Neues System zur Verbesserung der Früherkennung von Autismus
Forscher der Indiana University School of Medicine haben ein neues System entwickelt, mit dem Kinder auf Autismus-Spektrum-Störungen untersucht und bewertet werden können. Das auf die Grundversorgung ausgerichtete System wird landesweit implementiert, um festzustellen, ob ein Kind in einem früheren Alter an einer Autismus-Spektrum-Störung (ASD) leidet.
Ein Bericht der Centers for Disease Control aus dem Jahr 2020 schätzt, dass jedes Jahr 1 von 54 Kindern in den USA mit ASD identifiziert wird. Während bei Kindern bereits im Alter von 2 Jahren ASD diagnostiziert werden kann, werden die meisten Kinder nach dem 4. Lebensjahr immer noch diagnostiziert.
Eine wachsende Zahl von Beweisen unterstützt den Wert einer frühzeitigen Diagnose und Behandlung. Studien haben gezeigt, dass frühzeitige evidenzbasierte Interventionen die Lebensqualität von Menschen mit ASD sowie ihrer Pflegekräfte und Familien erheblich verbessern können.
Diese Studie, veröffentlicht in Pädiatrieist das erste seiner Art in den USA, das Gesundheitssysteme in einem ganzen Bundesstaat umfasst.
„Einer der einzigartigen Aspekte dieser Bemühungen ist ihre Größe. Während ähnliche innovative diagnostische Ansätze bereits landesweit getestet wurden, liefern unsere auf der Primärversorgung basierenden Hubs zur Früherkennung von Autismus Daten, die einen Großteil des Bundesstaates Indiana repräsentieren “, sagte die Hauptautorin Rebecca McNally Keehn, Ph.D., H.S.P.P.
Im Rahmen der Initiative werden Hausärzte und Krankenpfleger geschult, um in einer Reihe von Hubs im ganzen Bundesstaat eine spezialisierte ASD-Bewertung durchzuführen. Die Wartezeiten für die Bewertung und das mittlere Diagnosealter sind im Vergleich zu spezialisierten Diagnosezentren erheblich reduziert.
Nancy Swigonski, M. D., und Mary Ciccarelli, M. D., leiteten ihr Team, um das landesweite Früh-ASD-Screening- und Bewertungssystem in der Grundversorgung zu entwickeln. Sie stellten fest, dass der Ansatz erfolgreich war, um den Zugang zu Bewertungen zu verbessern und das Diagnosealter zu senken.
"Durch die Verbesserung des Zugangs zu früheren hochwertigen diagnostischen Bewertungen in den lokalen Gemeinschaften der Kinder hoffen wir, dass Kinder an evidenzbasierten Interventionen teilnehmen, die die Entwicklungsergebnisse hier in Indiana verbessern können", sagte Keehn.
Von über 2.000 Patienten, die von 2012 bis 2018 an den EAE-Hubs (Early Autism Evaluation) in Indiana untersucht wurden, haben 33 Prozent eine ASD-Diagnose erhalten. Das mittlere Diagnosealter in den Hubs beträgt 30 Monate, während der nationale Durchschnitt bei über 48 Monaten liegt.
Die Studie ergab auch, dass die durchschnittliche Wartezeit für die Bewertung an einem EAE-Hub 62 Tage betrug, verglichen mit früheren Schätzungen von 9 bis 12 Monaten in spezialisierten Diagnosezentren.
"Dieses System ermöglicht es den Gemeinden, lebensverändernde Diagnosedienste vor Ort bereitzustellen, was den Entwicklungsverlauf bei Kindern, die zuvor bis zum Alter von 5 Jahren oder älter ohne Diagnose blieben, drastisch verändert", sagte Naseer Syed, MD, Kinderarzt bei Meridian Health Services in Muncie , Indiana.
„Ein Teil von etwas zu sein, das das Leben verändert, ist eine Belohnung für sich. Es lohnt sich, die Auswirkungen auf das Kind und seine Familie zu beobachten. “
Eine wichtige Komponente der EAE-Hubs ist die Partnerschaft von Organisationen und Fachleuten im gesamten Bundesstaat Indiana, die zusammenarbeiten, um Familien, die möglicherweise von dieser Diagnose betroffen sind, die erforderliche Pflege zukommen zu lassen.
Syed ist einer von mehr als 30 landesweiten Hausärzten und Krankenschwestern, die von der EAE-Hub-Führung für diese spezielle ASD-Bewertung geschult wurden.
Diese Schulung ermöglicht es Ärzten, Kinder, bei denen ein ASD-Risiko besteht, bei einem 90-minütigen Besuch in der Grundversorgung zu identifizieren und dann mit dem überweisenden Hausarzt zusammenzuarbeiten, um auf Interventionen und Ressourcen der Gemeinde zuzugreifen.
Quelle: Indiana University School of Medicine
