1. INTRODUÇÃO

O Transtorno do Espectro Autista (TEA) é um transtorno de neurodesenvolvimento prevalente. Nos Estados Unidos foi encontrada uma prevalência de 110 a cada 10.000 indivíduos de 3 a 17 anos no ano de 2007 em uma amostra composta por 78037 pessoas (Koogan et al., 2009). Um estudo realizado em cidade do sudoeste do Brasil, verificou uma estimativa de 0,3% em crianças com idade escolar (Paula et al., 2011). Segundo o Diagnostic and Statistical Manual of Mental Disorders [DSM]-5) (American Psychological Association [APA], 2013), o diagnóstico de TEA é sustentado por dois eixos: 1) os déficits sociais e de comunicação, tais como prejuízos em atenção compartilhada, brincar, interesse social, habilidades de interação social e 2) comportamentos repetitivos e restritivos, como estereotipias motoras, ecolalias, sensibilidade sensorial e padrões rígidos de interesses. Além disso, este manual define que a gravidade é determinada pela variação de sintomas e funcionalidade. Três níveis são descritos: a) Nível 1- Requer suporte; b) Nível II – Exige apoio substancial; c) Nível III – Exige muito apoio substancial. O diagnóstico é essencialmente clínico e embasado em comportamentos observáveis (Hyman et al., 2020). Escalas comportamentais podem ser utilizadas para auxiliar a identificação de sintomas, a exemplo de: Modified Checklist for Autism in Toddlers (M-CHAT), instrumento composto por 23 itens desenvolvido a partir de sintomas presentes no autismo (Losapio & Pondé, 2008); a Childhood Autism Rating Scale (CARS), que compreende 15 itens avaliados em escalonamento de sintomas, o que permite verificar a gravidade dos mesmos (Pereira et al., 2008); a Autism Behavior Checklist (ABC), composta por 57 itens e validada no Brasil por Marteleto e Pedromônico (2005).

Ainda que os sinais comportamentais sejam fundamentais, aspectos cognitivos têm sobressaído na caraterização diagnóstica. Brown et. al. (2017), por exemplo, sugerem alta prevalência de deficiência intelectual (DI) no TEA (31% no intervalo QI <70), descrita pelo centro nacional de doenças nos Estados Unidos. Outros autores sugerem que o prejuízo intelectual pode potencializar a gravidade dos sintomas centrais do TEA (Cervantes & Matson, 2015; Delehanty et al., 2018). Delehanty e colaboradores (2018) descrevem estudos, nos quais a heterogeneidade do TEA se relaciona ao padrão intelectual e de habilidades verbais; neste contexto, a comorbidade entre TEA e déficits cognitivos pode ser desfavorável para evolução clínica destes indivíduos. Estes autores avaliaram crianças em idade pré-escolar, sendo um grupo sem TEA, um grupo com TEA e outro grupo com TEA e comorbidades cognitivas (alterações na linguagem e DI). Os resultados indicaram que o grupo com TEA e DI performou pior que todos os outros grupos nos componentes simbólicos e sociais da CSBS Behavior Scale, que elicia comportamentos comunicativos em uma interação com um cuidador e o examinador, com escores em domínios: social, discurso e simbólico. Em um estudo transcultural de Bernard Paulais et. al. (2019) também se encontra uma correlação significativa entre a gravidade de DI e heterogeneidade dos sintomas no TEA no grupo avaliado no Brasil; contudo, não se observa a mesma correlação com DI controlado por diferenças de idade, gravidade do TEA e níveis de desenvolvimento avaliados pela escala Socio-emotional Cognitive Evaluation Battery (SCEB), que avalia 16 domínios, dentre eles cognitivos (ex.: relações espaciais, permanência de objeto, brincadeira simbólica) e sócio emocional (ex: atenção compartilhada, expressões emocionais, imitação de gesto e vocal).

Além da presença de DI em parte das pessoas com TEA, a literatura traz consistentemente um perfil de disfunção executiva nesta população (Demetriou et al., 2018). Salientase que o DI é parcialmente vinculado a funções executivas (Ardila, 2018), visto o raciocínio fluido constitui parte importante do conceito de inteligência, inclusive em termos psicométricos (Ardila, 2018). As funções executivas também se conectam à Theory of Mind- ToM (Kouklari et al., 2018), característica sociocognitiva central do diagnóstico. Estudo recente de Dias e colaboradores (2020), realizado com crianças pré-escolares, encontrou correlações significativas entre habilidades de ToM e variáveis de controle inibitório e memória operacional. As funções executivas nucleares (Fernandes et al., 2018), tais como memória operacional (Habib, et al., 2019), controle inibitório (Schmittet al., 2018) e flexibilidade cognitiva (Smith et al., 2019), são portanto elementos fundamentais a serem compreendidos no perfil neuropsicológico desta população clínica.

Em princípio, a flexibilidade cognitiva (FC) talvez seja o componente executivo que melhor se relaciona com os critérios nosológicos do TEA (APA, 2013; Simms, 2017). Dificuldade em FC remete a sintomas centrais do transtorno, tais como comportamentos repetitivos, estereotipados e mesmo à inadequação social (Faja & Nelson Darling, 2019). Miller e colaboradores (2015) ponderaram que prejuízos observados em tarefas de flexibilidade, estariam também associados a déficits na sustentação de uma nova regra verbal que possibilita o redirecionamento do comportamento. Leung e Zakzanis (2014) analisaram o valor preditivo da performance em FC na identificação de crianças com TEA utilizando testes neuropsicológicos padronizados e escalas ecológicas. Na escala Brief (Behavioral Rating Inventory of Executive Function), a flexibilidade aparece como marcador clínico para o diagnóstico, mas não há a mesma robustez quando a flexibilidade é testada em paradigmas mais formais e objetivos (testes neuropsicológicos padronizados).

Habib et. al. (2019) realizaram uma revisão sistemática sobre a memória operacional no TEA. Eles identificaram que, ao longo da vida, pessoas com TEA apresentam prejuízos nessa função cognitiva, mas destacaram limitações nos estudos analisados, em especial o método de registro de desempenho. Muitos estudos também apontam para dificuldade de memória de trabalho visuoespacial no TEA, essencial para o processamento de informações afetivas e do mundo social (Barendse et al., 2018; Habib et al., 2019). Por outro lado, Faja e Dawson (2014) utilizaram um modelo de manipulação de conteúdo fonológico e não encontraram diferenças entre grupos com desenvolvimento típico e com TEA. Entretanto, sua amostra foi composta por idade de 6 a 7 anos, o que pode estar relacionado a faixas de desempenho menos exigentes para esta função cognitiva.

