Despre ADI-R

Versiunea revizuită a Interviului Diagnostic pentru Autism, cunoscută sub acronimul ADI-R, constituie o actualizare a instrumentului inițial, perfecționat de Le Couteur și colegii săi în 2003, și de Lord împreună cu colaboratorii săi în 1994. Acesta este un instrument semi-structurat de evaluare, permițând clinicianului să urmeze un cadru de întrebări predefinite, dar și să se aprofundeze în răspunsurile subiecților în funcție de specificul situației.

Clinicienii care utilizează ADI-R sunt special pregătiți pentru a lucra în domeniul autismului și sunt capabili să conducă interviurile într-o manieră care garantează o analiză minuțioasă și consecventă a manifestărilor comportamentale. Obiectivul esențial al ADI-R este acela de a aduna date amănunțite de la părinți sau de la cei care îngrijesc persoane suspectate de a fi pe spectrul autist. Interviul acoperă aspecte fundamentale precum istoricul dezvoltării individuale, capacitatea de comunicare și interacțiune, și identificarea comportamentelor repetitiv sau restrângătoare, elemente cruciale în stabilirea diagnosticului de TSA. Astfel, ADI-R se dovedește a fi un instrument esențial în procesul de identificare a autismului, furnizând o perspectivă detaliată asupra evoluției și comportamentului persoanei evaluate.

ADI-R cuprinde un set de 93 de întrebări care explorează trei domenii cheie ale funcționării individuale: competențele de comunicare, abilitatea de a avea interacțiuni sociale bilaterale și tendința către comportamente restrânse, repetitive sau stereotipe. Instrumentul se interesează și de alte tipuri de comportamente care ar putea fi pertinente.

În cadrul ADI-R, fiecare punct de discuție este analizat luând în considerare atât manifestările recente, cât și cele din istoricul persoanei. Aspectul "actual" se referă la comportamentele care au fost prezente în decursul ultimelor trei luni. Pentru comportamentul "din trecut", interogarea variază: unele întrebări caută să determine dacă anumite comportamente au fost vreodată prezente în existența individului, pe când altele vizează o perioadă mai precisă, întrebând despre prezența comportamentelor în intervalul de vârstă de 4-5 ani. Această etapă de vârstă este desemnată drept "perioada cu cele mai neobișnuite comportamente între 4 și 5 ani" și este utilizată pentru a scoate în evidență tipare de comportament care ar putea fi importante în stabilirea unui diagnostic de TSA.

Utilizând ADI-R, se iau în considerare până la 42 de întrebări din cadrul interviului pentru a elabora un algoritm de diagnosticare a autismului. Acesta este fundamentat pe standardele recunoscute internațional prin ICD-10, editat de Organizația Mondială a Sănătății în anul 1990, și DSM-IV, elaborat de Asociația Americană de Psihiatrie în 1994.

În afară de trei domenii cheie de comportament - capacitatea de comunicare, capacitatea de a avea interacțiuni sociale și comportamentele care sunt limitate și se repetă - ADI-R ia în calcul și o a patra categorie. Aceasta din urmă se concentrează pe anomalii în dezvoltarea timpurie, vizibile la sau înainte de vârsta de 36 de luni, pentru a verifica dacă simptomele copilului corespund criteriilor privind momentul debutului simptomelor. Pentru a primi o diagnosticare de „autism” prin ADI-R, copilul trebuie să îndeplinească sau să treacă de pragurile stabilite pentru toate cele patru domenii specificate. Pragurile pentru domeniul comunicării variază în funcție de dacă copilul are capacități verbale. Se consideră că un copil are abilități verbale funcționale dacă folosește frecvent fraze de trei cuvinte sau mai multe, care includ adesea un verb și sunt inteligibile pentru alții. Evaluarea în acest domeniu necesită un scor de 0 la articolul 30, care evaluează nivelul general al limbajului copilului.

