성인을 위한 Wechsler 지능 척도 - 자폐 스펙트럼 장애가 있는 성인의 제4판 프로필
Sep 22, 2023
추상적인
목표.
이 연구에서 우리는 성별, 연령, 교육 수준, 자폐증 심각도 수준을 포함한 여러 변수의 영향을 확인하기 위해 자폐 스펙트럼 장애가 있는 다양한 심각도의 성인에 대한 229개의 Wechsler 성인 지능 척도 – 제4판(WAIS-IV) 인지 프로필을 비교했습니다. 이탈리아 샘플에서. 또한, 우리는 자폐증 심각도 수준을 구별하기 위해 주요 지능 지수에 대한 최적의 컷 포인트를 찾고 싶었습니다.
자폐증은 자폐증이 있는 사람의 기억력이 영향을 받는 것으로 흔히 생각되는 신경발달 장애입니다. 그러나 자폐증이 있는 사람들은 일부 영역에서 뛰어난 기억력을 가지고 있습니다.
자폐증이 있는 사람들은 종종 세부 사항과 이미지를 쉽게 기억하는 능력과 같은 매우 강력한 시각적 기억 능력을 나타냅니다. 게다가 장기 기억 능력도 매우 좋습니다. 시간과 공간적으로 멀리 떨어져 있던 기억도 다시 떠올릴 수 있습니다.
반대로, 자폐증이 있는 사람들은 언어와 사회적 상호작용에 어려움을 겪을 수 있습니다. 무엇보다도 대화를 마스터하고, 신체 언어를 이해하고, 일상적인 일을 기억하는 데 어려움을 겪을 수 있습니다. 이 질환으로 인해 사회 생활과 학업 생활에 어려움을 겪게 될 수 있습니다.
그럼에도 불구하고, 사회적 및 학문적 결함이 다른 분야의 자폐인의 재능을 상쇄하지는 않으며, 시각 및 장기 기억은 여전히 학습 및 생활에 많은 이점을 제공합니다. 자폐인의 경우 기억력과 기타 잠재력을 최대한 활용하고 꿈과 목표를 실현할 수 있도록 자신에게 적합한 학습 모델과 방법을 찾는 것이 핵심입니다. 기억력을 향상시켜야 함을 알 수 있습니다. Cistanche Deserticola는 많은 독특한 효과를 지닌 전통 중국 약재이기 때문에 기억력을 크게 향상시킬 수 있습니다. 그 중 하나는 기억력을 향상시키는 것입니다. 다진 고기의 효능은 산, 다당류, 플라보노이드 등 포함된 다양한 활성 성분에서 비롯됩니다. 이러한 성분은 다양한 방식으로 뇌 건강을 증진할 수 있습니다.
행동 양식.
참가자들은 이탈리아의 서로 다른 두 지역에 있는 국립 보건 시스템 센터 두 곳에서 모집되었으며 임상 평가의 일환으로 표준 장비를 사용하여 평가되었습니다. DSM-5에 따르면 인지 영역도 다중 구성 요소 테스트를 통해 측정되었습니다. 우리는 WAIS-IV의 이탈리아 적응을 사용했습니다. 선형 회귀 모델과 ROC(수신기 작동 특성) 곡선을 사용하여 가설을 확인했습니다.
결과. 우리의 결과는 연령과 교육 수준이 언어 이해력(VCI)과 작업 기억 지수(WMI)에 큰 영향을 미치는 것으로 나타났습니다. 여성이 가장 좋은 성적을 얻은 VCI 및 처리 속도 지수(PSI)를 고려할 때 성별 차이는 관련이 있습니다. 이러한 차이는 ROC의 컷 포인트를 고려할 때 여전히 관련이 있습니다. 왜냐하면 69가 여성의 경우 최적의 컷 포인트가 되고 남성의 경우 65가 최적의 컷 포인트가 되기 때문입니다.
결론.
FSIQ(Full Scale Intelligence Quotient) 점수를 조사하는 것만으로는 더 넓은 인지 능력에 대한 다양한 정보가 포함되므로 결론을 내릴 수 있는 경우가 거의 없습니다. 주요 지표와 하위 검사 결과를 더 자세히 살펴보면 이 장애에 대한 이전 연구(FSIQ, 지각 추론 지수, WMI 및 PSI와 참가자 연령의 중간 정도의 상관 관계)와 일치하는 반면 다른 결과는 예측할 수 없습니다(성별에 대한 영향은 발견되지 않음). FSIQ 점수) 또는 신규(VCI 및 WMI에 대한 교육의 중요한 효과). 자폐증 심각도 수준을 식별하기 위한 최적의 컷 포인트를 예측하는 알고리즘을 사용하면 임상의는 개인에게 필요할 수 있는 필요한 도움을 더 잘 표시하고 정량화하는 데 도움이 될 수 있지만, 테스트는 숙련된 임상의의 진단 및 임상 평가를 대체할 수 없습니다.
소개
자폐 스펙트럼 장애(ASD)는 조기 발병과 유전적 요소를 지닌 신경발달 장애입니다. ASD는 사회 정서적 상호성 부족, 언어적, 비언어적 의사소통 기술의 손상, 또래와의 적절한 사회적 관계를 개발하고 유지하지 못하는 것이 특징입니다. ASD 핵심 증상은 반복적인 언어 및 운동 행동, 제한된 관심 패턴, 변하지 않는 환경(또는 어떤 경우에도 예측 가능하고 안정적인)에 대한 요구, 감각 입력에 대한 저감 또는 과민증과 관련이 있습니다. 임상 증상의 시작은 생애 초기에 발생합니다(APA, 2013). 지정자는 인지 결핍, 언어 장애, 긴장증, 의학적 또는 환경적 요인, 기타 신경발달 장애와 같은 여러 동반질환의 가능성을 고려합니다.
