Algorithm for expert rehabilitation assessment of autism syndrome in children

Cover Page

Cite item

Full Text

Open Access Open Access
Restricted Access Access granted
Restricted Access Subscription Access

Abstract

BACKGROUND: Despite the long-applied international classifications of diseases and disorders, in our country, no approved methodology has been approved for a comprehensive assessment of autism syndrome, considering categorical and dimensional approaches, age of the child, and polymorphism of symptomatology, which creates significant difficulties in diagnosis, determining the complex of rehabilitation measures, and assessing their effectiveness.

AIMS: To develop an algorithm for the expert rehabilitation diagnosis of autism spectrum disorders (ASDs) in children with disabilities according to the domains of the International Classification of Functioning, Disability, and Health (ICF).

MATERIALS AND METHODS: The study enrolled children recognized to have a disability for the first time due to autism in the St. Petersburg and Voronezh regions for 2016–2021. Data sources included state statistical reporting forms 7-D (sobes), acts and protocols of examinations, statistical maps, and data obtained from the Federal State Information System “Unified Automated Vertical Integrated Information and Analytical System”. The study is longitudinal and continuous. Analytical, documentary, data excavation, questionnaires, interviewing, statistical methods of research were employed. The methodology of the World Health Organization was used to study the functional profile according to the basic set for children with autism.

RESULTS: Data on functioning and life activity limitations of children with autism-related disability were analyzed taking into account the clinical form of autism, age of the child (0–3, 4–7, 8–14, and 15–17 years), and presence of comorbid symptomatology according to the ICD-10 criteria (1992) and IFC domains (2001). The main predictors of the severity of autism manifestations were identified depending on the age of the child: 0–3 years, rates of psychomotor and speech development in epicrisis terms; 4–17 years, degree of deficit of social communication/social interaction; and assessment of limited stereotypical forms of behavior. In children aged >3 years, comorbid symptomatology was also assessed, taking into account the use of psychometric scales and research methods approved in the Russian Federation. Predictors of autism severity were translated into expertly significant domains of the basic set of the ICF for ASDs. Quantitative assessment was performed in a unified format using ICF qualifiers comparable to the system of quantitative assessment adopted in medical and social expertise.

CONCLUSIONS: The results of the study allowed us to converge international and domestic standards of assessment of impaired functions and limitations of life activity in autism using the order of the Ministry of Labor of Russia № 585n as a ranking tool to translate the data on the functioning and life activity limitations of children with disability into the ICF determinants. The developed algorithm for expert rehabilitation diagnostics of autism syndrome is an important criterion for expert diagnostics, determining complex rehabilitation measures and evaluating the effectiveness of rehabilitation measures.

About the authors

Natalia P. Chistyakova

Federal Scientific and Educational Centre of Medical and Social Expertise and Rehabilitation named after G.A. Albrecht; The Main Bureau of Medical and Social Expertise for Saint Petersburg

Author for correspondence.
Email: npch74@mail.ru
ORCID iD: 0000-0002-7841-0953

assistant professor

Russian Federation, Saint Petersburg; Saint Petersburg

Sergey V. Litvintsev

Federal Scientific and Educational Centre of Medical and Social Expertise and Rehabilitation named after G.A. Albrecht

Email: sergejlitvincev@yandex.ru
ORCID iD: 0000-0002-1046-287X

md, dr. sci. (med.), professor

Russian Federation, St. Petersburg

Nika G. Travnikova

Federal Scientific and Educational Centre of Medical and Social Expertise and Rehabilitation named after G.A. Albrecht

