顾宇杭，张海清，贺文香,4，陈艳妮1,,4

(1.西安交通大学医学部，陕西 西安 710061；2.安康市妇幼保健院，陕西 安康 725000；3.陕西中医药大学，陕西 咸阳 712046；4.西安市儿童医院，陕西 西安 710002)

孤独症谱系障碍(autism spectrum disorder, ASD)是一组以社交及语言交流障碍，活动或兴趣范围狭窄以及重复刻板行为为主要特征的神经发育障碍性疾病[1]。2018年美国疾病预防控制中心最新报道，8岁以下社区儿童的患病率达1/59[2]。全世界范围的ASD患病率约为1%，同时仍呈快速上升趋势[3]。ASD发病率高，症状往往伴随患者一生，不具有独立生活及社交能力，极大增加了家庭负担和社会医疗费用，是影响人口健康的重大问题之一[4-5]。

ASD缺乏有效的药物治疗，早期诊断及早期康复是治疗和促进ASD儿童社会功能康复的主要途径[6]。ASD 的诊断和康复均需要智能发育水平评估，便于制定针对性的康复方法，以期获得更好的治疗效果。Griffiths智力发展量表(the Griffiths mental development scales, GMDS)是一种广泛应用于许多国家的诊断性量表。Griffiths发育评估量表—中文版(the Griffiths mental development scales-Chinese, GDS-C)于2011至2013年在中国修订完成[7]，可用于全面评估0～8岁儿童的智能发育。目前该修订量表在ASD中应用的报道较少，为完善这部分资料，本研究将GDS-C与0～6岁儿童神经心理发育量表(简称儿心量表)及儿童孤独症评定量表(childhood autism rating scale, CARS)进行相关性分析，探究GDS-C在ASD儿童评估中的应用价值。

1 对象与方法

1.1 研究对象

在2019年7月至2019年9月期间，依据美国精神障碍诊断统计手册第5版(diagnostic and statistical manual of mental disorders 5th edition, DSM-5)中ASD诊断标准，由2名主任医师诊断并选取39例于西安市儿童医院儿童保健康复中心进行康复训练的ASD儿童作为研究对象，年龄范围在2～6岁之间。排除标准：①患有遗传或代谢性疾病，如Rett综合征、脆性X综合征等；②除ASD外的神经发育障碍，如单纯的语言发育障碍、智能障碍等；③有神经系统疾病和严重的躯体疾病的儿童。本研究经西安市儿童医院伦理委员会批准，所有研究对象的监护人均知情同意自愿参与研究。

1.2 研究方法

1.2.1 发育评估

由2名有测评资质的儿童保健科主任医生在2周内，采用GDS-C及儿心量表2016版[8]对39例ASD儿童进行评估。环境设定为安静、独立、采光较好的房间，室温控制在20℃～30℃，衣服为1～2层，在不违反评估要求的情况下，评估时允许家长在场，以便于发挥出最佳水平。

GDS-C分为0～2岁和0～8岁部分，0～2岁部分由：A运动、B个人—社会、C语言、D手眼协调、E表现5个维度组成，0～8岁部分在此基础上增加了F实际推理维度。所有维度得分的均值即为发育总商，每个维度及总商的得分均可根据自己的常模标准转换为百分数值和标准值z值，其中z值≥-1为智力水平正常，-2≤ z值＜-1为轻度迟缓，z值＜-2为重度迟缓[9]。儿心量表在国内已被临床广泛应用，测试内容包括大运动测试、精细动作测试、适应能力测试、语言能力测试以及社交行为测试。针对所测得结果采用商数形式表示，记为DQ，DQ = 测验月龄/实际月龄×100。DQ＜70分表示发育迟缓[8]。

两种量表测评的维度及统计方法极其相似，根据量表特点可以将其各自的维度相互对应，即儿心量表的运动、社会行为、语言、精细动作、适应能力与GDS-C的A运动、B个人—社会、C语言、D手眼协调、E表现相对应。另外，F实际推理维度，主要体现孩子的推理能力、概念信息等方面的能力，可与儿心量表适应能力相对应。本研究拟通过两种量表各维度的比较，确定GDS-C量表与儿心量表是否具有良好的一致性。

1.2.2 CARS评估

CARS是由Schopler等在1988年开发的，该量表有15项内容，旨在区分ASD与其他发育障碍，并评估ASD的严重程度。每项按与年龄相当的行为表现给予1～4级的评分，每级评分又有具体的描述说明，使不同评分者之间做到尽可能一致。总分≥36分并且至少有5项的评分＞3分，则评为重度孤独症；总分≥30分 且＜36分，并且＞3分项目不到5项，则评为轻至中度孤独症[10]。