Pentru a capta o imagine mai detaliată a tulburărilor spectrului autist (TSA ), specialiștii au implementat praguri mai flexibile în evaluarea diagnostică, folosind întrebările standard. Această metodologie extinsă de diagnostic a fost prezentată în diverse studii colaborative, printre care lucrările realizate de Dawson și colaboratorii săi (2004 ), Lainhart și echipa sa (2006 ) și Risi și colegii (2006 ). Algoritmul utilizat în mod obișnuit pentru a diagnostica copiii de peste 4 ani ia în considerare comportamentele semnificative din trecutul copilului, indiferent de momentul apariției lor. În plus, există versiuni ale algoritmului axate pe evaluarea comportamentelor recente, acestea fiind adaptate pentru a facilita diagnosticul la copiii de la vârsta de 2 ani în sus (Dawson et al., 2004; Lainhart et al., 2006; Risi et al., 2006 ).

O variantă specială a instrumentului de evaluare ADI-R, denumită Toddler ADI-R, a fost dezvoltată pentru a răspunde cerințelor de cercetare legate de copiii mici, cu accent pe colectarea informațiilor descriptive esențiale pentru cei sub 4 ani. Această versiune adaptată include în total 125 de itemi, dintre care 32 sunt adăugiri recente, proiectate cu scopul de a determina momentul apariției simptomelor de autism și a urmări mai atent evoluția generală a dezvoltării copilului. Deși Toddler ADI-R păstrează multe dintre întrebările și categoriile prezente în ADI-R standard, se remarcă absența secțiunilor destinate evaluării comportamentelor tipice copiilor între 4 și 5 ani.
Studii anterioare au constatat că algoritmul folosit pentru a diagnostica autismul era adecvat pentru copii care demonstrau capacități mentale nonverbale similare celor ale unui copil de minim 2 ani, așa cum indică lucrările de Le Couteur și colaboratorii săi (1989 ), Lord și echipa sa (1994 ), Rutter și alții (2003 ). Prin urmare, tehnica de interviu ce se baza pe acest algoritm se potrivea pentru a identifica autismul într-o varietate de grupe de vârstă, de la copilăria timpurie până la vârsta adultă, cu condiția ca individul să aibă o vârstă mentală nonverbală de cel puțin 2 ani. În ultima vreme, însă, s-au dezvoltat algoritmi actualizați, special proiectați pentru evaluările efectuate pe copii foarte mici și preșcolari. Acești algoritmi recent dezvoltați au arătat o acuratețe mai mare în predicția diagnosticului de tulburare din spectrul autist, în comparație cu algoritmii vechi care erau aplicați copiilor între 12 și 47 de luni, așa cum arată studiul realizat de Kim și Lord (2011 ). Algoritmii recent elaborați extind capacitatea de utilizare a ADI-R pentru a evalua chiar și copii de vârstă mică, de la 12 luni în sus, atât timp cât nivelul lor de dezvoltare nonverbală este cel puțin egal cu cel al unui copil de 10 luni. În plus, acești algoritmi revizuiți includ întrebări care sunt comune pentru ambele forme ale ADI-R, adică versiunea adaptată pentru copii mici, denumită versiunea "toddler", și versiunea originală standard. Aceasta înseamnă că algoritmii pot fi folosiți cu oricare dintre aceste ediții ale ADI-R, oferind astfel o mai mare versatilitate și consistență în identificarea autismului la copii cu vârste variate.

Intrebările din ADI-R sunt specialpentru a detecta comportamentele caracteristice care sunt neobișnuite sau inexistente la indivizii care nu prezintă TSA sau care nu suferă de handicapuri intelectuale semnificative. De aceea, nu au fost stabilite valori standardizate pentru scorurile obținute de copiii cu o dezvoltare tipică, deoarece acestea nu au fost derivate din date colectate de la o populație generală. Cu toate acestea, s-au realizat studii comparative care au implicat copii și adolescenți cu alte tipuri de tulburări, iar rezultatele acestor studii au fost folosite în crearea algoritmilor de diagnostic pentru TSA (așa cum indică cercetările realizate de Le Couteur et al., 1989; Lord et al., 1994; Kim și Lord, 2011 ). Pentru a măsura intensitatea simptomelor autismului, cercetătorii au apelat la scorurile individuale ale fiecărui domeniu sau la scorul total cumulat al celor trei domenii, deși această practică nu a fost încă evaluată pentru a-i determina validitatea în mod direct. Scorurile au fost raportate pentru numeroase grupuri de subiecți în studii de specialitate, dar până acum nu au fost organizate într-o manieră sistematică.