최근 유병률 추정치에 따르면 미국에서는 1:44 어린이, 이탈리아에서는 1:77 어린이가 있습니다(Maenner et al., 2016). 성인의 유병률은 약 1:68로 ASD를 앓고 있는 성인 인구의 상당한 증가를 나타냅니다(Christensen et al., 2016). 이 요소와 함께 고려해야 할 또 다른 관련 요소는 자폐인의 성별 비율(Loomis et al., 2017)이며, 이는 여전히 논쟁의 여지가 있으며 결과가 엇갈린다는 증거입니다. 성별에 따른 유전적 요인과 뇌 손상에 대한 남성의 취약성은 성별 차이의 일부를 설명할 수 있습니다(APA, 2013). 최근 역학 연구에서는 이전 연구에서 널리 인용된 4~5:1 비율에 비해 남성 우세율이 2~3:1인 것으로 나타났습니다(Mattila 등, 2011; Idring 등, 2012; Baxter 등, 2015; Zablotsky 등 al., 2015; Keller et al., 2020) 이 비율은 지적 능력에 따라 달라질 수 있으며 ASD가 지적 장애와 관련된 경우 2:1로 낮게 나타나고 고기능 장애에서는 6~8:1로 높게 나타납니다. 자폐증(HFA; Fombonne, 2005, 2009). 이렇게 높은 남성 유병률은 자폐증 여성이 자신의 사회적 어려움을 숨기는 능력, 문화적 요인, 여성 인구에 대한 ASD에 대한 연구 수가 적기 때문인 것으로 추정됩니다(Attwood, 2007; Lai et al., 2011; Kirkovski) et al., 2013) 및 다양한 ASD 표현형(Mandy et al., 2012; Van Wijngaarden-Cremers et al., 2014; Howe et al., 2015). Wilson 등의 최근 연구. (2016) ASD 평가를 위해 의뢰된 성인 1,244명(남성 935명, 여성 309명)이 참여한 연구에서 임상 결과의 성별 차이가 보고되었습니다. 결과는 639명의 남성과 188명의 여성이 모든 하위 유형의 ASD로 진단되었다는 결론을 내렸습니다. 실제로 이 연구에서는 성별(남성 IQ > 여성 IQ; F(2)=2.47, p=0.09, eta2 p=0.02)이 개인에 미치는 유의미한 영향이 없었습니다. IQ가 발견되었습니다. 지능 결과와 관련하여 그들의 결과는 남성 참가자에 비해 ASD 진단을 받은 여성의 IQ 점수가 낮다는 이전 연구를 확인했습니다(Fombonne, 2005). 실제로 Halpern과 LaMay(2000)는 g-인자에 대해 유의미한 성별 차이가 없음을 발견했지만 성인을 위한 Wechsler Intelligence Scale – 4판(WAIS-IV; Wechsler, 2013)을 사용하여 성별 차이는 하위 테스트 및 지수 수준의 성취에 영향을 미칩니다. .
WAIS-IV의 하위 테스트와 파생 지수를 사용하여 성별 차이를 조사한 전형적인 발달(TD) 인구에 대한 연구는 IQ, 언어 이해(VC), 지각 추론(PR) 및 작업 기억(WM) 지수에서 남성의 더 나은 성과를 강조했습니다( Longman 외, 2007; Irwing, 2012; Daseking 외, 2017). 대신 처리 속도(PS) 지수는 여성이 더 나은 결과를 얻은 유일한 지수였습니다. 이러한 결과는 Pezzuti et al.의 이탈리아 연구와 일치합니다. (2020)에 따르면 산술 하위 테스트와 WAIS-IV의 WMI에서 남성이 여성보다 훨씬 더 나은 성적을 냈다는 사실이 밝혀졌습니다. WAIS-R과 WAIS-IV에서 TD의 성능을 비교하는 연구에서 다른 이전 저자가 WAIS-III를 사용하여 언급한 것처럼 성별 차이는 WAIS-R 샘플에서 더 광범위하고 광범위하게 나타났습니다(Dolan et al., 2006; Van der Sluis 외., 2006). Colom과 Garcia-Lopez(2002)의 요인 분석 연구에서는 WAIS-III의 스페인어 표준화에 대한 일반 능력(g)에 성별 차이가 없다고 설명했습니다. 저자는 남성에게 유리한 평균 성별 차이는 특정 그룹 요인과 테스트 특이성에 기인해야 한다고 말했습니다. 마찬가지로 Van der Sluis et al. (2006)은 네덜란드 WAIS-III를 사용하여 특정 인지 능력에 관한 수행 능력에서 남성과 여성의 차이를 나타냈지만 일반 지능(g)에서는 그렇지 않았습니다. 이와 대조적으로 WAIS-III의 미국 표준화 표본에 대해 Irwing(2012)은 특정 능력뿐만 아니라 g에서도 성별 차이를 보고했습니다. 남성은 일반 지능[FSIQ(Full Scale Intelligence Quotient)]과 정보, 산술, 기호 검색과 같은 하위 테스트에서 여성을 능가한 반면, 처리 속도 지수(PSI)에서는 여성이 남성을 능가했습니다.
교육 수준(Ceci and Williams, 1997; Gustafsson, 2001)과 연령 또한 IQ 결과의 차이를 이해하는 데 기여합니다. Ceci(1991)는 교육 기간이 길수록 인지 능력이 향상된다고 제안합니다. 이러한 현상은 사람들이 관련 정보를 학습하고, 문제에 집중할 수 있도록 하는 맥락의 제시에 기인하며, 대부분의 지능 테스트의 기반이 되는 인지 접근 방식을 가르칩니다. 이탈리아 연구(Tommasi et al., 2015)의 결과에 따르면 WAIS-R은 다양한 교육 수준에서 IQ 점수로 적절하게 측정된 지능의 개인차를 감지하는 것으로 나타났습니다. 실제로 교육을 통해 연간 IQ 글로벌 종합 점수가 1.9 IQ 포인트만큼 평균적으로 증가합니다. 이전에 암시했듯이, 시간에 따른 IQ 차이와 효율성을 설명할 때 나이를 고려해야 합니다(Baltes et al., 1998; Schaie and Willis, 2010). 대부분의 연구는 작업 기억의 핵심 역할과 일반 능력과의 연관성에 초점을 맞췄습니다. TD에서는 작업 기억 자원에 대한 나이의 상당히 해로운 영향이 작용한다고 주장되어 왔습니다(Craik and Salthouse, 2008; Robert et al., 2009).
