Trastornos del espectro autista

Trastorno del espectro autista y prematuridad: hacia un programa de cribado prospectivo

A. Hernández-Fabián, R. Canal-Bedia, M. Magán-Maganto, G. de la Fuente, I. Ruiz-Ayúcar de la Vega, A. Bejarano-Martín, C. Janicel-Fernández, C. Jenaro-Río [REV NEUROL 2018;66 (Supl. 1):S25-S29] PMID: 29516449 DOI: https://doi.org/10.33588/rn.66S01.2017534

OPEN ACCESS

Volumen 66 | Número S01 | Nº de lecturas del artículo 23.713 | Nº de descargas del PDF 1.005 | Fecha de publicación del artículo 01/03/2018

Descarga PDF Castellano Citación Buscar en PubMed

Compartir en:

Introducción Estudios transversales frente a longitudinales Problemas en el cribado de TEA en prematuros Estrategias de cribado alternativas Cribado en prematuros Conclusiones Bibliografía

Ir a otro artículo del número

RESUMEN

Introducción La prevalencia de trastornos del espectro autista (TEA) comunicada en estudios actuales en grupos de riesgo como son los recién nacidos pretérmino o con bajo peso al nacer, es más alta que en la población normal. Este hecho ha supuesto el incremento en los últimos años de estudios de cribado que investigan posibles factores de riesgo de TEA en los recién nacidos pretérmino y su trayectoria evolutiva.

Objetivo Exponer los resultados de los principales estudios de cribado de recién nacidos pretérmino a fin de presentar recomendaciones de cribado en esta población de riesgo.

Desarrollo Los resultados de los estudios presentados sugieren la posibilidad de que la trayectoria del desarrollo sociocomunicativo y conductual de los recién nacidos pretérmino difiera de lo esperado si su nacimiento se hubiera producido a término, lo que apoya el hecho de que se realicen programas de cribado basados en una monitorización evolutiva del desarrollo y se utilicen herramientas de cribado adaptadas a esta población de riesgo.

Conclusión Los menores prematuros son un grupo de riesgo que muestra características diferenciales para el cribado de TEA. Palabras clavebajo peso al nacer Cribado Longitudinal Prematuridad Signos precoces Trastornos del espectro autista CategoriasNeuropediatría Técnicas exploratorias

TEXTO COMPLETO (solo disponible en lengua castellana / Only available in Spanish)

Introducción

Los trastornos del espectro autista (TEA) constituyen una condición relativamente frecuente, llegando a una prevalencia del 1% o superior, según estudios recientes [1]. Aunque existe suficiente evidencia de la contribución genética en la patogénesis del autismo [2], la exposición prenatal/perinatal a situaciones adversas podría ser crucial para esta condición [3,4]. Estudios recientes sugieren una prevalencia más alta de síntomas de TEA en recién nacidos pretérmino (RNPT) o con bajo peso al nacer (BPN). Aún resulta difícil determinar la prevalencia de TEA en esta población por resultados variables (4-41%). Los estudios que utilizan herramientas específicas para TEA estiman prevalencias del 1,8-8% en niños con muy baja edad gestacional o muy BPN (26-28 semanas o < 1.000 g al nacer) [5-7], y de 1-5% en niños con BPN [8]. No obstante, los niños RNPT o BPN constituyen un grupo de riesgo diferente al de hermanos de niños con TEA. Esto se debe a la alta frecuencia de problemas de salud asociados, las múltiples visitas al hospital y el estrés familiar, entre otros, que dificultan identificar signos de alarma en los RNPT. La relación prematuridad-TEA se ha analizado con estudios transversales de prevalencia de TEA en niños que fueron prematuros, o que buscan factores de riesgo (prematuridad, bajo peso) en personas con TEA, y con estudios prospectivos que pretenden identificar alteraciones tempranas para intervenir cuando la plasticidad neuronal es alta y la diferencia con el desarrollo típico resulta pequeña [9]. Cada vez más estudios identifican trayectorias diferentes de desarrollo en los RNPT frente a los nacidos a término, incluso no habiendo lesiones neurológicas ni diagnóstico de TEA [10].