1.3 质量控制

2名测评医生经统一培训并获得测评资质证书。测评医师在测评之前进行了一致性测试。每例ASD儿童的量表得分、百分数值和Z 值转化均经过2名施测医生核对。

1.4 统计学方法

采用SPSS 25.0统计软件进行数据分析，计量资料以均数±标准差()表示，组间比较采用配对t 检验，计数资料用例数(n)和百分比(%)表示，组间比较采用χ2检验。相关性评价采用Spearman秩相关检验，以P＜0.05为差异有统计学意义。

2 结果

2.1 ASD 儿童智能发育分布情况

39 例ASD 儿童中，男孩33 例，女孩6 例，男女比例5.5∶1，生理月龄在26～70 月之间，平均月龄为(45.8±11.9)月。由于发育水平和理解能力限制，GDS-C测评中，F维度仅有17例(44%)在实际推理方面有可测量的分数，其余22例(56%)在此维度得分为0，有测量分数的儿童中有6例因分值过低，不能根据常模查找其发育相当月龄(＜24.5月)。所测各维度智龄结果表明，除运动维度，GDS-C测得的各维度智龄均高于儿心量表(t 值分别为2.90、2.85、3.58、3.40，均 P＜0.01)，见表1。

根据量表解释方法，GSD-C各维度Z＜-1视为迟缓，儿心量表各维度DQ＜70视为迟缓，计算得出ASD儿童各维度迟缓分布。除运动维度，其他各维度发育迟缓所占比例无明显差异，GDS-C测评中，运动维度发现迟缓人数比率明显高于儿心量表(χ2= 15.10， P＜0.01)，见表2。

表1 GDS-C与儿心量表各维度智龄分布()Table 1 GDS-C and CNBS intelligence age distribution ()

表1 GDS-C与儿心量表各维度智龄分布()Table 1 GDS-C and CNBS intelligence age distribution ()

项目 A/运动 B/社会行为 C/语言 D/精细动作 E/适应能力 F GDS-C 34.6±9.6 29.6±10.4 24.3±8.9 31.4±10.1 34.4±10.2 36.7±10.9儿心量表 34.6±9.3 28.0±8.8 23.1±9.3 30.1±10.9 32.3±8.5 —t 0.79 2.90 2.85 3.58 3.40 —P 0.94 ＜0.01 ＜0.01 ＜0.01 ＜0.01 —

表2 GDS-C与儿心量表各维度迟缓分布[n(%)]Table 2 GDS-C and CNBS retardation distribution in all dimensions[n(%)]

2.2 GDS-C 量表与儿心量表的相关性分析

采用spearman秩和检验对GDS-C量表A、B、C、D、E维度所得百分数值分别与儿心量表运动、社会行为、语言、精细动作、适应能力维度所得分量表发育商做相关性分析，结果表明，各组间相关系数高而显著(r值分别为0.95、0.84、0.78、0.83、0.92，均P ＜0.01)。此外，GDS-C量表中F实际推理与儿心量表适应能力相关性稍弱，r = 0.50，P＜0.01，见表3。

表3 GDS-C与儿心量表各维度相关性分析结果Table 3 Correlation analysis results between GDS-C and CNBS

2.3 GDS-C 量表与CARS 相关性分析

39例ASD儿童根据CARS量表评分进行分级，其中轻中度24例(61.5%)，重度15例(38.5%)。GDS-C各维度与CARS相关性分析结果提示：语言、个人—社会、实际推理维度与CARS得分呈负相关(r 值分别为-0.37、 -0.38、-0.39，均P＜0.05)，见表4。

表4 GDS-C各维度与CARS相关性分析Table 4 Correlation analysis between GDS-C dimensions and CARS

3 讨论

3.1 关于Griffiths 发育评估量表

GMDS于1960年在英国经过初次标准化后，作为儿童发育评估工具，被专业人员广泛应用于世界各地的临床及研究调查之中[11-13]。Squarza等[13]对99名极低出生体重的儿童进行了早期发育水平和认知功能的研究，结果表明GMDS评分在1岁时越低，在学龄期认知障碍越严重，提示GMDS具有良好的预测能力。2006年该量表在英国重新进行了标准化并引入中国，即Griffiths神经发育评估量表延伸修订版(Griffiths mental development scales-extended revised, GMDS-ER)，其测试材料和项目经过修改和调整，更加符合当今儿童的行为和发育特点。Griffiths发育评估量表中文版基于2006年Griffiths发育评估量表Ⅱ版英文版修订，临床结果证实GDS-C可以有效地评估中国儿童的运动功能、学习困难程度、先天精神发育状况和发育障碍综合征、视力缺陷、孤独症、早产程度和社交情感发育能力，并根据儿童0到8岁大脑发育各个阶段的对应标准进行可靠对比，可得到GDS-C的明确评估结果。目前此测评方法国内临床应用并不多，何玉莹等[14]曾利用GDS-C对ASD儿童、正常健康儿童和智力障碍儿童进行测评，比较其智力水平的差异，分析ASD儿童的智力结构特点。本研究的主要目的是分析GDS-C与儿心量表的一致性，探索GDS-C在评估ASD儿童的应用价值。