따라서 지능 수준 프로필은 다른 인지적, 신경심리학적, 사회 인구통계학적, 핵심 증상 측정과 함께 ASD 환자를 진단할 때 고려해야 할 관련 요소 중 하나입니다(Happé et al., 2016). ASD를 가진 사람들이 이 구조에 따라 어떻게 달라질 수 있는지를 인식하는 것은 ASD 하위 유형을 식별하는 데 중요할 수 있습니다(Grzadzinski et al., 2013). 따라서 ASD 하위 유형은 다양한 인지 능력 패턴에 따라 달라집니다(Grzadzinski et al., 2013). 그럼에도 불구하고 ASD를 가진 개인의 뚜렷한 IQ 프로필은 없습니다(Siegel et al., 1996; Ghaziuddin and Mountain-Kimchi, 2004; Goldstein et al., 2008; Williams et al., 2008; Charman et al., 2011). ASD를 가진 개인의 지적 능력은 특성과 평가 도구로 인해 평가하기가 더 어려웠습니다. 많은 연구자들이 어린이에 초점을 맞추었지만 ASD가 있는 성인의 인지 수행 패턴과 이러한 패턴이 심각도 수준과 일반적인 수행 구성을 어떻게 구별할 수 있는지 연구한 저자는 거의 없습니다. WAIS-IV(Wechsler, 2013)는 ASD가 있는 언어 성인의 평가를 위해 가장 널리 사용되고 갱신된 인지 수행 테스트입니다. 기타 표준화된 지능 측정 방법으로는 Stanford–Binet(예: Roid, 2003), Raven's Progressive Matrices(RPM; Raven et al., 1998) 및 Leiter{15}}(Roid et al., 2013)가 있습니다. Wechsler 척도의 사용은 여러 연구에 의해 뒷받침되었습니다(Filipek et al., 1999; Mottron, 2004). 그럼에도 불구하고 이전 연구에서는 RPM(Raven et al., 1998)이 ASD 환자의 인지 프로필을 설명하는 데 어떻게 더 적절할 수 있는지 강조했습니다(Dawson et al., 2007; Hayashi et al., 2008; Soulières et al., 2011).
실제로 Dawson et al. (2007) Wechsler 척도는 주로 언어 교육과 과제를 강조하기 때문에 ASD를 가진 개인의 지능을 과소평가할 수 있습니다. 그러나 유동적 추론 작업에 적합한 RPM의 구조와 특성은 아마도 ASD 환자의 지능을 측정하는 데 더 적합한 척도일 것입니다. ASD가 있는 성인과 없는 성인의 Wechsler 성과와 RPM 점수를 비교한 결과, ASD 그룹이 TD 그룹에 비해 RPM에서 상당히 높은 성과를 보였으며, 척도 전반에 걸쳐 큰 차이가 없었습니다. 그러나 ASD와 TD의 IQ 차이를 통해 RPM과 Wechsler 척도를 사용하여 ASD 사람들의 인지 수행 능력 차이를 심층적으로 이해할 수 있었습니다. 별도의 관련 연구 결과에 따르면 Wechsler 측정과 비교하여 RPM에서 더 높은 성과는 주로 인지 장애가 있는 ASD 환자에게서 발생하는 것으로 나타났습니다(Bölte et al., 2009). Holdnacket al. (2011)은 WAIS-IV 하위 검사에서 대조군, HFA 및 아스퍼거 장애(AS) 간의 성과를 비교했습니다. AS 그룹과 대조군 사이에는 통계적으로 유의미한 차이가 발견되지 않았지만 HFA 그룹의 점수가 가장 낮았습니다. 그러나 Matrix Reasoning과 Digits Forward에 대한 ASD와 통제그룹의 성과에서는 큰 차이가 나타나지 않았습니다. 코딩 하위 테스트와 관련하여 세 그룹 모두 서로 크게 달랐습니다. 결국, HFA 그룹이 대조군보다 훨씬 더 낮은 성과를 보인 시각적 퍼즐에서 AS 그룹은 HFA 또는 대조군과 다르지 않았습니다.
요약하면, 여러 인구통계학적 변수는 TD의 다양한 인지 수준 능력과 연관되어 있습니다. 그러나 우리의 지식을 바탕으로 대규모 표본에서 이탈리아 WAIS-IV를 사용하여 측정한 ASD 환자의 인지 능력에 대한 연령, 성별, 교육 수준 및 자폐증 수준의 영향을 함께 평가한 연구는 없습니다. 따라서 본 연구에서는 다음과 같은 몇 가지 가설을 테스트했습니다.
(1) 추가 심층 분석을 위한 예비 단계로 FSIQ, 주요 지수 및 하위 테스트를 사용하여 인구통계학적 변수와 자폐증 수준 간의 연관성을 테스트합니다. 연령과 교육 수준, FSIQ 및 주요 지수 간에는 적당한 상관관계가 있을 것으로 예상되었습니다.
(2) FSIQ가 WAIS-IV로 평가한 ASD 환자의 강점과 약점을 철저하게 설명할 수 없다고 가정하고, TD와 마찬가지로 독립 변수의 유의미한 효과가 4개 지수(VCI, WMI)에서 함께 발견되는지 확인하고 싶었습니다. , PRI, PSI) 및 기본 하위 테스트. 특히 우리는 두 수준의 자폐증 모두에서 FSIQ의 성별 차이가 없을 것으로 예상했습니다. VCI, WMI 및 PSI에 대한 연령 및 교육 수준의 중요한 영향; ASD 여성 참가자의 PSI 성능이 향상되었습니다.
(3) 결국 우리는 네 가지 지표에 대한 더 나은 성과가 덜 심각한 자폐 증상을 예측할 수 있다는 가설을 테스트하고 싶었습니다. 실제로 WAIS-IV를 사용하여 자폐증 심각도 수준을 식별하기 위한 최적의 컷오프 점수가 조사되었습니다.
