol, S. L., & Coonrod, E. E. (2006). Follow-up of children with autism spectrum disorders from age 2 to age 9. Autism, 10, 243–265. Van der Meulen, B. F., Smrkovsky, M. (1983). Bayley ontwikkelingsschalen (BOS 2-30). Amsterdam: Pearson Testpublisher (www.Pearson Testpublisher.nl). Vergara, I. A., Norambuena, T., Ferrada, E., Slater, A. W., & Melo, F. (2008) StAR: a simple tool for the statistical comparison of ROC curves. BMC Bioinformatics 9, 265. Volkmar, F. R., Lord, C., Bailey, A., Schultz, R. T., & Klin, A. (2004). Autism and pervasive developmental disorders. Journal of Child Psychology and Psychiatry, 45(1), 135– 170. Walker, D. R., Thompson, A., Zwaigenbaum, L., Goldberg, J., Bryson, S. E., Mahoney, W. J., Strawbridge, C. P., & Szatmari, P. (2004). Specifying PDD-NOS: A comparison of PDD-NOS, Asperger Syndrome, and Autism. Journal of the American Academy of Child and Adolescent Psychiatry, 43(2), 172–180. Watson, R. W., Baranek, G. T., Crais, E. R., Reznick, J. S., Dykstra, J., & Perryman, T. (2007). The First Year Inventory: Retrospective parent responses to a questionnaire designed to identify one-year-olds at risk for autism. Journal of Autism and Developmental Disorders, 36, 49–61. Werner, E., Dawson, G., Osterling, J., & Dinno, N. (2000). Brief report: Recognition of autism spectrum disorder before one year of age: A retrospective study based on home videotapes. Journal of Autism and Developmental Disorders, 30, 157–162. Williams, J. & Brayne, C. (2006). Screening for autism spectrum disorders: What is the evidence? Autism, 10(1), 11–35.
- 46 -
World Health Organization (1992). The ICD-10 classification of mental and behavioural disorders: Clinical descriptions and diagnostic guidelines. Geneva. Zwaigenbaum, L., Bryson, S., Rogers, T., Roberts, W., Brian, J., & Szatmari, P. (2005). Behavioral manifestations of autism in the first year of life. International Journal of Developmental Neuroscience, 23, 143–152.
- 47 -
Nawoord Graag wil ik iedereen bedanken die me heft geholpen in het realiseren van deze Masterproef. Allereerst gaat mijn dank uit naar Professor Roeyers, die als promotor er voor heeft gezorgd dat het onderwerp voor deze thesis tot stand kwam, en die de tijd en moeite heeft genomen de ruwe versie van deze Masterproef door te nemen en hier bruikbare feedback op heeft gegeven, zodat ik deze met een gerust hart kon afwerken. Graag wil ik Mieke Dereu, mijn thesisbegeleidster, bedanken voor alle hulp en de vele feedbackmomenten, waar ook steeds een deadline aan vast hing. Zonder deze vaste afspraken zou ik deze eerste zittijd niet hebben gehaald. Ik ben haar hier heel dankbaar voor. Ik dank ook de ouders en de kinderen die deelnamen aan dit onderzoek. Zonder hun inzet zou dit onderzoek niet mogelijk zijn geweest. Ten laatste wil ik graag mijn moeder, vader, zussen en vrienden bedanken, omdat zij me steeds steunden en bleven motiveren, en de tijd namen om me op de laatste momenten te helpen met het speuren naar taal- en spellingsfouten. Ook dank ik Charlie Parker, Duke Ellington, Ella Fitzgerald, Glenn Miller en Louis Armstrong, die me met hun opgewekte deuntjes gemotiveerd en gefocust hielden.
- 48 -