Istoria ADI-R

Inițial, interviul pentru diagnosticul autismului, ADI, a fost elaborat în 1989, așa cum este prezentat în cercetarea efectuată de Le Couteur și echipa sa, și a fost ulterior actualizat în 1994, potrivit lucrării publicate de Lord și colaboratorii săi. Actualizarea din 1994 a condus la o versiune mai concisă a instrumentului original, facilitând astfel aplicarea acestuia atât în mediul clinic, cât și în cel academic. Varianta actuală a ADI-R a fost publicată în 2003 de către editura Western Psychological Services.
Ediția ADI-R destinată special evaluării copiilor mici a fost finalizată în 2006, având ca principal obiectiv utilizarea în contextul cercetării. Introducerea acestei ediții a evidențiat necesitatea unor unelte de diagnosticare care să faciliteze identificarea precoce a autismului la vârste fragede. Ca răspuns, s-au dezvoltat algoritmi de diagnostic nou-nouți, optimizați pentru a se potrivi nevoilor copiilor foarte mici și ale preșcolarilor la începutul perioadei lor de creștere (așa cum indică cercetarea lui Kim și Lord din 2011 ). Acești algoritmi actualizați includ mai puține întrebări decât versiunile anterioare, fiind astfel mai simpli și mai potriviți pentru aplicarea la copii cu vârste de la 12 la 47 de luni, ceea ce îmbunătățește acuratețea și ușurința evaluării pentru această categorie de vârstă.

Calitățile psihometrice

Evaluările psihometrice ale primei versiuni a Instrumentului de Diagnostic al Autismului (ADI ) au fost efectuate pe un eșantion compus din 16 persoane diagnosticate cu autism și alte 16 cu dizabilități intelectuale, grupul incluzând atât copii, cât și adulți. Participanții din acest studiu prezentau o varietate de vârste și scoruri la testele de IQ de performanță, cu o medie de vârstă de 12,28 ani și o variație standard de 3,43, pe un spectru de IQ de performanță cuprins între 43 și 71. Acești subiecți au fost selectați printr-un proces riguros și intervievați, iar informațiile obținute au fost codificate fără ca persoanele care realizau codificarea să cunoască diagnosticul subiecților. Fiabilitatea dintre evaluatorii diferiți a fost măsurată, arătând valori kappa care variau de la 0,25 la 1 pentru fiecare întrebare. Coeficienții de corelație pentru evaluările în cadrul aceluiași grup (intraclass ) au fost peste 0,94 pentru toate scorurile subdomeniilor și domeniilor evaluate. Majoritatea întrebărilor au avut succes în a diferenția între persoanele cu autism și cele cu dizabilități intelectuale fără autism, arătând astfel o validitate discriminativă eficientă (Le Couteur et al., 1989 ).
La actualizarea algoritmilor pentru ADI-R, s-au utilizat informații psihometrice dintr-un grup de 50 de copii, dintre care 25 aveau un diagnostic de autism și 25 prezentau dizabilități intelectuale. Selecția copiilor a fost realizată meticulos, iar procedurile de interviu și de codificare s-au efectuat fără ca persoanele care codificau să fie informate despre diagnosticul preexistent al copiilor, ceea ce a garantat imparțialitatea evaluării (conform rezultatelor raportate de Lord și alții în 1994 și Rutter și alții în 2003 ). Vârsta cronologică a copiilor varia între 3 și aproape 5 ani, iar nivelul lor de dezvoltare mentală nonverbală era cuprins între 21 și 74 de luni. Verificarea consistenței evaluărilor între diferiți evaluatori a fost realizată pe un grup mai restrâns de 10 copii, obținându-se coeficienți kappa între 0.63 și 0.89 pentru fiecare întrebare, indicând un nivel bun de acord. De asemenea, pentru același grup de copii, corelațiile intraclass au fost peste 0.92 pentru toate scorurile subdomeniilor și domeniilor, confirmând astfel fiabilitatea înaltă a instrumentului.
Odată cu standardizarea inițială a ADI-R în anul 1989, echipa de cercetare a ales să extindă verificarea acurateței acestui instrument prin includerea unui nou set de subiecți. Acest lot suplimentar era alcătuit din 53 de copii diagnosticați cu autism și 41 de copii fără autism, dar cu tulburări de dezvoltare intelectuală sau de limbaj. Intenția era de a oferi o validare suplimentară a ADI-R, conform detaliilor prezentate în lucrarea lui Lord și a colaboratorilor săi din 1993. O descoperire cheie a fost aceea că nivelul de acord între diferiți evaluatorii, indicat de coeficienții kappa, s-a menținut constant comparativ cu cel din cercetarea originală, cu valori între 0.62 și 0.96 pentru fiecare item în parte. Mai mult, atunci când testul a fost repetat pentru aceiași subiecți (evaluarea test-retest ), rezultatele au arătat o fiabilitate extrem de mare, cu coeficienți între 0.93 și 0.97, ceea ce demonstrează că ADI-R este un instrument stabil și de încredere în timp.