Quanto ao controle inibitório, os resultados na literatura são menos consensuais. Alguns autores encontram prejuízos de controle inibitório em TEA, já outros não. Christ e colaboradores (2007) usaram múltiplas tarefas de controle inibitório e obtiveram resultados diferentes. O grupo com TEA teve desempenho intacto de TEA em tarefas que avaliavam como o paradigma Stroop, e maior dificuldade quando se tratava de resistência a distratores visuais (flanker interference task) e tarefa go no-go, onde duas condições experimentais eram administradas (Go/NO-GO). Neste caso, o grupo com TEA cometeu mais erros na tentativa go do que os controles; assim como apresentou mais informações visuais incongruentes. Czermainski e colaboradores (2014) realizaram um estudo com crianças e adolescentes entre 9 e 15 anos de idade, com objetivo de verificar o perfil de funções executivas em indivíduos com TEA. Foram encontradas diferenças entre o grupo controle e clínico (TEA) nas habilidades de controle inibitório, tanto no paradigma Stroop, quanto em Go no Go verbal. Schmitt et al. (2018) também realizaram um estudo com indivíduos com TEA e controles, onde a idade variava de 5 a 28 anos. Foi utilizado um paradigma stop-signal e os autores encontraram os seguintes resultados: (1) o grupo com TEA apresentou maior prejuízo em atrasar respostas comportamentais em situações de incerteza, porém eles não apresentam a mesma dificuldade em parar diante de um sinal de stop; (2) a capacidade de atrasar respostas em situação de incerteza diminui com o aumento da demanda da tarefa, ou seja, quanto mais longo o período da incerteza (escolha de respostas), menor a capacidade de controle inibitório. Esta variabilidade de resultados apontam para diferentes padrões de desempenho de controle inibitório, parecendo estar associado a tarefas que demandam inibição de resposta preponderantes, inibição comportamental e menor possibilidade de automatização da tarefa.

Os estudos apresentados corroboram a relevância de investigação do funcionamento executivo no TEA, que pode auxiliar na compreensão de nuances, gravidade da sintomatologia e, por consequência, o prognóstico do indivíduo. Consequentemente, despertam discussões quanto (1) às características de comprometimento de memória de trabalho e controle inibitório no TEA; (2) aos paradigmas de avaliação utilizados. Neste sentido, o objetivo deste estudo foi investigar o perfil neuropsicológico de crianças com TEA em termos de capacidade intelectual, considerando que esta também é impactada por gerenciamento executivo, assim como funções executivas nucleares (memória de trabalho, controle inibitório e flexibilidade cognitiva).

2. MÉTODO

2.1 Participantes

A amostra foi constituída por 62 crianças entre 7 e 14 anos de idade, sendo 44 participantes do grupo controle, e 18 participantes com diagnóstico de TEA. A amostra é oriunda das seguintes instituições, sendo 25 participantes provenientes de Organizações Não Governamentais (ONG) do Instituto Reação, 19 participantes de Escola particular do Rio de Janeiro, 15 participantes oriundos de Serviço de Psicologia aplicada e três participantes do Ambulatório de Psiquiatria Infantojuvenil do Rio de Janeiro.

Grupo Clínico TEA (GTEA): Os participantes do grupo clínico foram incluídos a partir de uma chamada de pesquisa. Após sua inscrição na lista de espera, foram triados por um instrumento telefônico padronizado -Phone Screening Interview (PSI) (Charchat-Fichman et al., 2020). Esta entrevista, composta de 12, questões rastreou sintomas de TEA. As crianças que apresentaram nível de sintomas acima do ponto de corte foram encaminhadas para avaliação com médico psiquiatra. O diagnóstico foi realizado através de uma avaliação clínica, construída a partir dos critérios do DSM-5 (APA, 2013), e de uso de uma escala comportamental padronizada (CARS). A avaliação clínica foi construída partir dos critérios do DSM-5 (APA, 2013). Foram realizadas entrevista clínica com os pais e observação da criança. Na entrevista foi dada ênfase ao desenvolvimento motor, social, cognitivo e afetivo. Houve atenção especial quanto a informações sobre atraso, alterações ou ausência da fala, desinteresse nas relações pessoais, ausência da atenção compartilhada, rigidez cognitiva, dificuldade em realizar e/ou manter contato visual, alterações sensoriais, uso atípico de brinquedos e/ou objetos, deficiência nas brincadeiras simbólicas (faz de conta) e estereotipias. Para a observação da criança na sala de atendimento, foi usado o instrumento de avaliação da gravidade do Autismo: Childhood Autism Rating Scale (CARS) (Pereira et al., 2008).

Os critérios de inclusão do grupo clínico foram: (a) diagnóstico psiquiátrico positivo para TEA, (b) quadros leves e moderados avaliados pela escala CARS e (c) presença de linguagem verbal. Os critérios de exclusão envolveram: (a) presença de doença neurológica, (b) déficits visuais e auditivos; (c) participantes que não tiveram seu diagnóstico corroborado por avaliação psiquiátrica realizada durante a pesquisa, (d) participantes que não finalizaram a avaliação neuropsicológica por faltas ou desistência. A exclusão de doenças neurológicas e déficits sensoriais se justifica pela ideia de que poderiam agravar a sintomatologia ou inviabilizar a aplicação de alguns testes escolhidos para este protocolo de pesquisa, o que poderia provocar vieses ao perfil neuropsicológico. Estas informações podem ser visualizadas no fluxograma, Figura 1.

Grupo controle (GC): O recrutamento das crianças participantes do grupo controle foi realizado em escolas e ONGs. Ele se deu em função do aceite em participar da pesquisa e em seguida a partir de queixas prévias dos pais e/ou professores. Os critérios de inclusão foram: (a) estar matriculado em escola regular; (b) ausência de reprovação escolar; (c) ausência de mediação escolar; (d) ausência de queixas sociais (dificuldades de compreensão de regras socais, isolamento social e prejuízos de interação com pares) e (e) comportamentais (comportamentos agressivos com pares, prejuízos de sustentação de atenção em atividades formais e acadêmicas). As queixas foram avaliadas a partir de um questionário sociodemográfico e clínico. As crianças com queixas não participaram do protocolo de pesquisa. Foram excluídas crianças que após a avaliação apresentaram prejuízos globais no WASI e que não finalizaram a avaliação.

As crianças incluídas e excluídas e seus devidos critérios foram organizados em um fluxograma, como pode ser visto na Figura 1. Neste fluxograma são identificados a quantidade específica de crianças excluídas e as razões para tal.