행동 양식
참가자들
총 270명의 ASD 성인(Mage=26.3 SD=9.35)이 토리노의 자폐 스펙트럼 장애 지역 센터와 L의 자폐증 지역 센터에서 평가를 받았습니다. '아퀼라(이탈리아). ASL Citta di Torino 지역 센터는 ASD 환자에게 서비스를 제공하는 국가 정신 건강 시스템 부서입니다. 이 센터는 자폐증이 있는 사람들을 위한 임상 평가와 심리적, 교육적 개입을 제공합니다(Keller et al., 2{{1{116}}8}}20). Abruzzo 지역 보건 시스템의 구조인 자폐증 지역 참조 센터는 진단, 임상 및 컨설팅 활동을 수행하고 ASD 환자에게 치료를 제공합니다. 대부분의 환자는 ASD 평가를 위해 일반 정신과 의사에게 의뢰되었으며 처음으로 센터를 방문하거나 후속 평가를 위해 돌아왔습니다. 모든 진단은 임상 기록, 임상 면담, WAIS를 통한 인지 평가를 고려한 정신 장애 진단 및 통계 매뉴얼(DSM-5)(APA, 2{126}}13) 기준에 따라 이루어졌습니다. IV(Orsini and Pezzuti, 2013), ADI-r(Rutter et al., 2003) 및 ADOS 모듈 4(Lord et al., 2002) 또는 RAADS(Ritvo et al., 2011)를 사용한 진단 평가 ), 구조화된 진단 경로(다단계 네트워크 모델, Keller et al., 2020)를 따릅니다. 전체 표본 중 169명이 ASD 1단계 진단을 받았습니다(남성=75%, Medu=12.4, SD=2.64; 여성=25%, Medu=13.6, SD=2.91), ASD 레벨 2의 60(남성=75%, Medu=10.9, SD=2.18; 여성=25%, Medu=11.3, SD=2.47) 및 ASD 레벨 3의 39세(남성=79%, Medu=10.9, SD=1.96; 여성 = 21%, Medu=11.5, SD=1.60). 연구에 포함되기 위해 모든 환자는 DSM{53}}(APA, 2013) 기준에 따라 ASD에 대한 공식적인 임상 진단을 받았습니다. 동반된 정신병리학이 있는 사람(n=42)은 완화 상태이거나 일상 기능에 최소한의 영향을 미치는 경우에만 포함되었습니다. 전체적으로 ASD 레벨 1 및 동반 우울증 장애(남성=3%, 여성=0.9%)가 3.9%, ASD 레벨 1 및 성격 장애(남성=2)가 3.49%입니다. 18%, 여성=1.31%), 2.18% ASD 레벨 1 및 특정 학습 장애(남성=1.31%, 여성=0.87%), 1.31% ASD 레벨 1(남성=0.43%, 여성=0.86%) 및 ASD 레벨 2 및 강박 장애가 있는 남성 0.43%, ASD 레벨 1 및 간질이 있는 1.31% (남성=0.87%, 여성 = 0.43%), ASD 레벨 1 및 불안 장애가 있는 1.31%(남성 = 0.43%, 여성=0.87 %), ASD 레벨 1 및 정신분열증의 경우 1.31%(남성=0.87%, 여성=0.43%), ASD 레벨 1 및 주의력 결핍/과잉 행동 장애의 경우 0.87%(남성 {{ 112}}.43%, 여성 = 0.43%), ASD 레벨 1 및 발달 조정 장애가 있는 0.87%(남성=0.43%, 여성=0.43%), ASD 1급 및 터너 증후군이 있는 여성 0.43%, ASD 2급 및 투렛 증후군이 있는 남성 0.43%, ASD 1급 및 성별위화감이 있는 0.43%가 포함되었습니다.
전체적으로 레벨 3의 참가자 39명과 레벨 2의 참가자 2명은 의사소통이 제스처나 기타 대체 의사소통 시스템을 통해 이루어졌기 때문에 WAIS-IV를 사용한 언어 인지 평가에 적합하지 않아 원래 표본에서 제외되었습니다.
최종 표본의 모든 인구통계학적 변수와 특성은 표 1에 나와 있습니다.
측정
인지 능력에 관한 데이터는 WAIS-IV를 사용하여 수집되었습니다(Wechsler, 2013). WAIS-IV는 16세에서 90세 사이의 사람들의 지적 프로필을 평가하는 데 사용됩니다. 4개의 점수와 일반지능지수로 구성되어 있습니다. 네 가지 인덱스는 VCI, PRI, WMI 및 PSI입니다. 모든 지수는 총 IQ 점수를 얻는 데 필요한 2~3개의 하위 테스트로 구성됩니다. 10가지 핵심 하위 테스트는 어휘, 정보, 유사성, 숫자 범위, 산술, 블록 디자인, 행렬 추론, 시각적 퍼즐, 코딩 및 기호 검색입니다. 또한 이해력, 문자-문자 숫자 순서, 그림 가중치, 그림 완성 및 취소의 5가지 추가 하위 테스트도 포함되어 있습니다. 샘플에서는 모든 ASD 사용자 및 수준에 대해 10개 핵심 하위 테스트를 사용했습니다. 하위 테스트 점수, 지수 점수, 전체 IQ 지수를 계산했습니다. 모든 원시 점수는 WAIS-IV의 이탈리아 표준화 점수로 수정되었습니다(Orsini 및 Pezzuti, 2013).
WAIS-IV와 전체 심리 평가는 자격을 갖춘 심리학자가 크고 밝은 방에서 45분부터 1.5시간까지 한 세션 동안 실시했습니다. WAIS-IV의 구조와 해당 지수 및 하위 테스트는 표 2에 나와 있습니다.
각 참가자의 연령은 WAIS-IV 투여 시점에 계산되어 정수로 표시되었습니다.
자폐증 수준은 DSM-5(APA, 2013)에 명시된 대로 세 가지 수준으로 분류되어 수준 1이 가장 덜 심각하고 수준 3이 가장 심각합니다. 중증도 수준은 두 명의 독립적인 심리학자와 정신과 의사가 참여자와 보호자를 대상으로 실시한 임상 인터뷰를 통해 평가되었습니다. 결국 최종 재회에서 전체 전문 팀은 그 사람에게 필요한 세 가지 지원 수준 중 하나를 논의하고 동의했습니다.
교육 연수는 각 학교 주기의 전체 이수 연수를 고려하여 수집되었습니다. 중단된 교육 연도는 숫자에 추가되지 않았습니다. 따라서 이탈리아 의무 교육 시스템을 고려하면 첫 번째 학교 주기를 마치면 5년이 할당됩니다. 두 번째 학교 주기를 마치면 추가로 3년이 주어집니다. 마지막으로 마지막 의무교육 주기를 이수한 경우 5년을 고려하였다. 또한, 학사나 석사 학위를 취득한 경우 3~5년의 추가 교육 기간이 주어졌습니다.
정신병리학적 동반이환은 장애의 유무를 나타내는 이분형 변수로 간주되었습니다.
데이터 분석
수집된 데이터를 더 잘 설명하고 이해하기 위해 분석적 접근 방식이 사용되었습니다. 처음에는 ASD 수준 전반에 걸쳐 데이터와 변수 분포를 탐색하고 관심 변수 사이에 관계가 있는지 확인하기 위해 설명 및 상관 분석을 실행했습니다. 변수 간의 적당한 연관성은 심층적인 후속 분석을 통해 원인-결과 현상을 탐구하기 위한 조건 중 하나를 나타냅니다.
실제로 사회 인구통계학적 및 ASD 관련 변수가 인지 성능 지수에 미치는 영향을 더 잘 이해하기 위해 선형 회귀 모델을 사용하여 연령, 교육, ASD 수준, 성별 및 동반 질환이 WAIS-IV 지수에 미치는 영향을 분석했습니다. 선형 회귀 분석은 일련의 예측 변수(독립 변수)가 결과(종속 변수)를 예측하는지 확인하는 데 사용되는 예측 분석입니다. 분산 검정 분석을 통해 평균 간의 차이를 고려한 '전체적인' 효과를 평가했습니다. 대신, 회귀 모델의 각 평균에 대한 p-값을 사용하여 어떤 평균이 기준 평균과 다른지 쉽게 이해했습니다.
