Die regelmäßige Bewertung der zeitlichen Veränderung der Symptome von Kindern mit Autismus-Spektrum-Störung (ASS), die an einer klinischen Studie teilnehmen, ist seit langem eine Herausforderung. Ein häufiges Hindernis bei diesen Bemühungen ist die Verfügbarkeit von geschulten Technikern, die für eine strenge und konsistente Bewertung der Kinder zu verschiedenen Zeitpunkten erforderlich sind. Wenn Eltern ihre Kinder regelmäßig psychometrisch bewerten könnten, würden die Kosten für klinische Studien sinken, was längere klinische Studien mit einer größeren Anzahl von Probanden ermöglichen würde.
Der ATEC wurde entwickelt, um eine solche kostenlose und leicht zugängliche Methode für Betreuer bereitzustellen, mit der die Veränderungen der ASD-Symptome im Laufe der Zeit verfolgt werden können (Rimland und Edelson 1999). Verschiedene Studien haben versucht, die Validität und Reliabilität des ATEC zu bestätigen (Al Backer 2016; Geier et al. 2013; Jarusiewicz 2002), jedoch hat bisher keine Studie die Veränderungen der ATEC-Scores der Teilnehmer im Längsschnitt in Bezug auf Alter, Geschlecht und Schweregrad der ASD untersucht. Eine von Magiati et al. durchgeführte Studie zielte darauf ab, die Fähigkeit von ATEC, Veränderungen in der Leistung der Teilnehmer im Längsschnitt zu messen, umfassend zu bewerten (Magiati et al. 2011). In dieser Studie wurde ATEC eingesetzt, um die Fortschritte von 22 Schulkindern über einen Zeitraum von fünf Jahren zu beobachten. Die ATEC-Werte wurden mit altersspezifischen kognitiven, sprachlichen und verhaltensbezogenen Messwerten wie der Wechsler Preschool and Primary Scale of Intelligence verglichen. Die Forscher stellten fest, dass ATEC ein hohes Maß an interner Konsistenz sowie eine hohe Korrelation mit anderen standardisierten Beurteilungen aufweist, die zur Messung der gleichen Fähigkeiten bei Kindern mit ASD verwendet werden (Magiati et al. 2011). Charman et al. nutzten den ATEC neben anderen Messgrößen, um die Durchführbarkeit der Verfolgung von Längsschnittveränderungen bei Kindern anhand von Fragebögen zu testen, die von Betreuungspersonen ausgefüllt wurden, und stellten differenzielle Effekte zwischen den Unterskalen des ATEC fest, die möglicherweise auf entwicklungs- und symptomorientierte Unterskalen zurückzuführen sind, die im ATEC-Gesamtergebnis zusammengeführt werden (Charman et al. 2004). Eine andere Studie, die die Fähigkeit einer Ernährungsintervention zur Beeinflussung von ASD-Symptomen untersuchte, verwendete ebenfalls den ATEC als primäre Messgröße (Klaveness et al. 2013) und kam zu dem Schluss, dass er eine „hohe allgemeine Zuverlässigkeit“ in Verbindung mit einem einfachen Zugang aufweist. Whitehouse et al. verwendeten ATEC als primäre Ergebnismessung für eine randomisierte kontrollierte Studie ihrer iPad-basierten Intervention für ASD namens TOBY (Whitehouse et al. 2017). Diese Studie wurde über einen Zeitraum von sechs Monaten durchgeführt, wobei die Ergebnisse nach drei und sechs Monaten bewertet wurden. Obwohl die Studie keine signifikanten Unterschiede in den ATEC-Werten zwischen den Testgruppen nachwies, bekräftigten die Forscher ihre Verwendung des ATEC und wiesen auf seine „interne Konsistenz und angemessene prädiktive Validität“ hin (Whitehouse et al. 2017). Diese Studien unterstützen die Brauchbarkeit des ATEC als Instrument für die longitudinale Messung des Schweregrads der ASD, was für die Verfolgung von Symptomveränderungen während einer Studie von entscheidender Bedeutung sein kann.