Ultima ediție a ADI-R a evidențiat că majoritatea întrebărilor sunt eficiente în diferențierea copiilor cu autism de cei cu deficiențe intelectuale, așa cum reiese din studiul realizat de Lord și colaboratorii în 1994. Algoritmii implementați au fost eficace în identificarea copiilor mai mari de 36 de luni care au autism, distingându-i de cei cu alte afecțiuni care nu se încadrează în spectrul autist, obținând scoruri ridicate atât la sensibilitate, cât și la specificitate (ambele peste 0.90 ). Analize ulterioare ale datelor de la copii preșcolari au arătat că algoritmii ADI-R sunt capabili să facă distincția între copiii peste vârsta de doi ani cu tulburări din spectrul autist și cei cu diferite tulburări de dezvoltare. În schimb, pentru copiii sub doi ani, în special pentru cei cu o vârstă mentală mai mică de 18 luni, algoritmii nu au fost la fel de eficienți în a separa copiii nonverbali cu autism de cei nonverbali fără autism, conducând la valori scăzute ale specificității (Lord et al. 1993 ).

Un studiu extins condus de Risi și echipa sa în anul 2006 a relevat că ADI-R este destul de precis în identificarea tulburărilor din spectrul autist (TSA ) la copii sub trei ani, cu o rată de acuratețe (sensibilitate ) mai mare de 80%. Totuși, ADI-R a arătat o acuratețe mai redusă, cu o specificitate de aproximativ 70%, în diferențierea copiilor cu diverse tipuri de TSA, care nu se încadrează neapărat sub eticheta de autism, de cei cu alte condiții care nu aparțin spectrului autist. Într-o cercetare distinctă, Ventola și colegii săi, tot în 2006, au constatat că atunci când se utilizează algoritmul ADI-R pentru stabilirea diagnosticului la copii între 16 și 37 de luni, se obține o sensibilitate mai scăzută decât cea obținută prin folosirea altor instrumente de evaluare, cum ar fi ADOS (dezvoltat de Lord și colaboratorii în 1999 ), CARS (elaborat de Schopler și colaboratorii în 1980 ), sau evaluarea clinică conform criteriilor din DSM-IV. Aceste rezultate ar putea sugera că ADI-R nu este la fel de eficace în detectarea TSA la copiii foarte mici, în comparație cu alte metode sau evaluări clinice standard.

Wiggins și Robins, în studiul lor din 2008, au observat că atunci când se folosesc algoritmii ADI-R în forma lor standard, aceștia nu sunt la fel de eficienți în identificarea autismului la copiii dintr-o anumită grupă de vârstă dacă se include și pragul obișnuit pentru domeniul specific al comportamentelor repetitive și restrictive (RRB ) în setul de criterii folosite pentru diagnostic.

