2024
Predictors of age at diagnosis in autism spectrum disorders : the use of multiple regression analyses and a classification tree on a clinical sample
HRDLIČKA, Michal, Tomáš URBÁNEK, Adéla ROTREKLOVÁ, Aneta KULTOVÁ, Ondřej VÁLEK et. al.Základní údaje
Originální název
Predictors of age at diagnosis in autism spectrum disorders : the use of multiple regression analyses and a classification tree on a clinical sample
Název česky
Prediktory věku při stanovení diagnózy u porucha autistického spektra : užití mnohočetné regresní analýzy a klasifikačního stromu u klinického souboru
Autoři
HRDLIČKA, Michal (203 Česká republika, garant, domácí), Tomáš URBÁNEK (203 Česká republika, domácí), Adéla ROTREKLOVÁ (203 Česká republika), Aneta KULTOVÁ (203 Česká republika), Ondřej VÁLEK (203 Česká republika) a Iva DUDOVÁ (203 Česká republika)
Vydání
EUROPEAN CHILD & ADOLESCENT PSYCHIATRY, NEW YORK, SPRINGER, 2024, 1018-8827
Další údaje
Jazyk
angličtina
Typ výsledku
Článek v odborném periodiku
Obor
50101 Psychology
Stát vydavatele
Spojené státy
Utajení
není předmětem státního či obchodního tajemství
Impakt faktor
Impact factor: 6.400 v roce 2022
Organizační jednotka
Filozofická fakulta
UT WoS
000953074700001
Klíčová slova česky
Poruchy autistického spektra; věk diagnózy; společná domácnost, ADOS; věk otce; vzdělání matky
Klíčová slova anglicky
Autism spectrum disorders; Age at diagnosis; Shared household; ADOS; Paternal age; Maternal education
Štítky
Příznaky
Mezinárodní význam, Recenzováno
Změněno: 26. 6. 2024 11:15, Mgr. et Mgr. Stanislav Hasil
Anotace
V originále
The increasing prevalence of autism spectrum disorders (ASD) has led to worldwide interest in factors influencing the age of ASD diagnosis. Parents or caregivers of 237 ASD children (193 boys, 44 girls) diagnosed using the Autism Diagnostic Observation Schedule (ADOS) completed a simple descriptive questionnaire. The data were analyzed using the variable-centered multiple regression analysis and the person-centered classification tree method. We believed that the concurrent use of these two methods could produce robust results. The mean age at diagnosis was 5.8 +/- 2.2 years (median 5.3 years). Younger ages for ASD diagnosis were predicted (using multiple regression analysis) by higher scores in the ADOS social domain, higher scores in ADOS restrictive and repetitive behaviors and interest domain, higher maternal education, and the shared household of parents. Using the classification tree method, the subgroup with the lowest mean age at diagnosis were children, in whom the summation of ADOS communication and social domain scores was ≥ 17, and paternal age at the delivery was ≥ 29 years. In contrast, the subgroup with the oldest mean age at diagnosis included children with summed ADOS communication and social domain scores < 17 and maternal education at the elementary school level. The severity of autism and maternal education played a significant role in both types of data analysis focused on age at diagnosis.