Die aktuelle Studie analysierte Daten, die von Teilnehmern unter Verwendung der Online-Version des ATEC über einen Zeitraum von vier Jahren von 2013 bis 2017 gemeldet wurden. Die Auswertung dieser Daten ermöglichte einen Einblick in die Auswirkungen von Alter, Geschlecht, Herkunftsland und ASD-Schweregrad auf die längsschnittlichen Veränderungen des ATEC-Scores, wobei alle diese Faktoren (mit Ausnahme des Geschlechts) statistisch signifikante Unterschiede in der Dynamik des ATEC-Scores aufwiesen. Diese Ergebnisse identifizieren spezifische Variablen, die den Entwicklungsverlauf von Kindern mit ASD verändern können, und zeigen mögliche Wege für die zukünftige Untersuchung kausaler Beziehungen im Zusammenhang mit Veränderungen des ASD-Schweregrades auf.
Geschlecht hat keinen Einfluss auf den ATEC-Score
Die Prävalenz von ASD ist stark männerlastig und betrifft viermal so viele Männer wie Frauen. Dementsprechend interessierten wir uns für die Unterschiede in der Verbesserungsrate zwischen Teilnehmern verschiedenen Geschlechts. Es wurden keine signifikanten Unterschiede in der Verbesserung der ATEC-Gesamtwertung festgestellt. Dies deutet darauf hin, dass die Rate der Verbesserung der ASD-Symptome bei Männern und Frauen ähnlich ist.
Auswirkung des Alters auf den ATEC-Score
Das Alter der Teilnehmer war ein signifikanter modulierender Faktor bei der Bestimmung der Rate ihrer Verbesserung. Jüngere Kinder zeigten eine größere Verbesserung des ATEC-Gesamtergebnisses. Dieses Phänomen wiederholte sich in allen Subskalen, wobei die Unterschiede zwischen der Gruppe mit 2-3 Jährigen und der Gruppe mit 3-6 Jährigen statistische Signifikanz für die Subskalen Kommunikation, Soziabilität und Körperlichkeit und die Unterschiede zwischen der Gruppe mit 2-3 Jährigen und der Gruppe mit 6-12 Jährigen statistische Signifikanz für alle Subskalen erreichten (Tabelle 6). Dieses Ergebnis stimmt mit anderen ATEC-Längsschnittstudien überein: Jüngere Kinder zeigten eine größere Verbesserung des ATEC-Gesamtscores im Vergleich zu älteren Kindern (Magiati et al., Charman et al., Whitehouse et al., Tabelle 14).
Das Ausmaß der jährlichen Abnahme des ATEC-Scores war über den untersuchten Altersbereich hinweg ebenfalls in etwa vergleichbar mit anderen Berichten. Bei den jüngeren Kindern liegt die in dieser Studie festgestellte Verringerung des ATEC-Scores zwischen der von Whitehouse et al./TOBY-Studie und Charman et al. festgestellten Verringerung, Tabelle 14. Bei den älteren Kindern ist die in dieser Studie beobachtete Verringerung des ATEC-Wertes ähnlich wie bei Charman et al. (Tabelle 14).
Die geringen Unterschiede zwischen den Studien können auf Unterschiede im Studiendesign zurückgeführt werden. Insbesondere hatte die aktuelle Studie (1) signifikant mehr Teilnehmer, (2) basierte auf einer größeren Anzahl von ATEC-Bewertungen und (3) wurde über einen längeren Zeitraum durchgeführt als alle anderen hier besprochenen Studien.