2.2 Instrumentos

• Rastreio de Queixas:

  • - Questionário sociodemográfico e clínico desenvolvido pelos autores como base em sintomas sociais descritos no DSM-5 (APA, 2013) e critérios comportamentais associados a transtornos de neurodesenvolvimento. É composto por (a) itens de identificação; (b) itens sobre marcos de desenvolvimento; (c) itens referentes a queixas sociais, ou seja, relacionadas a comportamentos de interação social; (d) itens referentes à queixas de aprendizagem (; (e) itens referentes à queixas comportamentais, relacionados a comportamentos opositores e/ou disruptivos. Por fim, são solicitadas informações sobre diagnósticos prévios e histórico de tratamentos.

  • - Phone Screening Interview para detecção telefônica de sintomas do Transtorno do Espectro Autista (Charchat-Fichman et al., 2020): Foi desenvolvida para detecção precoce e retroativa de sintomas de TEA. Começa com um contato padrão a ser estabelecido por telefone com as seguintes informações: (a) nome do entrevistador; (b) confirmação de que a criança foi colocada na lista de espera para aquele serviço específico; e (c) o motivo da chamada. Segue-se uma breve coleta de dados sociodemográficos e sociais sobre a criança. A entrevista investiga os principais sintomas do TEA, levando em consideração as seguintes características: atenção compartilhada, comunicação social e padrões estereotipados/inflexíveis. Também são avaliados aquisição da linguagem e desenvolvimento motor. Em sua forma final é composta por 12 itens de verificação de sintomas de alerta e de desenvolvimento. As crianças que apresentam acima de sete sintomas positivos são encaminhadas para avaliação diagnóstica. Ressalta-se que o desempenho na PSI não varia em função da idade, escolaridade, gravidade e desenvolvimento linguístico ou motor. A análise de conglomerado das respostas dos pais na PSI mostrou os grupos com desenvolvimento e com TEA diferem no grau de dificuldade nas habilidades comunicativas e sociais.

• Bateria neuropsicológica:

  1. 1. - Escala de Inteligência Wechsler abreviada (WASI) (Wechsler, 2014): Instrumento breve de avaliação da inteligência, aplicável a crianças de 6 anos a idosos de 89 anos de idade. Fornece informações sobre os índices globais (IG), índice de execução (IE) e índice verbal (IV) a partir de quatro subtestes (vocabulário, cubos, semelhanças e raciocínio matricial). O subteste Vocabulário avalia a capacidade de formação e acesso a conceitos verbais; nele é solicitado ao participante que diga o significado de diferentes palavras. O subteste Cubos avalia capacidade planejamento e organização visuo-espacial; nele é solicitado aos participantes que construa com cubos padrões de formas abstratas. O subteste Semelhanças avalia capacidade de abstração de regras verbais; nele é solicitado ao participante que encontre o conceito geral a partir de semelhanças entre duas palavras. O subteste Raciocínio matricial avalia a capacidade de abstração de regras visuo-espaciais; nele é solicitado ao participante que encontre a parte que está faltando em uma figura maior, a partir de padrões visuo-espaciais. Em todos os subtestes os escores brutos são transformados em escores T e o somatório dos escores T geram três medidas compostas (QI Total, QI de Execução e QI Verbal). Foram analisados nesta amostra os escores T e as medidas compostas.
  2. 2. - Paradigma Stroop-Vitória (Oliveira et al., 2016; Spreen & Strauss, 1998): Avalia a susceptibilidade à interferência. O teste consiste em três condições. Na parte 1 (C1), o indivíduo deve nomear o mais rápido possível 24 quadrados pintados com as cores azul, verde, vermelho e amarelo. Na parte 2 (C2), o indivíduo deve nomear o mais rápido possível as cores, só que agora em forma de palavras comuns. Na parte 3 (C3), o procedimento é semelhante ao das partes anteriores, só que as palavras formam os nomes das cores pintadas de cores incongruentes. Foram avaliados nesta amostra os escores z do tempo de execução. O paradigma foi escolhido em função das inconsistências observadas na literatura e por ter uma tarefa de controle de velocidade de processamento, além de ser uma tarefa que exige alfabetização.
  3. 3. - Fluência verbal (Oliveira et al., 2016; Spreen & Strauss, 1998): Avalia memória semântica e flexibilidade cognitiva. O procedimento consistem em solicitar que o indivíduo produza oralmente o maior número possível de palavras iniciadas com as letras “F”, “A”, “M” durante um minuto. Não são consideradas palavras corretas: nomes próprios e derivações de gênero, número e grau. Nesta amostra foram avaliados os escores brutos de quantidade de palavras evocadas. Este teste foi escolhido por dar uma medida de flexibilidade cognitiva.
  4. 4. - Índice de Memória de trabalho (IMT) da Escala Weschler de Inteligência (WISC IV) (Wechsler, 2013): Avalia, através dos subtestes com dígitos e sequência de números e letras, o índice de memória de trabalho (armazenamento e processamento da informação). Subteste dígitos: consiste em aplicação de sequências de números. É aplicado em duas etapas (ordem direta e ordem inversa). Na ordem direta, o avaliando deve repetir as sequências na ordem em que são ditas pelo aplicador. Na sequência inversa, o avaliando deve repetir a sequência na ordem inversa à que o avaliador está repetindo. Cada item do subteste é composto por duas tentativas. A cada item, a quantidade de números na sequência aumenta. As tentativas não podem ser repetidas pelo avaliador. Este subteste avalia a memória de trabalho fonológica, atenção sustentada e flexibilidade cognitiva. Subteste com sequência números e letras: consiste na aplicação de sequências de números e letras, onde o avaliando deve colocar em ordem, iniciando por números e depois por letras. Os números devem estar em ordem crescente e as letras em ordem alfabética. Os escores ponderados do subteste dígitos e sequência números e letras compõem o valor de IMT. O índice foi escolhido por ser uma medida mais ampla do funcionamento de memória de trabalho fonológica, ou seja, que exige mediação de linguagem, além de verificar armazenamento e manipulação da informação. As variáveis investigadas são descritas na Tabela 1, com suas respectivas siglas e funções cognitivas correspondentes.

2.3 Aspectos éticos

Este estudo foi registrado e aprovado pelo Comitê de Ética da Pontifícia Universidade Católica do Rio de JaneiroPUC-Rio. O comitê gerou o parecer com o seguinte número: 2017-28. O estudo apresentou risco mínimo, como fadiga do participante. A participação foi voluntária, de modo que os sujeitos não receberam qualquer tipo de pagamento. Os voluntários podiam desistir da participação a qualquer momento. A aplicação dos instrumentos foi realizada após a assinatura do Termo de Consentimento Livre e Esclarecido – TCLE e do Termo de Assentimento Livre e Esclarecido.