În urma observației că metodele existente nu identificau și nu diferențiau eficient cazurile de TSA la copii foarte mici, Kim și Lord au introdus în 2011 noi variante ale algoritmilor pentru ADI-R, special adaptate pentru copiii între 12 și 47 de luni. Această inițiativă a fost influențată de studiul unui grup de 491 de copii cu TSA, 136 cu alte tipuri de tulburări și 67 cu dezvoltare tipică. Versiunile actualizate ale algoritmilor ADI-R sunt gândite să ofere două seturi de praguri: unul pentru domeniul cercetării, care are o abordare mai strictă și asigură o acuratețe mai mare în excluderea cazurilor care nu sunt TSA (specificitate înaltă ), dar cu o sensibilitate redusă (identificarea cazurilor de TSA ); și unul pentru utilizare clinică, care este mai deschis și tinde să identifice un număr mai mare de cazuri de TSA (sensibilitate înaltă ), dar cu riscul de a clasifica greșit unele cazuri ca fiind TSA (specificitate redusă ). Noile algoritmi includ, de asemenea, ceea ce se numește „intervale de preocupare”, menite să sprijine evaluarea clinică, oferind profesioniștilor din sănătate un instrument suplimentar în diagnosticare. Analiza acestui eșantion a arătat că, utilizând pragurile clinice, sensibilitatea varia de la 80% la 94%, indicând o capacitate bună de a recunoaște TSA. Pe de altă parte, specificitatea, adică acuratețea de a identifica corect non-TSA, era între 70% și 81% atunci când se compara TSA nonautistă cu alte tulburări. În contextul cercetării, utilizând pragurile stabilite pentru acest scop, sensibilitatea era între 80% și 84%, iar specificitatea între 85% și 90%, sugerând o eficiență mai mare în distingerea TSA de alte condiții.

Un studiu amplu realizat de Kim și colaboratorii în 2013, care a implicat analiza a două seturi de date furnizate de consorții recunoscute de Institutul Național de Sănătate, precum Programele Colaborative pentru Excelență în Autism și Studii pentru Avansarea Cercetării și Tratamentului Autismului (cu un total de 641 participanți ) și Institutul Național de Sănătate Mintală (cu 167 participanți ), a reiterat rezultatele inițiale obținute în studii psihometrice, confirmând astfel acuratețea diagnosticului și structura componentelor algoritmilor ADI-R proiectați pentru utilizare la copiii foarte mici și preșcolari, așa cum a fost detaliat în cercetarea efectuată de Kim și Lord în 2011. Rezultatele au arătat că acești noi algoritmi ADI-R pot fi eficient integrați în bazele de date de cercetare existente, fiind aplicabili copiilor între 12 și 47 de luni și chiar la aceia cu un nivel de dezvoltare mentală nonverbală de minim 10 luni, pentru a facilita gruparea diagnostică. Totuși, aplicarea algoritmilor pe un eșantion din afara SUA a relevat o sensibilitate redusă, în special pentru copiii care erau capabili să utilizeze limbajul frazat, ceea ce indică necesitatea de a efectua mai multe studii cu diverse grupuri internaționale independente pentru a valida acești algoritmi (conform studiului de Bildt și alții din 2015 ).

Utilizarea clinică

ADI-R este un instrument care creează o imagine complexă a unei persoane, indiferent dacă este vorba despre un copil, un adolescent sau un adult, incluzând informații despre interacțiunile sale sociale, competențele de limbaj și comunicare, și tendințele de a manifesta comportamente și interese inflexibile, repetitive și stereotipice. Această evaluare se bazează pe descrierile minuțioase ale părinților sau ale altor persoane care îngrijesc subiectul, cu privire la istoricul și comportamentul acestuia, oferind clinicianului posibilitatea de a acumula date de natură cantitativă și calitativă. Este crucial pentru medici și alți specialiști să recunoască faptul că un diagnostic bazat exclusiv pe algoritmi ADI-R nu substituie un diagnostic clinic complet. Un diagnostic clinic autentic ia în considerare o varietate de surse de informații, printre care și observații directe ale persoanei în cauză (după cum indică studiile lui Le Couteur și colaboratorii săi din 2007, Risi și colaboratorii săi din 2006, precum și Kim și Lord din 2012 ).