또한 캐스케이드 접근 모델에서는 각 지표를 종속변수로, 사회인구학적 변수와 ASD 관련 변수를 공변량으로 고려하여 보다 심층적인 분석을 수행하였다. 후속 분석을 위해 우리는 공변량이라고 불리는 하나 이상의 변수를 제어하면서 두 개의 독립 그룹화 변수에 의해 여러 연속 종속 변수(4개의 WAIS-IV 지수)에 대한 통계적 차이를 평가하기 위해 다변량 공분산 분석(MANCOVA)을 수행했습니다. MANCOVA를 통해 우리는 4개의 종속 변수(4개의 WAIS-IV 지수), 성별, ASD 수준 및 동반 질환을 독립 변수로, 연령과 교육을 공변량으로 사용하는 모델을 만들었습니다. 결국 우리는 각 지수의 하위 검사를 종속변수로, 성별, ASD 수준, 동반질환을 독립변수로, 연령과 교육을 공변량으로 사용하여 동일한 분석을 반복했습니다.
마찬가지로, 연구의 세 번째 목표에 따라 우리는 ASD 심각도 수준을 구별하고 싶었습니다. AUC(곡선 아래 면적) 및 ROC(수신기 작동 특성)(Metz, 1978; Zweig 및 Campbell, 1993)는 WAIS-IV 복합 지수에서 두 ASD 수준 그룹의 성능을 검사하는 데 사용되었습니다. ROC-AUC는 5가지 WAIS-IV 종합 점수가 ASD 심각도 수준을 얼마나 구별할 수 있는지를 보여줍니다. AUC가 높을수록 모델은 심각도 수준 1과 2의 참가자를 더 잘 구별합니다. ROC는 측정값에 대해 가능한 모든 구분값과 관련된 참양성률(민감도) 대 위양성률(1-특이도)의 도표입니다. AUC는 다양한 측정값의 예측 값을 비교하는 데 사용할 수 있는 진단 정확도 및 예측 타당성의 측정값입니다. AUC의 범위는 0.5(무작위 차별)에서 1(완벽한 차별) 사이일 수 있습니다.
분석에는 R Studio(R Studio Team, 2020) 및 Jamovi(The Jamovi Project, 2021) 소프트웨어를 사용했습니다.
결과
통계분석을 위해 2급 성인 2명과 3급 성인 39명을 WAIS-IV로 평가할 수 없어 제외하였다. 따라서 최종 표본은 수준 1과 수준 2의 229명으로 구성되었다. 표본과 4개 지표의 기술통계는 Table 3에 제시되어 있다. 수준과 지표에 따른 데이터 분포를 더 잘 이해하기 위해, FSIQ의 밀도와 그림 1의 4개 지수.
단순 상관분석(표 4 참조)에서는 연령과 FSIQ(r{1}}.300, p < 0.001), VCI(r = 0.323, p { {7}}.01), PRI(r=0.214, p=0.001), WMI(r=0.247, p< 0.001) and PSI (r = 0.235, p < 0.001). A relevant result was the absence of significance between block design and age (r = 0.084, p = 0.207). A similar result was found between Arithmetic and age (r = 0.206; p = 0.002). Level of education was significantly correlated with FSIQ (r = 0.376, p < 0.001), while the stronger association was only with the VCI (r = 0.264, p < 0.001) and its subtests, Similarities (r = 0.346, p < 0.001), Vocabulary (r = 0.387, p < 0.001) and Information (r = 0.366, p < 0.001). Although no significant correlation between the level of education and WMI was found, Arithmetic was moderately correlated with the level of education (r = 0.301; p < 0.001).
주요 지수와 하위 테스트 사이의 모든 연관성은 유의미했습니다(p < 0.001).
선형 회귀 모델에서 우리는 FSIQ에 대한 성별, 교육 수준, 자폐증 수준, 연령 및 동반 질환의 공동 효과를 고려했습니다. 모델 1에서는 연령(=0.371; t=2.779; p=0.006), 자폐증 수준( {{7 }} −35.205; t=−12.636; p < 0.001) 및 교육 수준(=1.530; t=3.268; p < 0.001) 이는 유의미한 것으로 나타났는데, 이는 연령, 자폐증 및 교육 수준이 높을수록 FSIQ 점수가 더 우수함을 시사합니다. 모델 1은 FSQI 점수의 분산의 54.3%를 설명했습니다(R2 조정=0.512, F(4, 224)=60.9, p < 0.001). FSIQ(= 0.479; t = 0.153; p=0.87)에서는 동반질환의 유의한 영향이 발견되지 않았습니다.
MANCOVA와 함께 다변량 다중 회귀 모델을 사용하여 다양한 가설을 테스트했습니다. 모델 2에서는 이전 모델 독립변수의 결합 효과를 4개 지수(VCI, PRI, WMI, PSI)에 대해 개별적으로 고려했습니다. 성별(F=8.23; p < 0.001), 연령(F=4.54; p=0. 002), 교육 수준(F = 3.53; p=0.008) 및 자폐증 수준(F=63.80; p < 0.001)은 이 네 가지 항목에 상당한 영향을 미칩니다. 함께 고려할 때 인덱스입니다. 4개 지표(F=1.95; p=0.103)나 동반질환(F=1.77)에 대한 성별과 자폐증 수준의 결합 효과를 고려할 때 유의미한 효과는 발견되지 않았습니다. ; p=0.135). 따라서 모델 2에서는 남성 환자가 여성보다 수행 능력이 더 우수하고 교육 수준과 연령이 높을수록 4개 지표 점수가 더 우수함을 시사합니다. 실제로 모든 단일 지수에 대한 변수의 직접적인 영향을 고려하면 성별의 영향이 VCI(F=4.429; p=0.036) 및 PSI(F {{ 30}}.835; p=0.001)이며 수준과의 결합 효과가 PSI(F=6.788; p=0.010)에서 고려될 때 유의미한 수준으로 유지되었습니다. 교육은 VCI(F = 12.374; p ⩽ 0.001)와 WMI(F=8.288; p=0.004)에 통계적으로 유의한 영향을 미칩니다.
다음 다변량 다중 회귀 모델에서 우리는 네 가지 지수의 핵심 하위 검사에 대한 성별, 연령, 교육, 자폐증 수준 및 동반 질환의 영향을 평가했습니다. Digit Span과 Arithmetic은 WMI의 핵심 하위 테스트로 간주되었습니다. 결과는 자폐증 수준(F {0}}.036; p < 0.001), 연령(F=3.832; p=0.023) 및 교육의 유의미한 영향을 강조했습니다. (F=4.244; p=0.016) 두 하위 테스트 모두에서. WMI 하위 검사에서는 동반질환의 영향이 발견되지 않았습니다(F=0.121; p=0.886).