2.4 Procedimentos

As crianças participantes do grupo clínico foram recrutadas a partir de uma chamada de pesquisa com crianças com TEA. Eram recebidas no Serviço de Psicologia Aplicada da PUC-Rio, onde era realizada a triagem telefônica para sintomas de TEA, e em seguida eram encaminhadas para avaliação psiquiátrica e neuropsicológica. Aquelas que cumpriam critérios de inclusão foram avaliadas pela neuropsicóloga em 4 sessões de 1 hora. As crianças que não cumpriam critérios de inclusão (diagnóstico corroborado por psiquiatra, quadros leves e moderados pela CARS e linguagem verbal presente) seguiam com a avaliação clínica da equipe de avaliação neuropsicológica do Serviço de Psicologia Aplicada-PUC-Rio; ou os pais eram convidados a participar da assistência do serviço de neuropsicologia, onde havia grupos de orientação de pais.

As avaliações foram realizadas por neuropsicólogos e estagiários de neuropsicologia treinados pelo pesquisador responsável. Para as crianças do GC, as avaliações foram realizadas nos locais de suas atividades acadêmicas, em horários que não as prejudicavam as suas atividades escolares. As crianças com queixas eram encaminhadas para o serviço de avaliação neuropsicológica da PUC-Rio. As crianças sem queixas eram avaliadas através do protocolo de pesquisa em 3 sessões de 1 hora cada.

2.4 Análise Estatística

Foi utilizado o pacote estatístico para ciências sociais- SPSS, versão 16.0. A análise descritiva dos dados utilizou medidas de tendência central e dispersão para idade, escolaridade e sexo. Em seguida, o grupo GTEA e GC foram comparados quanto à idade e escolaridade pelo teste t de Student. Para a variável sexo, foi utilizada a análise de quiquadrado. Foi utilizado o teste de V Cramer para calcular o tamanho do efeito para as diferenças significativas apontadas pelo χ2. Assumiu-se um tamanho de efeito insignificante quando ≤ .10, pequeno quando ≤ .30, mediano quando ≥ .50 e forte quando > .50 (Cohen, 1988).

O Teste t de Student foi utilizado para verificar o desempenho de GC e GTEA nas tarefas neuropsicológicas, após testar a normalidade da amostra (p>0,05), através do teste Shapiro-wilk (escolhido em função do tamanho da amostra nos respectivos grupos). Foi calculado o tamanho do efeito Cohen (1988), usando a correção de Hedges (g de Hedges), com valores de .20, .50 e .80 refletindo efeitos pequenos, médios e grandes, respectivamente (Hedges & Olkin, 1985). Foram gerados valores de média, desviopadrão, valor de t e grau de liberdade (df). Foi considerado valor de p<0,05 significativo.

A análise de curva ROC - Receiver operator characteristic verificou o poder discriminativo de cada variável cognitiva para os grupos de TEA e controle. Esta análise é utilizada em estudos de validade clínica (Tavareset al., 2017). Foi identificada a área sob a curva para todas as tarefas cognitivas. Em seguida, foram definidos os índices de sensibilidade e especificidade para as tarefas que tiveram área acima de 0,80, considerado um valor de precisão muito bom à excelente (Borges, 2016). Foram escolhidos os pontos de corte a partir da melhor relação entre sensibilidade e 1especificidade, ou seja, com valores mais próximos de 1.

3. RESULTADOS

3.1 Participantes

Este estudo foi composto por 62 participantes, sendo o GC formado por 44 indivíduos (69,8%) e o GTEA por 18 sujeitos (30,2%). A idade variou de 7 a 14 anos, com GTEA (M= 8,7; DP= 1,8) e GC (M=9,2; DP=1,6). A escolaridade variou do 1º ao 9º ano do ensino fundamental, sendo o grupo GTEA (M =3,4; DP =1,9) e GC (M =3,8; DP=1,6). Não foram observadas diferenças significativas quanto à idade t(61)=1,04, p =0,33 e à escolaridade t(60)= 0,84, p =0,30). Quanto ao sexo, há diferenças significativas entre os grupos (X²=16,29, p=0,00; V = 0,51). O GTEA apresentou maior número de meninos do que meninas (GTEA F=10,5%; GTEA M=84,5%); enquanto para GC há menor diferença (GC F=65,9%; GC M=34,1%).

3.2 Testes

O Teste t de Student comparou os grupos quanto variáveis cognitivas. A distribuição normal foi testada pelo teste Shapiro-wilk. Foram definidos como variáveis a serem analisadas: IG, IV, IE, IMT, FAM (paradigma fluência verbal) e C1, C2, C3 do (paradigma Stroop). Essas variáveis foram definidas em função da literatura neuropsicológica acerca das diferenças entre crianças com e sem diagnóstico de TEA. Verificam-se diferenças significativas entre os grupos em IG, IV, IMT, FAM, mas não para IE e condições 1, 2 e 3 (C1; C2; C3) do Stroop. Também se observam diferenças significativas para os subtestes do WASI (raciocínio matricial, semelhanças e vocabulário), o mesmo não ocorreu para cubos. A partir da análise de g de Hedges, IMT apresenta um efeito considerado muito grande, as variáveis IG, IV, IE, FAM, raciocínio matricial, semelhanças e vocabulário apresentam efeito de moderado a grande e C1; C2; C3 e cubo um efeito considerado pequeno. Os resultados estão descritos na Tabela 2.

A análise de curva ROC foi realizada para identificar o poder discriminativo das variáveis cognitivas. As áreas sob a curva, valor de p e intervalo de confiança estão descritos na Tabela 3.

Para as tarefas que apresentaram área sob a curva acima de 0,80 (IG e IMT), foram calculados pontos de corte, sensibilidade e especificidade a partir das relações entre níveis de sensibilidade e especificidade. Com isto, IG apresenta sensibilidade 0,76 e especificidade 0,80 (IC =0,69-0,94), com ponto de corte assumido de valor menor ou igual a 89,5. Para IMT sensibilidade 0,83 e especificidade 0,68 (IC=0,76-0,97), com ponto de corte assumido de valor menor ou igual a 86,5.

4. DISCUSSÃO

O presente estudo teve como objetivo investigar o perfil neuropsicológico de crianças com TEA, em termos de capacidade intelectual e funções executivas nucleares (memória de trabalho, controle inibitório e flexibilidade cognitiva). Os resultados da amostra descrevem diferenças significativas para sexo, mas não para idade e escolaridade entre os grupos. Também apontam para diferenças significativas entre os grupos GTEA e GC quanto a variáveis cognitivas de funcionamento global e funções executivas, como memória de trabalho e flexibilidade cognitiva, mas não para controle inibitório. Encontra-se, ainda, tamanho de efeito moderado a grande para grande parte das variáveis estudadas e valor discriminativo considerável entre os grupos, através da curva ROC, para variáveis de IG e IMT.