Cercetarea condusă de Risi și colaboratorii săi în anul 2006 a arătat că utilizarea simultană a ADI-R și ADOS, două unelte de diagnostic pentru autism, a sporit precizia în recunoașterea cazurilor de autism și în distingerea acestora de alte afecțiuni care nu fac parte din spectrul autist. Prin folosirea combinată a acestor două instrumente, s-a atins o rată de 82% în identificarea precisă a autismului (sensibilitate ) și de 86% în confirmarea corectă a neexistenței autismului în cazurile din afara spectrului (specificitate ) pentru copiii de peste trei ani. Pentru copiii sub trei ani, aceeași metodă combinată a oferit o sensibilitate de 81% și o specificitate de 87%, ceea ce sugerează că această metodă este de asemenea eficace pentru copiii mai mici. Pe de altă parte, atunci când ADI-R sau ADOS au fost folosite separat, capacitatea de a identifica corect non-autismul (specificitate ) a avut valori mai scăzute, variind între 59% și 72%. Aceste procente inferioare subliniază faptul că utilizarea individuală a fiecărui instrument nu este la fel de capabilă să evalueze corect autismul precum este cazul când sunt aplicate împreună.

Le Couteur și colegii săi au cercetat avantajele aplicării combinate a instrumentelor ADOS și ADI-R în evaluarea preșcolarilor cu TSA, utilizând o versiune actualizată a algoritmilor pentru ADOS propusă de Gotham și colaboratorii în anul 2007. Această metodologie a fost motivată de rezultatele obținute în studiul lui Risi din 2006, care indica faptul că un diagnostic mai precis este posibil prin utilizarea informațiilor integrate de la ambele teste. Verificând această teorie, cercetătorii au constatat că folosirea în paralel a ADOS și ADI-R a crescut substanțial precizia în stabilirea diagnosticului de TSA, în comparație cu situația în care se utilizează separat fiecare instrument. Practic, acest lucru sugerează că, prin confirmarea reciprocă a rezultatelor obținute de la ADOS și ADI-R, se pot asigura evaluări mai consistente și mai de încredere pentru detectarea TSA în rândul copiilor preșcolari.

În mod corespunzător, utilizând versiunile actualizate ale algoritmilor ADI-R destinate special pentru copiii mici și preșcolari, precum și versiunile revizuite și cele noi ale algoritmilor ADOS pentru categoria de vârstă a copiilor foarte mici, Kim și Lord (2011 ) au identificat că, la copiii de vârstă mică, combinarea ADOS cu ADI-R a condus la o mai mare precizie în procesul de diagnosticare față de cazul în care fiecare instrument era folosit pe cont propriu. Așadar, chiar dacă ADI-R contribuie cu informații ample despre istoricul și starea actuală de funcționare a subiectului în diferite contexte, ADI-R nu este adecvat pentru a stabili singur un diagnostic clinic.

Pragurile definite de algoritmul diagnostic ajută la identificarea TSA prin examinarea comportamentelor copiilor și compararea acestora cu standardele descrise în DSM-IV sau ICD-10 pentru diagnosticarea tulburării autiste. Noile formule ale algoritmului, adaptate pentru copiii foarte mici și preșcolari, extind opțiunile pe care le au profesioniștii pentru a diagnostica această grupă de vârstă.

În practica clinică, se utilizează și categorii denumite "intervale de preocupare", care orientează aprecierea gravității simptomelor de autism la copii. Aceste categorii variază de la "preocupare mică sau inexistentă" la "preocupare moderată sau severă". Acestea sunt folosite de clinicieni și cercetători pentru a decide dacă este necesar să se continue evaluarea copilului sau dacă ar trebui să fie direcționat rapid către servicii de tratament, indiferent de pragurile diagnostice. Un scor care se încadrează în categoria "preocupare mică sau inexistentă" indică faptul că comportamentele copilului nu sunt mai frecvente sau mai pronunțate în comparație cu cele ale altor copii de aceeași vârstă care nu au TSA. Pe de altă parte, scorurile din categoria "preocupare ușoară la moderată" semnalează prezența unor comportamente care pot fi asociate cu TSA, chiar dacă acestea nu sunt neapărat specifice sau limitate la TSA.

