Early Predictors of ASD in Young Children Using a Nationally Representative Data Set

Artículo empírico que identifica predictores tempranos del trastorno del espectro autista (TEA) en niños estadounidenses usando datos secundarios del Early Childhood Longitudinal Study-Birth Cohort. El estudio comparó aproximadamente 100 niños con diagnóstico de TEA a los 4 años con niños con otras discapacidades y con desarrollo típico, mediante análisis de regresión logística multinomial. A los 9 meses se identificaron características limitadas (autorregulación y patrones de sueño); a los 2 años emergieron diferencias más evidentes en comunicación y lenguaje, función cognitiva, función motora, interacción social y autorregulación. Los hallazgos sugieren que la detección temprana es viable antes del diagnóstico clínico estándar (3-4 años), lo que permite intervención más precoz.

Puntos clave

• A los 9 meses de edad, la autorregulación y los patrones de sueño constituyen características limitadas pero identificables en niños que posteriormente serán diagnosticados con TEA.
• Las diferencias más claras y consistentes entre niños con TEA, otras discapacidades y desarrollo típico aparecen a los 2 años en comunicación, lenguaje, función cognitiva, motora e interacción social.
• La detección de predictores tempranos mediante análisis secundario de datos longitudinales nacionales permite identificar niños con riesgo de TEA años antes del diagnóstico clínico convencional.

Para quién: Investigadores, clínicos y profesionales de intervención temprana interesados en identificar indicadores tempranos de TEA para mejorar la detección y la oportunidad de intervención en poblaciones infantiles.