Quanto às características da amostra, não se verificam diferenças significativas quanto à idade e escolaridade dos grupos GC e GTEA. No que diz respeito ao sexo, há número reduzido de crianças com TEA do gênero feminino, gerando diferenças entre os grupos. Este dado é previsto e justificado pela literatura (Maia et al., 2018). Morales-Hidalgo e colaboradores (2018), a partir de uma revisão, sugerem que as meninas apresentam sintomas menos detectáveis em triagem e com maior associação com deficiência intelectual e outras comorbidades. Sendo assim, é provável que algumas destas características dificultem o diagnóstico ou mesmo a chegada aos serviços de atendimentos (Tomazelli & Fernandes, 2021).

Tabela 2. Comparação de perfis neuropsicológicos GC e GTEA

Nas análises entre os grupos, foram encontradas diferenças significativas para IG e IV, mas não para IE, o que sugere maior similaridades entre GG e GTEA quanto às tarefas não verbais. ou seja, aquelas que recrutam habilidades visuoconstrutivas e identificação de regras lógicas em mundo físico. Estas habilidades são requeridas pelos subtestes de IE, como cubos, único subteste que não apresentou diferenças significativas entre os grupos. Resultados semelhantes são encontrados em estudos prévios (Bernard Paulais et al., 2019; Delehanty et al., 2018). Por outro lado, a testagem que compõe IV apresenta modelo mais semântico, recrutando habilidades de formação de conceitos e identificação de categorias. O processamento do material semântico é uma fragilidade do TEA, uma evidência disso é assimetria de desempenho, nesta população, quanto a construção de nexo causal do mundo social (pior desempenho) (Baron-Cohen et al., 1986), e identificação relações causais do mundo físico (melhor desempenho) (Sigman & Ungerer, 1981).

Os resultados também mostraram diferenças entre os grupos em medidas de memória operacional, flexibilidade cognitiva, mas não em medidas de controle de interferência (C3-Stroop) e velocidade de processamento (C1 e C2). Estes resultados corroboram parte da literatura que traz maior consistência do impacto de memória operacional, estando relacionada com o processamento de informação afetiva e do mundo social (Mammarella et al., 2014). Em seu estudo, Mammarella e colaboradores (2014) verificaram que crianças com TEA realizam processamento visual baseado no detalhe. Estes autores descrevem uma assimetria em função de diferentes conteúdos processados. A fragmentação do processamento não se daria com manipulação de objetos, como construção de blocos, mas sim quando envolve a semântica ou a compreensão de contextos visuais. Logo, a memória de trabalho distingue-se no perfil neuropsicológico de TEA (Barendse et al., 2018) por ser essencial no processamento das informações e se conectar com outros componentes da cognição social, dentre eles a teoria da mente (Dias et al., 2020), onde é necessário manter diferentes informações para comparar aspectos e com isso formular hipóteses sociais (Duh et al., 2016).

Quanto ao paradigma de controle inibitório, Schmitt e colaboradores (2018) mostraram que o grupo com TEA teria mais impacto na inibição de interferências visuais quando estas aparecem ao mesmo tempo, ou seja, em situações de escolha e de incerteza. Por outro lado, em situações claras, onde entendem como e onde precisam inibir, como observado no modelo Stroop, eles conseguiriam ter melhor desempenho. Christ et al. (2011) também oferecem dados para um modelo múltiplo de controle inibitório. Eles encontraram desempenho intacto na inibição de resposta preponderante (como no paradigma Stroop) e na resistência proativa (capacidade de resistir a intrusões da memória), mas não na resistência a distratores visuais (não conseguiriam suprimir respostas visuais irrelevantes quando aparecem juntos). Considerando que o constructo de controle inibitório também se apresenta como um guarda-chuva (Nigg, 2000), com diferentes modelos de controle de interferência, uma das possibilidades para entender os resultados encontrados seria de que no TEA pode haver prejuízos em aspectos diferentes de controle inibitório daquele avaliado pelo paradigma utilizado neste estudo (Stroop). Este resultado corrobora outros achados e promove discussões quanto a escolhas de paradigmas na avaliação de características específicas do TEA. Por exemplo, quando a criança com TEA apresenta mais ou menos prejuízos atencionais comórbidos e não apenas secundários à suas características primárias de dificuldades de autorregulação.

Uma segunda hipótese seria a de que os prejuízos em situações de incerteza sobre estímulos visuais poderiam ser decorrentes do impacto da memória de trabalho. Este processo tem papel crucial na sustentação e análise para escolha, bem como do desengajamento atencional, que, por sua vez, é parte do processo da atenção compartilhada, característica sociocognitiva central do TEA (Schietecatte et al., 2012). Jaworski e Eigsti (2017) mostram relação de atenção compartilhada com baixos níveis de atenção visual, em especial no deslocamento visual (desengajamento ou shift), e sugerem que as bases de atenção executiva teriam como fundamento esses fatores. Em síntese, os prejuízos observados em controle inibitório, em parte, poderiam ser secundários a processos anteriores na cronologia do desenvolvimento, como atenção compartilhada, e/ou outros componentes executivos como memória de trabalho.

A flexibilidade é a característica cognitiva que mais se assemelha conceitualmente aos critérios comportamentais presentes no TEA, associado, inclusive, a sintomas disruptivos como a agressividade (Visser et al., 2014). A literatura discute com frequência prejuízos objetivos, nem sempre identificados na testagem. Ou seja, por vezes, é mais clara a identificação da inflexibilidade em contextos ecológicos do que em testes cognitivos (Leung & Zakzanis, 2014). O presente estudo utilizou como medida de flexibilidade cognitiva, a fluência verbal fonológica. Foram observadas diferenças significativas entre GC e GTEA nas três etapas da tarefa. As inconsistências observadas na literatura não foram identificadas neste estudo, logo houve discriminação entre os grupos a partir da variável de flexibilidade e o paradigma utilizado. Ressalta-se, contudo, que o paradigma deste artigo também sofre influência de aspectos do vocabulário, outra variável que obteve diferenças entre os grupos nesta amostra, o que pode ter impactado o resultado. Neste sentido, não se pode desconsiderar a literatura que propõe discussões pertinentes quanto à validade ecológica de testes de flexibilidade cognitiva em amostras de TEA. Visser et. al. (2014), por exemplo, não encontraram diferenças objetivas em testes neuropsicológicos de flexibilidade cognitiva nos diferentes grupos de crianças com TEA (com e sem deficiência intelectual), com presença ou ausência de comportamentos disruptivos, mas encontraram diferenças em escalas comportamentais. O mesmo foi observado por Faja e Nelson Darling (2019), que identificaram correlações entre a escala Brief e comportamentos inflexíveis no TEA, mas não identificaram correlações entre o change test e comportamentos inflexíveis. Para Visse et. al. (2014), os testes de flexibilidade cognitiva sofrem com perda de validade ecológica devido à exigência de normas mais precisas, o que explicaria parte da não detecção destes prejuízos. Além disso, as tarefas de flexibilidade sofrem impacto da demanda de CI e MT moduladas de formas diferentes nas tarefas existentes (Miller et al., 2015); assim como do recrutamento de atenção compartilhada (Jaworski & Eigsti, 2017). Isto poderia apontar para um padrão de inflexibilidade mais associada ao contexto social e a integração de informações sociais. A análise do tamanho do efeito apontou para magnitudes moderadas a grandes para variáveis IG, IV, IE, FAM, raciocínio matricial, semelhanças e vocabulário, sendo para IMT um efeito muito grande e para C1; C2; C3 e cubos um efeito considerado pequeno, corroborando os resultados da análise de significância.