VCI의 핵심 하위검사를 보면 성별(F{{{10}}}}.859; p{2}}.038), 교육수준(F= 4.822; p=0.003), 자폐증 수준(F=73.258; p < 0.001) 및 연령(F=5.932; p < 0.001)은 유사성에 통계적으로 유의미한 영향을 미쳤습니다. , 어휘 및 정보. 단변량 검정 결과를 보면 성별은 어휘(F=7.337; p=0.007)에만 유의미한 영향을 미치고 유사성 및 정보에는 유의미한 영향을 미치지 않습니다. VCI 하위 검사에서는 동반질환의 영향이 발견되지 않았습니다(F=0.623; p=0.601).
실제로 블록 디자인, 행렬 추론 및 시각적 퍼즐에 대한 효과의 경우 자폐증 수준은 세 가지 하위 테스트에 강한 영향을 미치는 유일한 공변량이었습니다(F {{0}}.375; p < 0.001). . VP에 대한 성별 및 자폐증 수준의 작은 유의미한 영향을 제외하고는 다른 관련 결과가 발견되지 않았습니다(F=4.433; p=0.036).
마지막 모델은 기호검색과 코딩에 대한 변수의 영향을 고려한 결과 성별(F{0}}.21; p{2}}.006), 자폐증 수준(F{ {4}}.29; p < 0.001), 두 하위 검사에서 성별과 자폐증 수준 간의 상호 작용(F=3.22; p=0.042). 그러나 각 하위 검사 연령에 고립된 변수의 효과가 기호 검색에 통계적으로 유의미한 영향을 미치는 경우.
ROC 결과는 표 5에 제시되어 있습니다. 이전 분석에 따르면 여러 지표와 하위 검사에서 성별이 통계적으로 달랐으며 여성 표본 크기가 작기 때문에 남성과 여성을 별도로 처리하기로 결정했습니다. 표 5에서는 여성(n=57) 및 남성(n=172) 샘플에 대해 ROC를 사용했습니다. FSIQ를 고려하면 레벨 1과 레벨 2 사이에 서로 다른 컷 포인트가 구별되는 것으로 나타났습니다. 각 지수는 확률 수준(= 0.05)과 통계적으로 유의미한 차이를 보였습니다.
여성 표본의 경우 69점은 수준을 구분하는 반면, 65~69점 범위에서는 다양한 자폐증 수준을 가진 남성을 구분할 수 있습니다. VCI는 여성 참가자의 점수 74점으로 레벨 1과 2를 구분합니다. 반면 남성 참가자의 경우 고려해야 할 임상 범위는 67에서 76까지 다양합니다. 여성 표본에 대한 PRI의 최고 점수는 79점인 반면, 남성 표본의 경우 77점은 민감도와 특이성을 고려한 최고 절충점입니다. WMI와 관련하여 컷 포인트 69는 여성의 1급 자폐증과 2급 자폐증을 구별하는 강력한 매개변수가 되었습니다. 남성 모집단의 경우 적절한 절단점은 72이며 민감도와 특이도가 좋습니다. 마지막으로 PSI의 경우 여성 표본에서는 81이 좋은 컷포인트였고, 남성 표본의 경우 좋은 컷포인트는 70이었습니다.
논의
제한된 연구자들은 국제적 맥락에서 자폐증이 있는 성인의 인지 프로필에 대한 심층적인 연구에 중점을 두었고 이탈리아 맥락에서는 연구를 하지 않았습니다(Fombonne, 2005; Wilson et al., 2016). 우리가 아는 한, 대부분의 저자는 ASD를 앓고 있는 아동 또는 청소년의 인지적, 사회적 수행에 초점을 맞췄습니다(Bodner et al., 2014). 여러 연구에서는 ASD와 TD 또는 HFA와 AS 및 TD가 있는 성인의 인지 수행 능력을 비교하는 데 중점을 두었습니다(Holdnack et al., 2011). 그들 중 어느 누구도 ASD 환자의 인지 능력에 대한 사회 인구학적 변수의 영향을 조사하지 않았습니다. 그래서 우리 연구에서는 임상 진단을 받은 ASD 성인의 인지 프로필을 조사했습니다. 기술 분석을 통해 데이터를 탐색한 후 전체 척도, 기본 지수 척도, 주요 하위 검사 및 사회 인구통계학적 변수의 상관 관계를 수행했습니다. 결과에 따르면 FSIQ, PRI, WMI 및 PSI는 참가자의 연령과 중간 정도의 상관관계가 있는 것으로 나타났습니다. 보다 구체적으로, 교육 수준은 WAIS-IV 지수로 측정된 인지 능력에 중요한 영향을 미치는 것으로 추정됩니다(Ceci, 1991; Baltes et al., 1998; Schaie and Willis, 2010; Pezzuti et al., 2019; Borella et al. al., 2020). 대신 흥미로운 결과는 블록 디자인 하위 테스트가 연령 및 교육으로부터 거의 독립되어 있다는 것입니다. 이는 우리 샘플에서 문화적으로 연령 독립적인 하위 테스트로 간주될 수 있습니다.
그 후, 우리는 계단식 접근 방식을 사용하여 처음에는 전체 규모 지수를 분석한 다음 4가지 기본 지수를 분석하고 최종적으로 4가지 주요 지수를 구성하는 하위 테스트를 분석했습니다. 이 선택에 대한 결정은 두 가지 오류, 즉 가중 점수를 종합 점수로 변환하는 동안 발생하는 오류와 지수 또는 하위 테스트 간의 차이가 지수 자체의 점수를 무효화할 정도인 경우의 영향을 줄이기 위해 내려졌습니다. 첫 번째 선형 회귀 모델에서는 연령, 교육 수준, 성별, 자폐증 수준이 FSIQ에 미치는 영향을 평가했습니다. 결과는 연령과 교육 모두에서 높은 수준의 유의성을 보여주었는데, 이는 FSIQ의 각 점수가 0.37년의 증가와 상관관계가 있으며, 각 교육 연도에 대해 약 1.5점의 증가가 있음을 나타냅니다. FSIQ에서. 이러한 결과는 Tommasi 등의 TD에 대한 연구와 일치합니다. (2015)에 따르면 교육을 통해 연간 IQ 글로벌 종합 점수가 평균 1.9점 증가한 것으로 나타났습니다. 자폐증 남성에 비해 자폐증 여성이 IQ 점수에서 불리하다는 것을 입증한 우리의 기대와 이전 결과와는 달리, 우리 표본의 FSIQ 점수에서는 성적인 영향이 발견되지 않았습니다. 앞서 언급한 바와 같이, FSIQ 점수에는 광범위한 인지 능력에 대한 다양한 정보가 포함되어 있으므로 FSIQ 점수를 조사하는 것만으로는 결론을 내릴 수 없습니다.