La mejora en la detección y el conocimiento de estos síntomas, ayudará a determinar el fenotipo conductual en RNPT/BPN, a establecer la prevalencia de TEA en este colectivo y a diseñar intervenciones individualizadas, antes de un diagnóstico de TEA. La relevancia de estas acciones justifica estudios longitudinales para definir herramientas de detección. En especial, herramientas de cribado longitudinal, que permitan identificar desviaciones evolutivas en el marco de las acciones de seguimiento de RNPT/BPN. Esas herramientas complementarían la detección basada en usar, en momentos puntuales, el M-CHAT (Modified Checklist for Autism in Toddlers) [11,12], el M-CHAT-R (Modified Checklist for Autism in Toddlers-Revised with Follow-Up) [13] o el Q-CHAT (Quantitative-Checklist for Autism in Toddlers) [14], que serían incapaces de discriminar precozmente los TEA de otras alteraciones en prematuros.

Estudios transversales frente a longitudinales

La diversidad metodológica y la confusión en los términos conducen a que sea difícil comprender la relación TEA-prematuridad. La mayoría de los estudios identifican la gran prematuridad como factor de riesgo de TEA [5-7,15], algo no tan claro en prematuros moderados o tardíos [16].

Wilkerson et al [17] evaluaron niños con TEA y con desarrollo típico con una escala de riesgo perinatal, y concluyeron que la edad gestacional es un factor predictor de TEA. Moster et al [18] recabaron diagnósticos de adultos que habían sido prematuros y determinaron un riesgo 7,3 veces mayor para TEA en los de 28-30 semanas y hasta 10 veces más riesgo entre los de 23-27 semanas. Esto sugería que la incidencia de TEA esta inversamente relacionada con la edad gestacional. Limperopoulos et al [7], en un estudio transversal en prematuros de menos de 1.500 g de 21,9 meses observaron que el 26% de prematuros resultaban positivos en M-CHAT, y lo correlacionaron con conductas internalizantes y déficits sociocomunicativos, con mayor déficit a menor peso y edad gestacional.

La discapacidad intelectual podría constituir un factor de confusión en prematuros, pero la mayoría de los estudios señalan más riesgo de TEA, con independencia de la discapacidad [19,20].

Los estudios longitudinales prospectivos resultan complejos y costosos. Al ser escasos, se desconocen los signos precoces de TEA en prematuros.

Problemas en el cribado de TEA en prematuros

El diagnóstico y la intervención tempranos mejoran el pronóstico [21,22]; por tanto, el cribado es importante en grupos de riesgo. Sin embargo, diversos estudios muestran más falsos positivos en prematuros [7,15]. Los realizados con M-CHAT constatan gran prevalencia de prematuros positivos de TEA [7,15,23,24], pero hay gran disparidad entre investigaciones [25-30] (Tabla).

Tabla. Estudios de cribado de trastornos del espectro autista (TEA) en prematuros o con bajo peso al nacimiento.
	Edad gestacional (semanas)	Edad de cribado (meses)	Herramientas	n	Valores psicométricos de cribado	Prevalencia de TEA
Limperopoulos et al [7]	23-30 (≤ 1.500 g)	21,9 ± 4,7	M-CHAT	91	No reporta	26% a
Kuban et al [25]	> 28	23,5-27,9	M-CHAT	988	No reporta	16% a
Moore et al [15]	22-26	24	M-CHAT	523	No reporta	41% a
Wong et al [26]	30	20-28 (media: 24)	Q-CHAT	141	No reporta	16,3% a Q-CHAT > 2 DE
Dudova et al [23]	> 1.500 g	24	M-CHAT FU, CSBSDP-ITC, ITSP	247	No reporta	9,7%
Guy et al [24]	32-36	24	M-CHAT FU	1.255	No reporta	5,4%
Gray et al [30]	< 30	24	M-CHAT FU	97	No reporta	1%
Kim et al [29]	< 28	24	M-CHAT FU	872	M-CHAT FU, S: 52%, E: 84%, VPN: 96%, VPP: 20%	3,4-4% aprox.
Pritchard et al [27]	< 29	24	M-CHAT FU	169	No reporta	1,8%
Boone et al [28]	< 30	18-36	BITSEA, PDDST-II-DCS	555	BITSEA, S: 70%, E: 73%	4%
BITSEA: Brief Infant Toddler Social Emotional Assessment; CSBSDP-ITC: Communication and Symbolic Behavior Scales Developmental Profile Infant-Toddler Checklist; DE: desviaciones estándares; E: especificidad; ITSP: Infant/Toddler Sensory Profile; M-CHAT: Modified Checklist for Autism in Toddlers; M-CHAT FU: Modified Checklist for Autism in Toddlers with Follow up interview; PDDST-II-DCS: Pervasive Developmental Disorders Screening Test-II; Q-CHAT: Quantitative-Checklist for Autism in Toddlers; S: sensibilidad; VPN: valor predictivo negativo; VPP: valor predictivo positivo. a Sólo positivos, no criterio de referencia para TEA.