În domeniul medical, se sugerează ca acei copii identificați cu simptome de autism cuprinse între ușoare și moderate, sau între moderate și severe, să fie supuși unor evaluări detaliate și să fie urmăriți continuu. Procesul ar trebui să includă teste adiționale pentru a măsura capacitatea cognitivă și competențele lingvistice, și ar trebui să se ofere îndrumări specifice pentru tratament. În plus față de utilizarea categoriilor de severitate a simptomelor, se poate recurge la un scor specific atunci când este necesară o segregare mai precisă, cum ar fi în cazul cercetărilor care necesită intervenții specifice, studii de neuroimagistică sau genetică. Varietatea acestor metode permite specialiștilor să fie deschiși și corecți în luarea deciziilor și să ia în considerare faptul că stabilirea diagnosticului de TSA la copii foarte mici nu este la fel de consistentă și precisă precum este în cazul copiilor mai mari sau adolescenților.

Odată cu algoritmii săi standard de diagnostic, ADI-R propune și un instrument adițional care măsoară comportamentul actual al pacienților. Conceput pentru a fi folosit în medii clinice, acesta are ca obiectiv monitorizarea schimbărilor de comportament care pot avea loc pe durata sau după intervențiile terapeutice, sau pentru a recunoaște progresul dezvoltării naturale sau impactul evenimentelor din viața persoanei. Cu toate acestea, instrumentul pentru comportamentul actual nu a fost încă validat prin metode de cercetare, astfel că nu este indicat să fie utilizat singur pentru stabilirea unui diagnostic. Dezvoltatorii ADI-R sunt angajați în crearea unui algoritm îmbunătățit, în așteptarea unor protocoale și criterii revizuite. De asemenea, se află în curs de dezvoltare și testare o variantă mai scurtă a ADI-R, destinată a fi administrată prin intermediul convorbirilor telefonice.

ADI-R este un instrument proiectat pentru a aduna informații despre antecedentele medicale și pentru a înregistra viziunea îngrijitorului referitor la simptomele legate de TSA ale copilului. Cu toate acestea, administrarea corectă și consistentă a ADI-R presupune o instruire detaliată. Procesul complet de administrare a ADI-R poate necesita de la două la trei ore. Prin urmare, ADI-R este recomandat să fie folosit numai de către profesioniștii din domeniul sănătății care au experiență specifică în TSA și în comportamentele aferente. Pentru a facilita înțelegerea modului de scorare și administrare a ADI-R, sunt disponibile sesiuni de formare și materiale video educative pentru clinicieni și cercetători. În cadrul proiectelor de cercetare, persoanele care conduc interviurile trebuie să îndeplinească criterii riguroase de fiabilitate.

Bibliografie:

American Psychiatric Association [APA]. (1994 ). Diagnostic and statistical manual of mental disorders (4th ed. ). Washington, DC: Author.

Bishop, S. L., Huerta, M., Gotham, K., Alexandra Havdahl, K., Pickles, A., Duncan, A., … Lord, C. (2017 ). The autism symptom interview, school-age: A brief telephone interview to identify autism spectrum disorders in 5-to-12-year-old children. Autism Research, 10 (1 ), 78–88.

Dawson, G., Webb, S., Carver, L., Panagiotides, H., & McPartland, J. (2004 ). Young children with autism show atypical brain responses to fearful versus neutral facial expressions of emotion. Developmental Science, 7 (3 ), 340–359.

de Bildt, A., Sytema, S., Zander, E., Bölte, S., Sturm, H., Yirmiya, N., … Green, J. (2015 ). Autism diagnostic interview-revised (ADI-R ) algorithms for toddlers and 474 Autism Diagnostic Interview-Revised young preschoolers: Application in a non-US sample of 1,104 children. Journal of Autism and Developmental Disorders, 45 (7 ), 2076–2091.

