心理测量方法在自闭症谱系障碍早期诊断中的维度分析及评估工具整合中的应用

《Journal of Clinical Psychology》：Application of Psychometric Methods in Dimensional Analysis and Integration of Assessment Tools in Early Diagnosis for Autism Spectrum Disorder

本研究通过探索性图分析（EGA）和结构方程模型（SEM）探讨ADOS-2幼儿模块在意大利人群中的潜在维度结构及其与认知发展量表GMDS的关系。结果显示ADOS-2幼儿模块可解构为社交意图性、沟通行为和感觉重复行为三个维度，且社交意图性维度与GMDS个人社交子量表显著相关，为优化临床评估提供依据。

　　早期诊断在改善自闭症谱系障碍（ASD）儿童的干预和生活质量方面起着至关重要的作用。然而，由于ASD的临床表现具有高度的异质性，使得早期诊断成为临床和研究领域的一大挑战。为了提升诊断的准确性和效率，研究人员不断探索更可靠的筛查和诊断工具。在这一背景下，自闭症诊断观察量表第二版（ADOS-2）因其标准化和半结构化的特性，被广泛应用于ASD的评估。然而，ADOS-2在意大利临床环境中的应用和验证仍存在不足，特别是在Toddler Module（针对12至30个月龄儿童的模块）方面，尚未有系统性的文化适应与验证研究。因此，对ADOS-2在意大利语境下的结构和功能进行深入分析，对于优化早期诊断流程和提高临床评估的准确性具有重要意义。

本研究通过两个阶段的分析，探索了ADOS-2 Toddler Module在意大利儿童群体中的潜在维度结构，并进一步考察了这些症状维度与认知发展之间的关系，尤其是通过Griffiths Mental Development Scales（GMDS）评估的个人-社会（Personal-Social）和语言（Language）能力。研究采用先进的心理测量方法，如探索性图分析（Exploratory Graph Analysis, EGA）和结构方程模型（Structural Equation Modeling, SEM），以揭示不同行为指标如何共同构成ASD的核心症状结构。这种多维度分析不仅有助于理解ASD的早期表现，也为临床实践中更有效的诊断和干预提供了理论依据。

在第一阶段，研究者对91名意大利儿童进行了EGA分析，这些儿童年龄在12至31个月之间，均来自临床初诊的疑似ASD样本。通过EGA，研究人员发现Toddler Module的14项任务可以归纳为三个稳定的维度：社会意图性（Social Intentionality）、沟通行为（Communicative Behaviors）以及感官和刻板行为（Sensory and Stereotyped Behaviors）。这些维度反映了ASD在不同方面的核心特征，包括社交互动、沟通能力以及重复和刻板行为。然而，部分项目（如A3、B12和D2）在稳定性方面表现较差，提示这些项目可能在某些维度中不具代表性，或者在特定年龄段的儿童中难以准确评估。因此，研究人员对这些项目进行了排除，重新分析了网络结构，从而得到一个更具稳定性和代表性的三维度模型。

在第二阶段，研究者对60名完成GMDS评估的儿童进行了SEM分析，以探讨这三个症状维度与认知发展之间的关系。结果表明，个人-社会维度（Scl）与ASD症状存在显著的负相关，而语言维度（Lng）则未表现出显著的预测作用。这表明，尽管语言能力在儿童发展中是重要的指标，但其在ASD的早期诊断中可能不是最核心的预测因素。相反，社会行为和互动能力更可能在早期阶段反映出ASD的特征，特别是在儿童的社交兴趣、共享情感和社交反应等方面。这些发现支持了之前的理论观点，即ASD的核心特征在于社会互动和沟通能力的异常，而语言发展可能在不同阶段表现出差异性。

研究还指出，ADOS-2 Toddler Module的某些任务在评估中可能显得冗余或不够有效。例如，“Bubble Play”和“Anticipating a Routine with Objects”等任务可能在某些情况下重复评估相似的行为特征，从而影响诊断的效率。因此，研究提出了一种“主任务”和“补充任务”的结构，旨在优化评估流程，减少不必要的重复测试，同时保留关键的诊断信息。这种结构不仅有助于缩短评估时间，还能提高信息收集的精准度，特别是在对年幼儿童进行评估时，因为这些儿童往往表现出注意力不集中、测试反应性较低等特征。

此外，研究还强调了心理测量网络方法在探索复杂心理结构方面的优势。与传统的因子分析不同，EGA基于变量之间的协方差关系进行分析，不依赖于预设的理论模型，从而能够更灵活地识别出潜在的维度结构。这种方法特别适用于儿童早期发展评估，因为它可以揭示出不同行为指标之间的动态联系，帮助研究人员更全面地理解ASD的表现形式和影响因素。通过将EGA结果与SEM结合，本研究不仅验证了三个症状维度的稳定性，还探讨了它们与认知发展指标之间的关系，从而为ASD的早期诊断提供了新的视角。

本研究的局限性在于样本规模较小，特别是在第二阶段的分析中，仅有一小部分儿童完成了GMDS评估，这可能影响模型的稳健性和普遍适用性。此外，研究仅分析了ADOS-2 Toddler Module的一个诊断算法（“All younger/older with few or no words”），而另一个算法（“Older with some words”）由于样本数量有限，未能进行深入探讨。因此，未来的研究需要扩大样本规模，并进一步验证这些发现是否适用于更广泛的临床情境。同时，研究提出的一种“主任务”与“补充任务”相结合的评估结构，仍需通过更系统的临床试验来评估其可行性和有效性。

总的来说，本研究为ADOS-2在意大利语境下的应用提供了重要的理论支持和实证依据。通过揭示三个核心症状维度的结构，以及这些维度与认知发展之间的关系，研究不仅有助于改进早期诊断工具，也为临床实践中的干预策略提供了新的方向。此外，研究还强调了多学科协作在ASD评估中的重要性，包括心理测量方法、临床观察以及行为任务设计的结合。这种综合方法有助于更准确地捕捉ASD的早期表现，并为不同发展阶段的儿童提供个性化的评估方案。未来的研究可以在此基础上进一步探索其他文化背景下的应用，以及如何通过优化评估工具来提高早期诊断的效率和准确性。