Kuban et al [25] aplicaron el M-CHAT en prematuros, con una tasa de positivos del 21%, que se redujo al 16% tras excluir aquellos con discapacidad. Un estudio similar [15] también en prematuros observó una prevalencia inicial del 41%, que disminuyó al 6,5% seleccionando sólo a niños sin discapacidad. Dudova et al [23] también encuentran una alta prevalencia (9,7%). Sin embargo, Guy et al [24], obtuvieron un 2,4%, que aún es mayor que en la población general. Las diferencias en prevalencia podrían explicarse por las diferentes edades gestacionales, por problemas sensoriales, motores o trastornos distintos a TEA, y por incapacidad de las herramientas para discriminar [23,24]. Además, no siempre se hace una confirmación de casos inicialmente positivos. En el M-CHAT, no hacer una verificación tras un resultado positivo reduce las propiedades de la herramienta, conduciendo a más falsos positivos [29,30]. Estos datos sugieren recomendar el M-CHAT en menores de 1.500 g de peso o 32 semanas, [31], pero aplicándolo correctamente.

La versión revisada (M-CHAT- R) [13], con diferente número de ítems y puntos de corte, precisará estudios propios para determinar su validez en prematuros.

Estrategias de cribado alternativas

Las herramientas de cribado utilizadas sólo a una edad implicaría perder oportunidades de identificar niños en riesgo [32] o niños con presentaciones atípicas [33]. Así, se han diseñado herramientas para la vigilancia continuada del desarrollo de la comunicación social, lo que permite identificar con más precisión signos de TEA entre 12-24 meses. El Social Attention and Communication Study [34] es un programa para observar conductas sociocomunicativas a los 12-24 meses. Su sensibilidad es del 69-83,8%; su especificidad, del 99,9%, y su estabilidad de diagnóstico de TEA a 48 meses, del 85,5% [35]. Otra herramienta, también observacional, diseñada para monitorizar síntomas en población de riesgo es el Autism Observation Scale for Infants [36]. Se aplica entre 6-18 meses y evalúa atención visual, comunicación social, juego y desarrollo sensorimotor. Yaari et al [37] la aplicaron en prematuros. Identificaron una tasa de riesgo del 8-9% y, según los autores, refleja signos tempranos del fenotipo evolutivo pretérmino. Es probable que el fenotipo conductual del prematuro [38] tenga signos de TEA distintos o que presente síntomas solapados con los de TEA [10,37]. La observación clínica continua es una alternativa en un entorno como el nuestro [39]. Los resultados con el cribado observacional, para la vigilancia del desarrollo, aportan nuevas vías hacia un cambio de modelo en el cribado de TEA, tanto en poblaciones de riesgo (prematuros) como en cribado poblacional.