Auswirkung des ASD-Schweregrads auf den ATEC-Score
Beim Vergleich der Unterschiede im LS-Mittelwert für den ATEC-Gesamtscore bei Besuch 1 ergaben alle drei paarweisen Vergleiche zwischen den Schweregradgruppen statistisch signifikante Unterschiede (Tabelle 10). Dies steht im Gegensatz zu Besuch 8, bei dem keiner der Vergleiche statistische Signifikanz erreichte (Tabelle 10). Die Ergebnisse für alle vier Subskalen spiegeln die Ergebnisse für den ATEC-Gesamtscore wider, der bei Besuch 8 keine statistisch signifikanten Unterschiede zwischen den Schweregradgruppen aufwies (Tabelle 10). Dies könnte einfach ein Artefakt der Definition des ASD-Schweregrades sein, die auf dem anfänglichen ATEC-Gesamtscore eines Kindes basiert. Bei dieser Methode werden Kinder mit demselben ATEC-Gesamtergebnis unabhängig vom Alter in Gruppen zusammengefasst. So werden Kinder, die bei der Erstbeurteilung im Alter von 10 Jahren eine Punktzahl von 80 erreichen, mit Kindern, die bei der Erstbeurteilung im Alter von 2 Jahren eine Punktzahl von 80 erreichen, in einer Gruppe zusammengefasst. Nach den ATEC-Normen (Mahapatra et al. 2018) werden diese Kinder im Alter von 12 Jahren 70 bzw. 25 Punkte erreichen und gehören daher eindeutig unterschiedlichen Schweregraden an. Diese Inkonsistenz bei der Definition des ASD-Schweregrads allein auf der Grundlage des anfänglichen ATEC-Gesamtscores unabhängig vom Alter könnte die Beobachtung erklären, dass keiner der Gruppenvergleiche bei Besuch 8 statistische Signifikanz erreichte.
Die Definition von ASD-Schweregradgruppen auf der Grundlage von zwei Parametern – dem anfänglichen ATEC-Gesamtscore und dem Alter – ergab etwas bessere Ergebnisse als die Definition des ASD-Schweregrads allein auf der Grundlage des anfänglichen ATEC-Gesamtscores. Während beide Definitionsmethoden keine statistisch signifikanten Unterschiede zwischen den Schweregradgruppen bei Besuch 8 im ATEC-Gesamtscore zeigten (Tabellen 10, 13), zeigte die erste Methode statistisch signifikante paarweise Unterschiede zwischen allen Gruppen bei Besuch 8 für die Subskala Kommunikation, was auf eine stärkere Verbesserung bei Kindern mit milderer ASD hinweist und den Vorteil der Schweregradgruppenzuweisung auf der Grundlage sowohl des anfänglichen ATEC-Gesamtscores als auch des Alters bestätigt.
Rolle des Herkunftslandes
Konventionelle Weisheit mag nahelegen, dass der bessere Zugang zu Ressourcen, einschließlich staatlich geförderter Therapie für ASD, zu größeren Verbesserungen führen sollte. Englischsprachige Nationen (die Vereinigten Staaten, Kanada, das Vereinigte Königreich, Irland, Australien und Neuseeland) sind weltweit führend bei den staatlichen Ausgaben für die Therapie von Kindern mit ASD (Ganz 2007; Horlin et al. 2014; Paula et al. 2011) und man würde daher erwarten, dass sie bessere Ergebnisse in der ASD-Therapie erzielen. Überraschenderweise zeigte ein Vergleich der englischsprachigen Länder mit den nicht-englischsprachigen Ländern größere Verbesserungen im ATEC-Gesamtscore sowie in jeder Unterskala innerhalb der nicht-englischsprachigen Länder (Tabelle 8).