DiLavore, P., Lord, C., & Rutter, M. (1995 ). The prelinguistic autism diagnostic observation schedule (PL-ADOS ). Journal of Autism and Developmental Disorders, 25, 355–379.

Gotham, K., Risi, S., Pickles, A., & Lord, C. (2007 ). The autism diagnostic observation schedule (ADOS ): Revised algorithms for improved diagnostic validity. Journal of Autism and Developmental Disorders, 37 (4 ), 613–627.

Kim, S., & Lord, C. (2011 ). New autism diagnostic interview-revised (ADI-R ) algorithms for toddlers and young preschoolers from 12 to 47 months of age. Journal of Autism and Developmental Disorders, 42, 82

Kim, S., & Lord, C. (2012 ). Combining information from multiple sources in the diagnosis of autism spectrum disorders using the new ADI-R algorithms for toddlers from 12 to 47 months of age. Journal of Child Psychology and Psychiatry, 53 (2 ), 143–151.

Kim, S. H., Thurm, A., Shumway, S., & Lord, C. (2013 ). Multisite study of new autism diagnostic interviewrevised (ADI-R ) algorithms for toddlers and young preschoolers. Journal of Autism and Developmental Disorders, 43 (7 ), 1527–1538.

Lainhart, J., Bigler, E., Bocain, M., Coon, H., Dinh, E., et al. (2006 ). Head circumference and height in autism: A study by the collaborative program of excellence in autism. American Journal of Medical Genetics Part A, 140 (21 ), 2256–2274.

Le Couteur, A., Rutter, M., Lord, C., Rios, P., Robertson, S., Holdgrafer, M., et al. (1989 ). Autism diagnostic interview: A semistructured interview for parents and caregivers of autistic persons. Journal of Autism and Developmental Disorders, 19, 363–387. Le Couteur, A., Lord, C., & Rutter, M. (2003 ). Autism diagnostic interview-revised. Los Angeles: Western Psychological Services.

Le Couteur, A., Haden, G., Hammal, D., & McConachie, H. (2007 ). Diagnosing autism spectrum disorders in preschoolers using two standardised assessment instruments: The ADI-R and the ADOS. Journal of Autism and Developmental Disorders, 38 (2 ), 362–372.

Lord, C., Storoschuk, S., Rutter, M., & Pickles, A. (1993 ). Using the ADI-R to diagnose autism in preschoolers. Infant Mental Health Journal, 14 (3 ), 234–252.

Lord, C., Rutter, M., & Le Couteur, 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.

Lord, C., Rutter, M., DiLavore, P., & Risi, S. (1999 ). Autism diagnostic observation schedule: Manual. Los Angeles: Western Psychological Services.

Lord, C., Luyster, R., Gotham, K., & Guthrie, W. J. (2000 ). Autism diagnostic observation schedule-toddler module. Los Angeles: Western Psychological Services.

Risi, S., Lord, C., Gotham, K., Corsello, C., Chrysler, C.,

Szatmari, 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.

Rutter, M., Le Couteur, A., & Lord, C. (2003 ). Autism diagnostic interview-revised. Los Angeles: Western

Psychological Services.

Schopler, E., Reichler, R. J., & Renner, B. R. (1980 ). The childhood autism rating scale (CARS ). Los Angeles: Western Psychological Services.

Ventola, P. E., Kleinman, J., Pandey, J., Barton, M., Allen, S., Green, J., et al. (2006 ). Agreement among four diagnostic instruments for autism spectrum disorders in toddlers. Journal of Autism and Developmental Disorders, 36 (7 ), 839–847.

Wiggins, L. D., & Robins, D. L. (2008 ). Excluding the ADI-R behavioral domain improves diagnostic agreement in toddlers. Journal of Autism and Developmental Disorders, 38 (5 ), 972–976. World Health Organization [WHO]. (1990 ). International classification of diseases (10th revision ). Geneva: World Health Organization.