Cribado en prematuros

La Sociedad Española de Neonatología ha publicado el protocolo de seguimiento del recién nacido con peso menor de 1.500 g o menos de 32 semanas de gestación [31]. Constituye un marco para integrar el cribado longitudinal, en el seguimiento del RNPT, igual que el programa de salud infantil en atención primaria supuso el contexto de aplicación del cribado con M-CHAT en Castilla y León [12]. Este protocolo y sus visitas programadas serían el marco para la herramienta observacional, a partir de 6 meses de edad corregida. El estudio de la validez predictiva del modelo requeriría confirmar los casos positivos con una evaluación diagnóstica de TEA.

Conclusiones

La relación TEA-prematuridad es compleja. Los problemas de salud en los primeros años, frecuentes en prematuros, y la asociación con otros problemas causan gran interferencia en la interpretación de signos de TEA. Esta revisión indica que, a pesar de la variabilidad en prevalencia de TEA, los prematuros son un grupo de riesgo que muestra características diferenciales y en el que las herramientas de cribado actuales pueden no resultar fieles. Se sospecha que la trayectoria del desarrollo sociocomunicativo y conductual difiere de lo esperado si el nacimiento hubiera sido a término. Probablemente es erróneo suponer que los RNPT van a tener los mismos hitos evolutivos que los nacidos a término, pero más tardíamente. Si es así, no sería suficiente aplicar las herramientas disponibles de cribado considerando sólo la edad corregida. Además, es necesario conocer mejor la trayectoria evolutiva específica en los RNPT y riesgo de TEA, como sucede en niños con TEA no prematuros [40].

En conclusión, se precisan estudios longitudinales en los RNPT para comprender mejor sus procesos neuroevolutivos y desarrollar procedimientos adecuados de identificación para la vigilancia del desarrollo.

Bibliografía

↵ 1. Christensen DL, Baio J, Van Naarden Braun K, Bilder D, Charles J, Constantino JN, et al. Prevalence and characteristics of autism spectrum disorder among children aged 8 years –autism and developmental disabilities monitoring network, 11 sites, United States, 2012. MMWR Surveill Summ 2016; 65: 1-23.

↵ 2. Sandin S, Lichtenstein P, Kuja-Halkola R, Larsson H, Hultman CM, Reichenberg A. The familial risk of autism. JAMA 2014; 311: 1770-7.

↵ 3. Wang C, Geng H, Liu W, Zhang G. Prenatal, perinatal, and postnatal factors associated with autism: a meta-analysis. Medicine (Baltimore) 2017; 96: e6696.

↵ 4. Gardener H, Spiegelman D, Buka SL. Perinatal and neonatal risk factors for autism: a comprehensive meta-analysis. Pediatrics 2011; 128: 344-55.

↵ 5. Hack M, Taylor HG, Schluchter M, Andreias L, Drotar D, Klein N. Behavioral outcomes of extremely low birth weight children at age 8 years. J Dev Behav Pediatr 2009; 30: 122-30.

↵ 6. Johnson S, Hollis C, Kochhar P, Hennessy E, Wolke D, Marlow N. Autism spectrum disorders in extremely preterm children. J Pediatr 2010; 156: 525-7.

↵ 7. Limperopoulos C, Bassan H, Sullivan NR, Soul JS, Robertson RL Jr, Moore M, et al. Positive screening for autism in ex-preterm infants: prevalence and risk factors. Pediatrics 2008; 121: 758-65.

↵ 8. Pinto-Martin JA, Levy SE, Feldman JF, Lorenz JM, Paneth N, Whitaker AH. Prevalence of autism spectrum disorder in adolescents born weighing < 2000 grams. Pediatrics 2011; 128: 883-91.

↵ 9. Crais ER, Watson LR. Challenges and opportunities in early identification and intervention for children at-risk for autism spectrum disorders. Int J Speech Lang Pathol 2014; 16: 23-9.

↵ 10. Korzeniewski SJ, Joseph RM, Kim SH, Allred EN, O’Shea TM, Leviton A, et al. Social responsiveness scale assessment of the preterm behavioral phenotype in 10-year-olds born extremely preterm. J Dev Behav Pediatr 2017; 38: 697-705.