Diese Beobachtung steht im Gegensatz zur konventionellen Auffassung und unterstreicht den Konsens, dass es ein Potenzial für die Verbesserung der Behandlung von Kindern mit ASD in der entwickelten Welt gibt. Es ist zwar schwierig, über den Grund für diese Unterschiede zwischen entwickelten englischsprachigen Ländern und nicht englischsprachigen Ländern zu spekulieren, aber es ist bemerkenswert, dass die Behandlung von Kindern in den entwickelten englischsprachigen Ländern häufiger ausgelagert wird als in traditionelleren Gesellschaften, in denen die Großeltern häufiger zur Verfügung stehen und die Mutter eher zu Hause bleibt, um sich persönlich um ein Kind zu kümmern (Fetterolf 2017). Andere Faktoren wie Unterschiede in der Ernährung (Adams et al. 2018; Rubenstein et al. 2018), die Abhängigkeit von Technologie (Dunn et al. 2017; Grynszpan et al. 2014; Lorah et al. 2013; Odom et al. 2015; Ploog et al. 2013) und verschreibungspflichtige Medikamente (Lemmon et al. 2011) könnten ebenfalls eine Rolle spielen.
Grenzwerte
Die Auswahl der Teilnehmer stellt eine neue Herausforderung in einer Studie dar, die sich auf von Pflegekräften durchgeführte Bewertungen konzentriert. Bei der Auswahl der Teilnehmer für die Aufnahme in diese Studie konnte keine ASD-Diagnose ermittelt werden, da die Diagnose des Kindes nicht Teil des ATEC-Fragebogens ist. Daher ist es nicht ausgeschlossen, dass einige der Teilnehmer überhaupt keine ASD-Diagnose hatten. So könnten z. B. die Eltern eines neurotypischen Kleinkindes, die sich aus irgendeinem Grund Sorgen um eine ASD-Diagnose machen, beschlossen haben, die Entwicklung des Kleinkindes mit ATEC-Evaluierungen zu überwachen und so versehentlich ihr sich normal entwickelndes Kind in die ATEC-Sammlung aufgenommen haben. Da sich neurotypische Kinder schneller entwickeln, hätte das Vorhandensein neurotypischer Kinder im Datensatz die Größenordnung der jährlichen Veränderungen der ATEC-Werte künstlich erhöht, vor allem bei jüngeren Teilnehmern.
Es ist jedoch unwahrscheinlich, dass es viele neurotypische Teilnehmer in unserer Datenbank gab. Erstens ist ATEC außerhalb der Autismus-Gemeinschaft praktisch unbekannt. Zweitens gibt es für die Eltern neurotypischer Kinder wenig Anreiz, mehrere ausführliche ATEC-Fragebögen auszufüllen (es sei denn, bei einem der Kinder wurde zuvor eine ASD diagnostiziert). Drittens wurden, wie im Abschnitt „Methoden“ beschrieben, Teilnehmer, die möglicherweise die neurotypische Population repräsentieren, ausgeschlossen, um den Beitrag neurotypischer Kinder weiter einzuschränken: Teilnehmer mit einem anfänglichen ATEC-Gesamtwert von 20 oder weniger (7 % aller Teilnehmer) und Teilnehmer, die ihre erste Untersuchung vor dem Alter von zwei Jahren abgeschlossen haben (3 % der übrigen Teilnehmer). Trotz dieser Bemühungen könnten die berichteten Daten das Ausmaß der jährlichen Veränderungen der ATEC-Scores überbewerten, insbesondere bei den jüngeren Teilnehmern.
Wie von anderen Gruppen festgestellt (Whitehouse et al. 2017; Charman et al. 2004), hat die Verwendung des ATEC als primäre Ergebnismessung einige inhärente Nachteile. Während der ATEC in der Lage ist, inkrementelle Unterschiede im Schweregrad der ASD unter den Teilnehmern zu beschreiben, gelingt es der Vielzahl von Messungen in den Unterskalen nicht, entwicklungsspezifische Veränderungen von symptomspezifischen zu unterscheiden. Dieser Aspekt des ATEC kann eine Störvariable einführen, wenn sich die Teilnehmer in unterschiedlichen Entwicklungsstadien befinden und während einer Studie einzigartige Entwicklungsverläufe aufweisen. Um diese Effekte abzuschwächen, müssen die Studiendesigns die Teilnehmer genau nach Entwicklungsstufen trennen. Dies wird am häufigsten durch die Verwendung des Alters als Ersatz für die Entwicklungsstufe erreicht.