3.2 ASD 儿童智能发育特征

本研究发现，ASD儿童各能区均表现出不同程度的落后，提示ASD儿童能力发展的不平衡性，符合ASD儿童能力发育特征[15]。研究中发现ASD儿童语言能区明显落后于自身其他能区的发育水平，且异常率最高，其次为社会行为能区。无论是首诊主诉还是临床症状分析均显示，社交能力不足及语言障碍是ASD患儿较为突出的问题[16]。周翔等[17]研究表明，ASD儿童对语言认知概念缺乏明确的内涵，即表层概念和语言内涵有相游离的状态，这种“表里不一”往往又进一步导致患儿互动交往困难或单向互动，从而加重患儿的社会适应问题，“机械的反射性记忆”状态可以解释此现象。同时本研究结果提示ASD儿童在运动和视觉表现维度异常比率相对较低，提示其为ASD儿童的相对优势领域。

3.3 GDS-C 与儿心量表比较

研究结果表明，两种量表在测评ASD儿童时具有较好的一致性(r 值在0.78～0.95之间)。GDS-C实际推理维度包括社会推理、顺序推理、比较推理、概念信息和综合认识5个结构模式，评估结果主要反映了儿童实际解决问题的能力、对数学基本概念的理解及有关道德和顺序问题的理解。比较GDS-C此维度和儿心量表适应能力中的测试项目可以发现，两种量表在测试项目上存在相似之处，如：顺序推理结构中，GDS-C的图片排序与儿心量表的图画补缺；概念信息结构中，GDS-C测试项目“知道大和小”与儿心量表“认识大小”等。然而在社会推理、比较推理及综合认识结构上没有在儿心量表中找到对应的相关测试项目，因此实际推理维度是GDS-C的特色维度，这可能可以解释GDS-C实际推理维度与儿心量表适应能力维度相关性稍弱的原因。

同时，研究中发现，GDS-C在运动维度发现迟缓人数比率明显高于儿心量表，其他各维度发育迟缓所占比率无明显差异。GDS-C与儿心量表在运动维度的测试项目对比显示，在体能力量、深度感觉和平衡能力方面的测试项目基本一致，主要测试项目为跳下台阶、上下楼梯、单脚站立、沿着直线行走等。而在身体粗大协调能力上，GDS-C测试项目包括跳绳、骑三轮车和自行车、交替单脚跳等，儿心量表仅测试单脚跳项目。粗大视觉运动协调性方面，GDS-C测试包括踢中等大小的球、接住弹起或抛起的网球、跳房子等，在儿心量表上仅体现为“接球”、“拍球”。通过比较得出GDS-C所测项目更为细致，更适合中国儿童的文化，因此，它在此维度发现迟缓的敏感性优于儿心量表。

此外，研究结果显示，除运动维度外，GDS-C所测得各维度智龄均高于儿心量表结果，这可能与两种量表评分方法不同有关。儿心量表根据各维度测试项目对应相当月龄，从而获得各维度智龄结果，项目评分跨度在0～36月龄量表中≥1.5个月，在36～84月龄量表中≥3个月。而GDS-C根据各维度测试项目获得裸分，再使用裸分对照常模得出智龄结果，常模下智龄跨度为0.5个月，对比发现GDS-C智龄评分跨度明显小于儿心量表，因此所得结果可能更接近于受试者的实际智龄。同时，这也可能是由于GDS-C测试项目更符合中国儿童的文化，故测试过程中更有利于儿童发挥出最佳水平。

3.4 GDS-C 与CARS 相关性

GDS-C与CARS相关性分析表明，语言、个人—社会、实际推理维度与CARS得分呈负相关r 值在-0.39～ -0.37之间，验证了社会交往障碍及语言障碍为ASD的核心症状，故其维度得分越低，ASD严重程度越重，同时也说明了GDS-C在测评ASD儿童时的有效性。运动、视觉表现及手眼协调维度与CARS无明显相关性，这说明运动、视觉表现不是ASD儿童的核心症状，故其迟缓程度与ASD的严重程度相关性较弱。当然，手眼协调及视觉表现与CARS得分无相关性也可能是因为受试对象均已接受康复训练而造成的抽样误差。

综上所述，GDS-C与儿心量表在测评ASD儿童时具有较好的一致性，因其测试项目更为细致，能更准确的得到被测儿童的实际智龄，值得临床推广。此外，2016年新修订0～6岁儿童神经心理行为检查量表新增交流互动警示维度，可以在初诊测评中即发现儿童的交流互动障碍问题，提出ASD预警，且由于评分简便、测评耗时更短为其优势，临床上可结合实际情况，灵活运用两种测评方法，以获得更好临床应用效果。本研究的不足之处在于样本量较小，期待后期扩大样本量进一步验证结果的可靠性。