↵ 11. Robins DL, Fein D, Barton ML, Green JA. The Modified Checklist for Autism in Toddlers: an initial study investigating the early detection of autism and pervasive developmental disorders. J Autism Dev Disord 2001; 31: 131-44.

↵ 12. García-Primo P, Santos-Borbujo J, Martín-Cilleros MV, Martínez-Velarte M, Lleras-Muñoz S, Posada de la Paz M, et al. Programa de detección precoz de trastornos generalizados del desarrollo en las áreas de salud de Salamanca y Zamora. An Pediatr (Barc) 2014; 80: 285-92.

↵ 13. Robins DL, Casagrande K, Barton M, Chen CM, Dumont-Mathieu T, Fein D. Validation of the Modified checklist for Autism in Toddlers, revised with follow-up (M-CHAT-R/F). Pediatrics 2014; 133: 37-45.

↵ 14. Allison C, Baron-Cohen S, Wheelwright S, Charman T, Richler J, Pasco G, et al. The Q-CHAT (Quantitative Checklist for Autism in Toddlers): a normally distributed quantitative measure of autistic traits at 18-24 months of age: preliminary report. J Autism Dev Disord 2008; 38: 1414-25.

↵ 15. Moore T, Johnson S, Hennessy E, Marlow N. Screening for autism in extremely pre-term infants: problems in interpretation. Dev Med Child Neurol 2012; 54: 514-20.

↵ 16. Engle W, Kay M, Tomasheck C. ‘Late-preterm’ infants: a population at risk. Pediatrics 2007; 120: 1390-401.

↵ 17. Wilkerson DS, Volpe AG, Dean RS, Titus JB. Perinatal complications as predictors of infantile autism. Int J Neurosci 2002; 112: 1085-98.

↵ 18. Moster D, Lie RT, Markestad TN. Long-term medical and social consequences of preterm birth. N Engl J Med 2008; 359: 262-73.

↵ 19. Xie S, Heuvelman H, Magnusson C, Rai D, Lyall K, Newschaffer CJ, et al Prevalence of autism spectrum disorders with and without intellectual disability by gestational age at birth in the Stockholm youth cohort: a register linkage study. Paediatr Perinat Epidemiol 2017; 31: 586-94.

↵ 20. Joseph RM, O’Shea TM, Allred EN, Heeren T, Hirtz D, Paneth N, et al. Prevalence and associated features of autism spectrum disorder in extremely low gestational age newborns at age 10 years. Autism Res 2017; 10: 224-32.

↵ 21. Kasari C. Assessing change in early intervention programs for children with autism. J Autism Dev Disord 2002; 32: 447-61.

↵ 22. Howard JS, Sparkman CR, Cohen HG, Green G, Stanislaw H. A comparison of intensive behavior analytic and eclectic treatments for young children with autism. Res Dev Disabil 2005; 26: 359-83.

↵ 23. Dudova I, Markova D, Kasparova M, Zemankova J, Beranova S, Urbanek T, et al. Comparison of three screening tests for autism in preterm children with birth weights less than 1,500 grams. Neuropsychiatr Dis Treat 2014; 10: 2201-8.

↵ 24. Guy A, Seaton SE, Boyle EM, Draper ES, Field DJ, Manktelow BN, et al. Infants born late/moderately preterm are at increased risk for a positive autism screen at 2 years of age. J Pediatr 2015; 166: 269-75.

↵ 25. Kuban KC, O’Shea TM, Allred EN, Tager-Flusberg H, Goldstein DJ, Leviton A. Positive screening on the Modified Checklist for Autism in Toddlers (M-CHAT) in extremely low gestational age newborns. J Pediatr 2009; 154: 535-40.

↵ 26. Wong HS, Huertas-Ceballos A, Cowan FM, Modi N; Medicines for Neonates Investigator. Evaluation of early childhood social-communication difficulties in children born preterm using the Quantitative Checklist for Autism in Toddler Group. J Pediatr 2014; 164: 26-33.

↵ 27. Pritchard MA, De Dassel T, Beller E, Bogossian F, Johnston L, Paynter J, et al. Autism in toddlers born very preterm. Pediatrics 2016; 137: e20151949.