Email: travnika@yandex.ru
ORCID iD: 0000-0001-8410-6360

cand. sci. (psychol.), assistant professor

Russian Federation, St. Petersburg

References

  1. American Psychiatric Association. Diagnostic and Statistical Manual of Mental Disorders, Fifth Edition (DSM-5). Arlington, VA: American Psychiatric Publishing; 2013. 992 p
  2. Pavlichenko AV. The present and future of diagnosis in psychiatric practice (on materials of XXII Congress of the European psychiatric association). Psychiatry and psychopharmacotherapy named after P.B. Gannushkin. 2014;(6):11–18. (In Russ).
  3. World Health Organization. ICD-10 Classification of mental and behavioural disorders. Diagnostic criteria for research. Geneva: World Health Organization; 1993. 263 p.
  4. Shaposhnikova AF. Methodology of examination of children 6–12 years old by means of the scale of clinical assessment of childhood autism. Mental Health. 2013;(5):7–11. (In Russ).
  5. International Classification of Functioning, Disability and Health (ICF) (amended and supplemented as of 2016). Draft. Saint Petersburg: Man; 2017. 262 р. (In Russ).
  6. Order of the Ministry of Labor of Russia № 675n of 28 November, 2016. «On approval of the terms of reference of the pilot project to test approaches to approve new classifications and criteria used in the implementation of medical and social expert assessment of children». Available from: https://www.garant.ru/products/ipo/prime/doc/71470298/ Accessed: 09.10.2023. (In Russ).
  7. Order of the Ministry of Labor of Russia № 585n of 27 August, 2019. «On classifications and criteria used in the implementation of medical and social expert assessment of citizens by federal state institutions of medical and social expert assessment». Available from: https://www.garant.ru/products/ipo/prime/doc/72921006/ Accessed: 06.10.2023. (In Russ).
  8. Pantyukhina GV, Pechora KL, Frucht EL. Diagnostic methods of neuro-psychological development of young children. Doskin VA, editor. Moscow; 1996. 76 р. (In Russ).
  9. Panasyuk AY. Adapted variant of the Wechsler method (WISC). Moscow; 1973. 80 р. (In Russ).
  10. Filimonenko YI, Timofeev VI. Veksler’s Test: Diagnosing the Level of Development of Intelligence (Children’s Variant): Methodological Guide. Saint Petersburg: Imaton; 2007. 112 р. (In Russ).
  11. Nikolskaya OS, Baenskaya ER, Liebling MM. Autistic child. Ways to help. Moscow: Terevinf; 2005. 284 р. (In Russ).
  12. Wing L. The continuum of autistic characteristics. In: Schopler E, Mesibov GB, editors. Diagnosis and Assessment in Autism. New York: Plenum Press; 1988. P. 91–110.
  13. Avellanet M, Selb M, Stucki G, Cieza A. Utility of using the ICF Core Sets in clinical practice. Rehabilitacion. 2015;49(4):197–201. doi: 10.1016/j.rh.2015.07.001
  14. Pomnikov VG, Penina GO, Naumenko LL, et al. Experience of the first application of ICF classification in the structure of the regulatory act of the Russian Federation. In: Actual problems of neurology: Practical cardioangioneurology: proceedings of the XIII scientific and practical conference of neurologists of the North-West Federal District with international participation; 2020 March 26–27; Syktyvkar. Syktyvkar: Komi Republican Printing House; 2020. Р. 92–93. (In Russ).
  15. Author’s certificate RUS № 191-743-662 APC NRIS. Adrianov AV, Pomnikov VG, Penina GO, Spiridonova VS, Chistyakova NP, Nepomniaskaya SA, Romanina VV. Classification and Criteria Used in the Implementation of Medical and Social Expertise by State Institutions (Quantitative System for Assessing the Degree of Severity of Persistent Impairments of the Body Functions of a Child under the Age of 18). MD5 file hash: 4 7 E 2 A 9 7 E 6 B 4 1 7 0 E 7 7 C C D F 7 2 7 1 2 B9 7 72. Deposited: 10/01/2009. (In Russ).
  16. Chistyakova NP, Litvintsev SV, Pomnikov VG. Possibilities of expert quantitative assessment of autism syndrome in children. In: Actual problems of neurology: Proceedings of the XV Scientific-Practical Conference of neurologists of the North-West Federal District with international participation; 2022 April 7–8; Syktyvkar. Syktyvkar: Komi republican printing house; 2022. P. 91–92. (In Russ).

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
2. Fig. 1. Algorithm for expert rehabilitation diagnosis of a disabled child with autism spectrum disorders. Note. МКФ — International classification of functioning, РАС — autism spectrum disorders, МКБ-10 — International classification of diseases, tenth revision.

Download (513KB)

Copyright (c) 2023 Eco-Vector

Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».