Quanto à análise da curva ROC, os resultados mostram áreas acima de 0,80 para IMT e IG. Dentre todas as variáveis analisadas, estas teriam maior poder discriminativo entre os dois grupos. IMT e IG mostram relevância para o perfil de TEA avaliado neste estudo. Medidas de controle inibitório e flexibilidade não apresentaram o mesmo impacto para esta distinção na presente amostra. IG apresenta maior especificidade do que sensibilidade; isto é, discrimina crianças GTEA (sensibilidade) daquelas de GC, mas também crianças sem TEA (especificidade), o que é esperado para medidas cognitivas globais que, normalmente, são critérios importantes para outros diagnósticos e podem ter prejuízos em amostras não clínicas, como a deste estudo. Entretanto, avaliar e entender o funcionamento global no TEA auxilia na identificação de níveis de gravidade de seus sintomas, heterogeneidade do perfil cognitivo e diagnóstico diferencial com a deficiência intelectual pura (Cervantes & Matson, 2015; Constantino & Charman, 2016; Fernandeset al., 2018; Polyak et al., 2015; Bernard Paulais, et al.,2019). Já IMT mantém sua consistência ao analisar a sensibilidade e especificidade, a sensibilidade se mostra alta, ou seja, esse índice neuropsicológico discrimina bem casos do GTEA em relação ao GC. Por outro lado, há menor especificidade, ou seja, diminui o poder discriminativo para crianças sem quadro de TEA, no caso desta amostra, um grupo não clínico.

Os resultados encontrados estão condizentes com parte da literatura e abordam também as inconsistências encontradas neste perfil clínico; além disso, conduz para discussões sobre paradigmas utilizados para medir flexibilidade cognitiva (Christ et al., 2011; Miller et al., 2015; Leung & Zakanis, 2014) e a importância das variáveis neuropsicológicas na caracterização do perfil cognitivo de crianças com TEA, como a relação com desempenho de Teoria da Mente (Dias et al., 2020) e com heterogeneidade dos sintomas (Bernard Paulais et al, 2019; Delehanty et al., 2018). Também foram exploradas possíveis relações funcionais existentes entre MT, CI, flexibilidade, deslocamento atencional e atenção compartilhada no processamento cognitivo de desenvolvimento atípico do TEA.

O estudo apresenta algumas limitações, dentre elas o tamanho da amostra clínica, o que reduziu a possibilidade de avaliar variáveis do desenvolvimento como, por exemplo, as diferenças entre as idades; também o uso de apenas um paradigma de controle inibitório. Estudos futuros se beneficiariam da ampliação da amostra para verificar a heterogeneidade do desenvolvimento cognitivo em TEA, a partir de controle de idade; de análises comparativas com outros perfis clínicos do neurodesenvolvimento; bem como uso de paradigmas diferentes de controle inibitório para avaliar as diferenças de performance neste grupo. Estas análises poderão trazer informações para diagnósticos neuropsicológicos diferenciais com diferenças sutis no padrão de disfunção executiva, algo pertinente a todos os transtornos de neurodesenvolvimento.

A compreensão do perfil neuropsicológico do TEA também pode auxiliar na tomada de decisões clínicas. Dentre elas: (a) estratégias escolares mais específicas, visto que crianças com TEA apresentam perfis intelectuais diversos e um perfil executivo permeado por prejuízos consistentes em memória de trabalho, processo cognitivo fundamental para a aprendizagem; (b) escolhas medicamentosas, pois a heterogeneidade de funções executivas pode estar associada a perfis de crianças com TEA com padrões mais engessados de comportamento e com prejuízos atencionais mais ou menos persistentes; (c) estratégias de intervenção comportamental, já que mesmo os tratamentos psicoterápicos indicados para o TEA podem ser menos bem-sucedidos em função de prejuízos cognitivos descritos neste trabalho; (d) inserção de estimulação de funções cognitivas, precedendo ou ocorrendo em paralelo às intervenções preconizadas para o TEA.

Referências

American Psychiatry Association. (2013). Diagnostic and Statistical Manual of Mental disorders - DSM-5. 5th.ed. American Psychiatric Association.

Ardila, A. (2018) Is intelligence equivalent to executive functions? Psicothema 30(2),159-164. https://doi:10.7334/psicothema2017.329

Baddeley, A. (2012). Working memory: theories, models, and controversies. Annual Review Psychology, 63,1–29. http://doi: 10.1146/annurev-psych-120710-100422

Barendse, E. M., Schreuder, L. J., Thoonen, G., Hendriks, M. P., Kessels, R. P., Backes, W. H., Aldenkamp, A. P., & Jansen, J. F. (2018). Working memory network alterations in high‐functioning adolescents with an autism spectrum disorder. Psychiatry Clinical Neuroscience, 72, 73-83. https://doi.org/10.1111/pcn.12602

Baron-Cohen, S., Leslie, A., & Frith, U. (1986). Mechanical, behavioural and Intentional understanding of picture stories in autistic children. British Journal of Developmental Psychology, 4, 113-125. http://doi.org/10.1111/j.2044-835X.1986.tb01003.x

Bernard Paulais, M. A., Mazetto, C., Thiébaut, E., Nassif, M. C., Costa Coelho De Souza, M. T., Stefani, A. P., Blanc, R., Gattegno, M. P., Aïad, F., Sam, N., Belal, L., Fekih, L., Kaye, K., Contejean, Y., Wendland, J., Barthélémy, C., Bonnet-Brilhault, F., & Adrien, J.-L. (2019). Heterogeneities in Cognitive and Socio-Emotional Development in Children With Autism Spectrum Disorder and Severe Intellectual Disability as a Comorbidity. Frontiers in Psychiatry, 10. https://doi.org/10.3389/fpsyt.2019.00508