↵ 28. Boone KM, Brown AK, Keim SA. Screening accuracy of the brief infant toddler social-emotional assessment to identify autism spectrum disorder in toddlers born at less than 30 weeks’ gestation. Child Psychiatry Hum Dev 2017; Nov 17. [Epub ahead of print].

↵ 29. Kim SH, Joseph RM, Frazier JA, O’Shea TM, Chawarska K, Allred EN, et al. Predictive validity of the Modified Checklist for Autism in Toddlers (M-CHAT) born very preterm. J Pediatr 2016; 178: 101-7.

↵ 30. Gray PH, Edwards DM, O’Callaghan MJ, Gibbons K. Screening for autism spectrum disorder in very preterm infants during early childhood. Early Hum Dev 2015; 91: 271-6.

↵ 31. Grupo de Seguimiento de la Sociedad Española de Neonatología. Protocolo de seguimiento para el recién nacido menor de 1500 g o menor de 32 semanas de gestación. Madrid: Sociedad Española de Neonatología; 2017.

↵ 32. Barbaro J, Dissanayake C. Early markers of autism spectrum disorders in infants and toddlers prospectively identified in the Social Attention and Communication Study. Autism 2013; 17: 64-86.

↵ 33. Dietz C, Swinkels S, Van Daalen E, Van Engeland H, Buitelaar JK. Screening for autistic spectrum disorder in children aged 14 to 15 months. II: population screening with the Early Screening of Autistic Traits Questionnaire (ESAT). Design and general findings. J Autism Dev Disord 2006; 36: 713-22.

↵ 34. Barbaro J, Dissanayake C. Prospective identification of autism spectrum disorders in infancy and toddlerhood using developmental surveillance: the social attention and communication study. Dev Behav Pediatr 2010; 31: 376-85.

↵ 35. Barbaro J, Dissanayake C. Diagnostic stability of autism spectrum disorder in toddlers prospectively identified in a community-based setting: behavioural characteristics and predictors of change over time. Autism 2017; 21: 830-40.

↵ 36. Bryson SE, Zwaigenbaum L, McDermott C, Rombough V, Brian J. The Autism Observation Scale for Infants: scale development and reliability data. J Autism Dev Disord 2008; 38: 731-8.

↵ 37. Yaari M, Yitzhak N, Harel A, Friedlander E, Bar-Oz B, Eventov-Friedman S, et al. Stability of early risk assessment for autism spectrum disorder in preterm infants. Autism 2016; 20: 856-67.

↵ 38. Johnson S, Marlow N. Preterm birth and childhood psychiatric disorders. Pediatr Res 2011; 69: 11-8.

↵ 39. Barbaro J, Halder S. Early identification of autism spectrum disorder: current challenges and future global directions. Curr Dev Disord Rep 2016; 3: 67-74.

↵ 40. Landa RJ, Gross AL, Stuart EA, Bauman M. Latent class analysis of early developmental trajectory in baby siblings of children with autism. J Child Psychol Psychiatry 2012; 53: 986-96.

Autism spectrum disorder and prematurity: towards a prospective screening program

Introduction. The prevalence of autism spectrum disorders (ASD) reported in current studies in risk groups such as preterm or low birth weight infants is higher than in the normal population. This fact has led to the increase in recent years of screening studies that investigate possible risk factors for ASD in preterm newborns and their developmental trajectory.

Aim. To present the results of the main screening studies of preterm newborns in order to propose screening recommendations for this population at risk.

Development. The results of the studies presented suggest the possibility that the trajectory of socio-communicative and behavioral development of preterm infants differed from what was expected if their birth had occurred at term. This supports the fact that screening programs are carried out based on developmental surveillance and that it is advisable to use screening tools adapted to this population at risk.

Conclusion. Premature children are a risk group that shows differential characteristics for the screening of ASD.

Key words. Autism spectrum disorder. Early signs. Longitudinal. Low birth weight. Prematurity. Screening.

Acceso directo al último número

Último Podcast