따라서 모델 2에서는 4개의 지수를 종속 변수로, 성별과 심각도 수준을 요인으로, 연령과 교육을 공변량으로 사용하여 MANCOVA를 실행했습니다. 그 결과 성별과 자폐증 정도의 상호작용을 고려한 경우를 제외한 모든 변수에서 통계적으로 유의미한 차이가 나타났다. 결과와 변수가 지수에 미치는 영향을 자세히 살펴보면 여성 참가자의 언어 이해력 및 처리 속도 지수에서 남성 동료보다 더 나은 성과를 거두는 중요한 성별 차이가 강조됩니다. 후자의 결과는 TD 여성 성인조차도 처리 속도 작업에서 남성보다 뛰어났기 때문에 놀라운 일이 아닙니다(Daseking et al., 2017). 그러나 이전에는 한 번도 설명된 적이 없는 예기치 않게도 여성 자폐 성인은 자폐 남성에 비해 어휘력이 더 뛰어났습니다. 이러한 결과는 놀랍고 새롭지만, 여성 및 남성 ASD 참가자 수의 균형을 맞추기 위해 추가 연구가 수행되어야 합니다. ASD 수준과의 상호작용을 고려할 때 PSI에 대한 여성 우위의 효과는 여전히 중요합니다. 실제로 PSI에 대한 여성 참가자의 성과는 ASD 레벨 1과 2 모두에서 더 좋습니다. 또 다른 놀랍지 않은 결과는 언어 이해 지수에 대한 교육의 효과로, 고등 교육을 받은 사람들이 언어 습득 지식과 언어 추론에서 더 나은 성과를 낸다는 것을 시사합니다. 이전 문헌에서 지적한 바 있습니다(Tommasi et al., 2015). 그러나 작업 기억에 대한 교육의 효과는 부분적으로 새로운 것이며 분석을 위해 두 하위 테스트를 모두 고려할 때 여전히 중요합니다. 그러나 이 효과의 방향을 더 잘 이해하려면 추가 연구가 수행되어야 합니다. 더 나은 WMI 성능이 더 높은 수준의 교육 가능성을 높이므로 수년간의 교육이 더 나은 Digit Span 및 산술 성능에 기여한다고 가정할 수 있습니다. 예측할 수 없을 정도로 WM에 대한 성별의 통계적 영향은 발견되지 않았으며, 이는 남성과 여성 참가자 모두가 이 인지 영역에서 수행하는 유사한 방식을 나타냅니다. 이 결과는 Pezzuti et al.의 TD에 대한 최근 이탈리아 연구와 대조됩니다. (2020)에서는 WMI 종합 점수와 산술 하위 테스트에서 남성이 더 나은 성과를 보였습니다. 자폐증 표본에서 이 지수에 대한 성별의 영향이 없다는 것은 극단적인 남성 뇌 이론(Baron-Cohen, 2002)에 비추어 해석될 수 있으며, 이에 따라 자폐증은 정상적인 남성 프로필의 극단적인 것으로 간주될 수 있습니다.
모델 4에서는 VCI(유사성, 어휘, 정보) 하위 검사를 고려한 결과, 성별과 ASD 수준 간의 상호 작용을 고려한 경우를 제외한 모든 변수에 대해 결과가 유의미한 영향을 미치는 것으로 나타났습니다. 단변량 분석을 더 깊이 살펴보면 교육 수준, 연령, 자폐증 수준이 개별 하위 검사에 미치는 유의미한 영향이 각 하위 검사에서 확인됩니다. 문헌은 교육 수준이 더 큰 언어 능력을 예측하는 요인임을 보여줌으로써 이러한 결과를 뒷받침합니다(Abad et al., 2015). 그러나 VCI 종합점수를 고려하여 발견된 기존의 성별 차이는 어휘를 제외한 각 하위검사를 고려하여 분석한 결과 사라졌다. 이 결과조차도 언어 이해 지수에서 언어 장애가 있는 남성의 우월성을 설명하는 이전 연구(Longman et al., 2007; Irwing, 2012; Daseking et al., 2017)와 대조됩니다. 반대로, 분석에서 어휘 하위 테스트를 고려했을 때 ASD를 가진 샘플 여성은 ASD를 가진 남성보다 성능이 뛰어났습니다. 그러나 이 차이는 ASD 레벨 1에서만 통계적으로 유의한 것으로 간주되며 ASD 레벨 2를 고려할 때 VCI 하위 테스트에서는 성별 차이가 발견되지 않았습니다.
하위 테스트. 문헌은 교육 수준이 더 큰 언어 능력을 예측하는 요인임을 보여줌으로써 이러한 결과를 뒷받침합니다(Abad et al., 2015). 그러나 VCI 종합점수를 고려하여 발견된 기존의 성별 차이는 어휘를 제외한 각 하위검사를 고려하여 분석한 결과 사라졌다. 이 결과조차도 언어 이해 지수에서 언어 장애가 있는 남성의 우월성을 설명하는 이전 연구(Longman et al., 2007; Irwing, 2012; Daseking et al., 2017)와 대조됩니다. 반대로, 분석에서 어휘 하위 테스트를 고려했을 때 ASD를 가진 샘플 여성은 ASD를 가진 남성보다 성능이 뛰어났습니다. 그러나 이 차이는 ASD 레벨 1에서만 통계적으로 유의한 것으로 간주되며 ASD 레벨 2를 고려할 때 VCI 하위 테스트에서는 성별 차이가 발견되지 않았습니다.
모델 6에서는 종속변수로 기호검색과 코딩을 사용하였다. 그 결과 두 하위 테스트 모두에서 성별과 자폐증 수준이 통계적으로 유의미한 영향을 미치는 것으로 나타났으며, 이는 PSI 종합 점수를 분석했을 때 이전 결과를 확인시켜주었습니다. 성별과 자폐증 수준의 결합 효과를 통제하더라도 결과는 각 하위 검사에서 통계적으로 유의미하게 유지됩니다. 이 결과는 처리 속도 지수에서 여성의 우월성을 고려한 TD에 대한 이전 연구(Pezzuti et al., 2020)와 일치합니다. 따라서 ASD 인구에서도 동일한 패턴이 발생하는 것으로 보입니다.