Brown, A.C, Chouinard, P.A, & Crewther, S.G. (2017) Vision research literature may not represent the full intellectual range of autism spectrum disorder. Frontier Human Neuroscience, 11,57. https://doi.org/10.3389/fnhum.2017.00057

Cervantes, P.E., & Matson, J.L. (2015) Comorbid Symptomology in Adults with Autism Spectrum Disorder and Intellectual Disability. Journal of Autism Developmental Disorder, 45, 3961–3970. http://doi.org/10.1007/s10803-015-2553-z

Cohen, J. (1988). Statistical Power Analysis for the Behavioral Sciences. Routledge Academic

Constantino, J. N., & Charman T. (2016). Diagnosis of Autism Spectrum Disorder: reconciling the syndrome, its diverse origins, and variation-in-expression. The Lancet Neurology, 15(3), 279-91. http://doi:10.1016/S1474-4422(15)00151-9

Christ, S.E., Holt, D.D., White, D.A., & Green, L. (2007) Inhibitory control in children with autism spectrum disorder. Journal of Autism Developmental Disorder, 37 (6), 1155-65. http://doi.org/10.1007/s10803-006-0259-y

Christ, S. E., Kester, L. E., Bodner, K. E., & Miles, J. H. (2011). Evidence of selective inhibitory impairment in individuals with autism spectrum disorder. Neuropsychology, 25(6), 690-701. http://doi.org/10.1037/a0024256

Czermainski, F. R., Riesgo, R., Guimaraes L. S. P., Bosa C., & Salles, J. F. (2014) Executive functions in children and adolescents with autism spectrum disorder. Paidéia, 24, 85-94. http:// doi.org/10.1590/1982-43272457201411

Daniels, A. M., & Mandell, D. S. (2014). Explaining differences in age at autism spectrum disorder diagnosis: a critical review. Autism: The International Journal of Research and Practice, 18(5), 583–597. http://doi.org/10.1177/1362361313480277

Delehanty, A.D, Stronach, S., Guthrie, W., Slate, E., & Wetherby, A.M. (2018) Verbal and nonverbal outcobames of toddlers with and without autism spectrum disorder, language delay, and global developmental delay. Autism Developmental Language Impairment, 3,1–19. http://doi: 10.1177/2396941518764764

Demetriou, E. A., Lampit, A., Quintana, D. S., Naismith, S. L., Song, Y. J. C., Pye, J. E., & Guastella, A. J. (2018). Autism spectrum disorders: a meta-analysis of executive function. Molecular Psychiatry, 23(5), 1198–1204. http://doi.org/10.1038/mp

Diamond, A. (2013). Executive Functions. Annual Review of Psychology, 64, 135-168. http://doi.org/10.1146/annurevpsych-113011-143750

Dias, N.M.. Batista, L.S., & Mecca, T.P. (2020). Evidências de validade do Teste de Teoria da Mente para Crianças: relação com funções executivas. Revista Neuropsicologia Latinoamericana, 12 (2,) 59-73. http://doi: 10.5579/rnl.2016.0553

Duh, S., Paik, J. H., Miller, P. H., Gluck, S. C., Li, H., & Himelfarb, I. (2016). Theory of mind and executive function in Chinese preschool children. Developmental psychology, 52(4), 582–591. http://doi.org/10.1037/a0040068

Faja, S., & Dawson, G. (2014). Brief Report: Performance on the Dimensional Change Card Sort and Backward Digit Span by young children with autism without intellectual disability. Child Neuropsychology, 20, 692-9. http://doi.org/10.1080/09297049.2013.856395

Faja, S., & Nelson Darling, L. (2019). Variation in restricted and repetitive behaviors and interests relates to inhibitory control and shifting in children with autism spectrum disorder. Autism, 23(5),1262-1272. http://doi.org/0.1177/1362361318804192

Fernandes, C.S., Charchat-Ficchman, H., & Barros, P. de S. (2018). Evidências de diagnóstico diferencial entre Transtorno do Espectro Autista (TEA) e Transtorno do desenvolvimento intelectual (TDI): análise de casos. Revista Neuropsicologia Latinoamericana, 10(2), 29-41. http://doi.org/10.5579/rnl.2016.0408

Fichman, H, Fernandes, Santos, C. F., Alves, da C. L. S. C. da C. H., e Oliveira, V. R. de F. B., de Miranda S. M., & Silveira, B. F. E. (2020). Development of the PSI: A phone interview for screening for Autistic Spectrum Disorder (ASD) symptoms. Psicologia Clínica, 32(3), 577598. https://dx.doi.org/10.33208/pc1980-5438v0032n03a08

Habib, A., Harris, L., Pollick, F., & Melville, C. (2019). A metaanalysis of working memory in individuals with autism spectrum disorders. PloS one, 14(4), e0216198. http://doi.org/10.1371/journal.pone.0216198

Hedges, L. V., & Olkin, I. (1985). Statistical methods for metaanalysis. Academic Press.

Hyman, S. L., Levy, S. E., Myers, S. M., & COUNCIL ON CHILDREN WITH DISABILITIES, SECTION ON DEVELOPMENTAL AND BEHAVIORAL PEDIATRICS (2020). Identification, Evaluation, and Management of Children With Autism Spectrum Disorder. Pediatrics, 145(1), e20193447. http://doi.org/10.1542/peds.2019-3447

Kogan, M.D., Blumberg, S.J., Schieve, L.A., Boyle, C.A., Perrin, J.M., Ghandour, R.M., Singh, G.K., Strickland, B.B., Trevathan, E., van Dyck, P.C.(2009). Prevalence of parentreported diagnosis of autism spectrum disorder among children in the US, 2007. Pediatrics. 124(5), 1395-403. http://doi.org/10.1542/peds.2009-1522

Kouklari, E.C., Tsermentseli, S., & Auyeung, B. (2018). Executive function predicts theory of mind but not social verbal communication in school-aged children with autism spectrum disorder. Research in Developmental Disabilities, 76, 12–24. http://doi.org/10.1016/j.ridd.2018.02.015

Jaworski, J.L.B., & Eigst, I.M. (2017). Low-level visual attention and its relation to joint attention in autism spectrum disorder. Child Neuropsychology, 23(3), 316-331. http://doi:10.1080/09297049.2015.1104293

Leung, R. C., & Zakzanis, K. K. (2014). Brief Report: Cognitive Flexibility in Autism Spectrum Disorders: A Quantitative Review. Journal of Autism and Developmental Disorders, 44 (10), 2628-2645. http://doi.org/10.1007/s10803-014-2136-4