자폐증 수준을 더 잘 구별하기 위해 WAIS-IV 기본 지수 또는 하위 검사 컷오프 점수를 사용하는 것은 논란의 여지가 있지만 DSM-5(APA, 2013) 분류에 따라 한 사람의 기능을 설명해야 하는 임상의에게는 유용합니다. Full-Scale Index의 경우 Youden의 지수를 사용하여 밝혀진 최고의 컷 포인트는 여성의 경우 69점, 남성의 경우 65점이었습니다. VCI에서 최적의 컷포인트는 여성과 남성 각각 74와 69였습니다. PRI와 관련하여 가장 좋은 컷 포인트는 여성의 경우 79점, 남성의 경우 73점이었습니다. 여성의 경우 WMI 69, 남성의 경우 72; 마지막으로 PSI의 경우 최적의 컷 포인트는 여성의 경우 81점, 남성의 경우 70점이었습니다.
이러한 모든 예측 결과는 임상의가 다양한 심각도 수준을 더 잘 식별하는 데 도움이 될 수 있지만, 테스트가 숙련된 임상의의 진단 평가를 대체할 수는 없습니다. 그러나 컷오프 점수는 연령, 교육 수준 및 성별로부터 PRI가 거의 독립적이라는 이전 연구 결과와 함께 취해지며 ASD 환자를 여러 수준에 걸쳐 평가할 때 임상 평가를 시공간 능력에 부분적으로 지시할 수 있습니다.
요약하자면, 일부 저자들은 WAIS-IV를 RPM과 비교하여 평가할 때 ASD 사람들의 인지 능력이 과소평가된다는 사실을 입증했습니다(Dawson et al., 2007; Hayashi et al., 2008; Soulières et al., 2011). 그러나 이 현상은 AS(Bölte et al., 2009; Holdnack et al., 2011) 또는 평균 인지 능력이 아닌 인지 장애가 있는 ASD 사람들에게 더 잘 적용되는 것으로 보입니다. 따라서 ASD 환자에게 사용할 평가 도구를 선택하고 해당 측정에 대한 성취 결과를 해석할 때 인지 장애를 고려해야 합니다. Bodner et al.은 인지 장애와 함께 언어 지연도 IQ 결과에 중요한 영향을 미칩니다. (2014)은 언어 능력이 있는 성인의 RPM 점수보다 WAIS-IV IQ가 더 나은 결과를 가져온다는 연구 결과를 입증했습니다. 따라서 다중 방법 다중 정보 제공자 접근 방식을 우선시하는 ASD(상황, 상황, 평가된 능력, 다양한 방법)를 가진 사람들을 평가하기 전에 여러 요소를 고려해야 합니다. 따라서 Wechsler나 RPM은 ASD 환자의 인지 기능을 평가하는 데 필요한 모든 정보를 완전히 수집하지 못하므로 인지 평가 도구를 기반으로 수명 전반에 걸쳐 ASD 환자의 학업 또는 적응 기능을 예측하는 것은 주의해서 수행해야 합니다.
향후 연구의 한계와 방향
본 연구의 한계는 남성 참여자에 비해 여성 참여자의 수가 적어 결과를 일반화하는 데 한계가 있다는 점이다. 게다가, 감소된 여성 ASD 표본과 IQ 일반 종합 점수에서 성별 차이가 없는 결과는 부분적으로 여성 표본 크기에 기인할 수 있습니다. 그러나 표본은 ASD 유병률에 따라 남성과 여성의 수가 다르게 구성되었습니다.
연구에서는 발견된 동반질환의 유무만 조사했습니다. 제한된 수의 참가자가 정신병적 장애 또는 ADHD와 같은 WAIS-IV 하위 검사에 강력한 영향을 미칠 수 있는 임상 진단을 받았지만, 동반 질환이 결과에 미치는 단일 효과를 평가하려면 추가 연구가 필요합니다.
데이터 및 자료의 가용성
현재 연구에서 분석된 익명화된 데이터 세트는 요청 시 해당 저자에게 제공됩니다.
감사의 말씀.
본 연구에 참여해주신 모든 분들께 감사드립니다. 우리는 관심과 헌신으로 자폐증 연구를 가능하게 하는 자폐 참가자와 그 친척들의 참여에 감사드립니다.
경제적 지원.
연구에 대한 재정적 지원은 받지 않았습니다.
이해 상충.
저자는 이해 상충을 보고하지 않았습니다.
윤리적 기준.
인간 참가자를 대상으로 한 연구에서 수행된 모든 절차는 기관 및/또는 국가 연구 위원회의 윤리적 기준과 1964년 헬싱키 선언 및 이후 개정안 또는 이에 상응하는 윤리적 기준에 따라 수행되었습니다.
참고자료
1. Abad F, Sorrel M, Román F 및 Colom R(2015) WAIS-IV 요인 지수 점수와 교육 수준 간의 관계: 이중 요인 모델 접근 방식. 심리 평가 28, 987-1000.
2. 미국 정신의학회(2013) 정신 장애 진단 및 통계 매뉴얼, 5판. 버지니아주 알링턴: 저자.
3. Attwood T (2007) 아스퍼거 증후군에 대한 완전한 가이드. 런던: Jessica Kingsley 출판사.
4. Baltes PB, Lindenberger U 및 Staudinger UM (1998) 발달 심리학의 수명 이론. Damon W 및 Lerner RM(eds), 아동 심리학 핸드북: Vol. 1. 인간 발달의 이론적 모델, 5판. 뉴저지주 호보켄: Wiley, pp. 1029–1143.
5. Baron-Cohen S (2002) 자폐증에 대한 극단적인 남성 뇌 이론. 인지과학의 동향 6, 248-254.
6. Baxter AJ, Brugha TS, Erskine HE, Scheurer RW, Vos T 및 Scott JG (2015) 자폐 스펙트럼 장애의 역학 및 글로벌 부담. 심리 의학 45, 601-613.
7. Bodner KE, Williams DL, Engelhardt CR 및 Minshew NJ (2014) 자폐 스펙트럼 장애가 있는 언어 아동 및 성인의 지능 수준과 특성을 평가하기 위한 측정 비교. 자폐 스펙트럼 장애 연구 8, 1434-1442.
8. Bölte S, Dziobek I 및 Poustka F (2009) 간략한 보고서: 자폐 지능의 수준과 성격을 재검토했습니다. 자폐증 및 발달 장애 저널 39, 678-682.
9. Borella E, Pezzuti L, De Beni R 및 Cornoldi C(2020) 지능 및 작업 기억: 이탈리아 성인 및 노인에게 WAIS-IV를 투여한 증거. 심리학 연구 84, 1622-1634.
10. Ceci SJ(1991) 학교 교육은 일반 지능과 인지 구성 요소에 얼마나 영향을 줍니까? 증거의 재평가. 발달 심리학 27, 703-722.
For more information:1950477648nn@gmail.com