Losapio, M., & Pondé, M. (2008). Translation into Portuguese of the M-CHAT Scale for early screening of autism. Revista de Psiquiatria do Rio Grande do Sul, 30(3), 221-229. http://doi.org/10.1590/S0101-81082008000400011

Maia, F. A., Almeida, M. T. C., Alves, M. R., Bandeira, L. V. S., Silva, V. B. da, Nunes, N. F., Cardoso, L. C. G., & Silveira, M. F. (2018). Transtorno do espectro do autismo e idade dos genitores: estudo de caso-controle no Brasil. Cadernos de Saúde Pública, 34(8). http://doi.org/10.1590/0102-311x00109917

Mammarella, I., Giofrè, D., Caviola, S., Cornoldi, C., & Hamilton, C. (2014). Visuospatial working memory in children with autism: The effect of a semantic global organization. Research in developmental disabilities, 35, 1349–1356. http://doi.org/10.1016/j.ridd.2014.03.030

Marteleto, M. R. F., & Pedromônico, M R M. (2005). Validity of Autism Behavior Checklist (ABC): preliminar study. Brazilian Journal of Psychiatry, 27(4), 295-301. http://doi.org/10.1590/S1516-44462005000400008

Masi, A., DeMayo, M. M., Glozier, N., & Guastella, A. J. (2017). An Overview of Autism Spectrum Disorder, Heterogeneity and Treatment Options. Neuroscience bulletin, 33(2), 183–193. http://doi.org/10.1007/s12264-017-0100-y

Morales-Hidalgo, P., Roigé-Castellví, J., Hernández-Martínez, C., Voltas, N., & Canals, J. (2018). Prevalence and Characteristics of Autism Spectrum Disorder Among Spanish School-Age Children. Journal Of Autism And Developmental Disorders, 48(9), 3176–3190. http://doiorg.ez370.periodicos.capes.gov.br/10.1007/s10803-018-3581-2

Miller, H. L., Ragozzino, M. E., Cook, E. H., Sweeney, J., A., & Mosconi, M. W (2015). Cognitive Set Shifting Deficits and Their Relationship to Repetitive Behaviors in Autism Spectrum Disorder. Journal of Autism Developmental Disorder, 45,805–815. http://doi: 10.1007/s10803-014-2244-1

Nigg, J. T. (2000). On inhibition/disinhibition in developmental psychopathology: Views from cognitive and personality psychology and a working inhibition taxonomy. Psychological Bulletin, 126(2), 220. http://doi.org/10.1037/0033-2909.126.2.220

Oliveira, R. M., Mograbi, D.C., Gabrig, I.A., & Charchat-Fichman, H. (2016). Normative data and evidence of validity for the Rey Auditory Verbal Learning Test, Verbal Fluency Test, and Stroop Test with Brazilian children. Psychology & Neuroscience, 9(1), 54-67. http://doi.org/10.1037/pne0000041

Paula, C.S, Ribeiro, S.H., Fombonee, E., & Mercadante, M.T. (2011) Brief report: prevalence of pervasive developmental disorder in Brazil: a pilot study. Journal of Autism Developmental Disorder, 41,1738-42. http://dx.doi.org/10.1007/s10803-011-1200-6

Pereira, A., Riesgo, R. S., & Wagner, M. B. (2008). Autismo infantil: Tradução e validação da Childhood Autism Rating Scale para uso no Brasil. Jornal de Pediatria, 84(6), 487–494. https://doi.org/10.1590/S0021-75572008000700004

Polyak, A., Kubina, R. M., & Girirajan, S. (2015). Comorbidity of Intellectual Disability Confounds Ascertainment of Autism: Implications for Genetic Diagnosis. American Journal of Medicine Genetic, Part B 168B, 600–608. http://doi: 10.1002/ajmg.b.32338

Schmitt, L. M., White, S. P., Cook, E. H., Sweeney, J. A., & Mosconi, M. W. (2018). Cognitive mechanisms of inhibitory control deficits in autism spectrum disorder. Journal of Child Psychology Psychiatry, 59, 586-595. http://doi: 10.1111/jcpp.12837

Schietecatte, I., Roeyers, H., & Warreyn, P. J. (2012). Exploring the nature of joint attention impairments in young children with autism spectrum disorder: associated social and cognitive skills. Autism Devopmental Disorder, 42(1). https://doi.org.ez370.periodicos.capes.gov.br/10.1007/s10803-011-1209-x

Sigman, M., & Ungerer, J. A. (1981). Sensorimotor skills language comprehension in autistic children. Journal of Abnormal Child Psychology, 9, 149-165. http://doi:10.1007/BF00919111

Simms, M. D. (2017). When Autistic Behavior Suggests a Disease Other than Classic Autism. Pediatric Clinics of North America 64, 127–138. http://doi:10.1016/j.pcl.2016.08.009

Smith, H., Carter, A. S., Blaser, E., & Kaldy, Z. (2019). Successful attentional set-shifting in 2-year-olds with and without Autism Spectrum Disorder. PLOS ONE, 14(3), e0213903. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0213903

Spreen, O., & Strauss, E. (1998). Compendium of Neuropsychological Tests, Administration, Norms and Commentary. Oxford University Press.

Tavares, João Paulo de Almeida, Grácio, Joana, & Nunes, Lisa. (2017). Validade preditiva da Identification of Seniors at Risk - Hospitalized Patient para a identificação do declínio funcional. Revista de Enfermagem Referência, serIV(15), 145-154. https://dx.doi.org/10.12707/RIV17049

Tick, B., Bolton, P., Happé, F., Rutter, M., & Rijsdijk, F. (2016). Heritability of autism spectrum disorders: a meta-analysis of twin studies. Journal of Child Psychology and Psychiatry, and Allied Disciplines, 57(5), 585–595. https://doi.org/10.1111/jcpp.12499

Tomazelli, J.G., & Fernandes, C.S (2021). Centros de Atenção Psicossocial e o perfil dos casos com transtorno global do desenvolvimento no Brasil, 2014 – 2017. Physis Revista de Saúde Coletiva. https://doi.org/10.1590/S0103-73312021310221

Visser, E. M., Berger, H. J. C., Prins, J. B., Van Schrojenstein Lantman-De Valk, H. M. J., & Teunisse, J. P. (2014). Shifting impairment and aggression in intellectual disability and autism spectrum disorder. Research in Developmental Disabilities, 35(9), 2137–2147. https://doi.org/10.1016/j.ridd.2014.04.021

Wechsler, D. (2014). Escala Wechsler abreviada de Inteligência (WASI). Casa do Psicólogo.

Wechsler, D. (2013). Escala Wechsler de Inteligência para Crianças – Quarta Edição (WISC IV). Casa do Psicólogo.