Dérive du diagnostic dans l'autisme ? Une méta-méta-analyse 1/2

Une analyse de méta-analyses suggère que les différences entre les groupes de personnes non-autistes et les non-autistes diminuent au fur et à mesure

Autisme : dérive du diagnostic, selon une étude dirigée par le Pr Mottron de l'Université de Montréal

Psychomédia Publié le 21 août 2019

Le nombre croissant de diagnostics d'autisme partout dans le monde résulterait d'une diminution constante de la différence entre les personnes qui reçoivent un diagnostic et le reste de la population plutôt que d'une réelle augmentation de la prévalence, selon une étude dirigée par le Pr Laurent Mottron de l'Université de Montréal dont les résultats sont publiés dans la revue Journal of the American Medical Association (JAMA) Psychiatry. (A suivre)

Le diagnostic d’autisme a tellement dérivé depuis 50 ans qu’il se fait maintenant sur la base de signes de moins en moins marqués, prévient mercredi un chercheur montréalais dans les pages du prestigieux JAMA Psychiatry.

En d’autres mots, précise la méta-analyse du docteur Laurent Mottron, les autistes qui sont étudiés sont de moins en moins différents de la population générale des non-autistes.

« Les autistes qu’on teste maintenant sont de moins en moins différents des personnes typiques, a expliqué à La Presse canadienne le psychiatre de l’Hôpital en santé mentale Rivière-des-Prairies. Mais vraiment de moins en moins, au point que, si la tendance se maintenait, on ne serait plus capables de trouver la moindre différence d’ici cinq à dix ans. On pense que c’est parce que les critères se sont ouverts au-delà du bon sens, au point que ce qu’on appelle autisme aujourd’hui, la différence avec des personnes typiques est impalpable. » (Le Devoir)

Un article sur le sujet était paru en début d'année dans la revue "Sur le spectre" publié par l'équipe de chercheurs autour de Laurent Mottron. Il permet de comprendre le lien entre de possibles surdiagnostics et l'organsiation du système de soins ou d'enseignement. Au Québec, le diagnositc d'autisme permet d'avoir un droit théorique (problème de liste d'attente) à une intervention comportementale intensive avant 6 ans.

L’autisme en pédopsychiatrie : épidémie ou dérive ?
Par PASCALE GRÉGOIRE, MD, FRCP (C) et LAURENT MOTTRON, MD, Ph.D.

L’augmentation du nombre de cas d’autisme est-il réel ou une conséquence de l’organisation de notre système de santé ? Le colloque « Autisme : perspectives en 2019 / épidémie ou dérive ? » s’est tenu les 17 et 18 janvier derniers à Montréal. L’événement était organisé par le Programme autisme de l’Hôpital en Santé Mentale Rivière-des-Prairies du CIUSSS du Nord-de-l’Ile-de-Montréal, avec le support de la Fondation les petits trésors. Les organisateurs étaient des psychiatres, ayant à cœur de s’impliquer dans une meilleure organisation des services au Québec ainsi que de contribuer à diffuser une information juste sur les plans cliniques et épidémiologiques. 22 conférenciers psychiatres, représentants du milieu scolaire et de la santé publique, de Sherbrooke, Québec et Montréal ont présenté divers aspects et mécanismes du gonflement épidémique de diagnostics d’autisme au Québec devant près de 500 participants.

Une fine analyse du nombre de personnes référées pour un diagnostic d’autisme indique une baisse de la proportion de diagnostics effectivement reçus. Les conclusions des spécialistes sont sans équivoque: la nature des outils diagnostics, l’obtention de services scolaires uniquement en fonction d’un diagnostic, l’existence de classes spéciales pour cette condition, la recherche d’un diagnostic ciblé plutôt que de tous les diagnostics possiblement présents chez un enfant sans hypothèse préalable, contribuent également à une augmentation artificielle des diagnostics d’autisme. Cette situation est à la fois dommageable pour les autistes eux-mêmes, dont les services sont utilisés pour d’autres conditions, et pour les autres conditions faussement diagnostiquées autistes, qui ne reçoivent pas les bons services. L’augmentation du nombre de cas d’autisme diagnostiqués au Québec n’est pas le résultat d’un phénomène biologique, d’une épidémie, ou d’un quelconque phénomène de cet ordre. Les différences de prévalence entre régions reflètent la prise en compte des diagnostics utilisés pour recevoir des services plutôt que des diagnostics dûment vérifiés par une équipe d’experts.

Le dépistage ciblé d’un diagnostic unique, l’autisme, est à questionner, car ce diagnostic est souvent non retenu après l’évaluation spécialisée, alors que d’autres sont identifiés. Toutefois, il faut maintenir l’existence de cliniques expertes, exposées à un grand nombre d’enfants autistes de tous âges, pour maintenir l’expertise des cliniciens, former les professionnels à la connaissance et au diagnostic de cette condition lorsqu’elle est véritablement présente et participer à la recherche académique.

La pédopsychiatrie a contribué à promouvoir la reconnaissance du diagnostic d’autisme et doit continuer à le faire, mais le lien entre diagnostic et service est à refon-der profondément, une tâche qui attend notre nouveau gouvernement. L’augmentation apparente de la préva-lence de l’autisme est le résultat d’une organisation des soins défaillante dans laquelle de plus en plus d’enfants ont l’obtention d’un diagnostic d’autisme comme unique moyen de recevoir des services. La conclusion du colloque est tranchée: les services doivent être délivrés selon l’importance des besoins et non selon la nature du dia-gnostic. Le diagnostic doit déterminer la nature des services proposés, et non leur obtention.

Page 9 Sur le spectre n°7 http://grouperechercheautismemontreal.c ... ol7_FR.pdf

 

 © Sur le spectre n°7 © Sur le spectre n°7


jamanetwork.com    Traduction de "Temporal Changes in Effect Sizes of Studies Comparing Individuals With and Without Autism"
Changements temporels dans l'ampleur des effets des études comparant les personnes avec et sans autisme

Eya-Mist Rødgaard, BSc1; Kristian Jensen, PhD2; Jean-Noël Vergnes, PhD3,4; Isabelle Soulières, PhD5; Laurent Mottron, MD, PhD6,7

1Department of Psychology, University of Copenhagen, Copenhagen, Denmark / 2The Novo Nordisk Foundation Center for Biosustainability, Technical University of Denmark, Kgs Lyngby, Denmark

 

3Département de Prévention, Épidémiologie, Économie de la Santé, Odontologie Légale, Université Toulouse III-Paul-Sabatier, Faculté de Chirurgie Dentaire/CHU de Toulouse, Toulouse, France

 

4Division of Oral Health and Society, Faculty of Dentistry, McGill University, Montréal, Québec, Canada / 5Département de Psychologie, Université du Québec à Montréal, Montréal, Québec, Canada

 

6Département de Psychiatrie, Université de Montréal, Montréal, Québec, Canada / 7Centre de Recherche du CIUSSS-NIM, Hôpital Rivière-des-Prairies, Montréal, Québec, Canada

Points clés

Question L'ampleur de l'effet des différences au niveau du groupe entre les personnes autistes et les personnes témoins a-t-elle diminué au cours des dernières décennies ?

Résultats Dans cette méta-analyse de 11 méta-analyses, l'ampleur de l'effet pour 7 différences distinctes entre les groupes autistes et les groupes témoins a diminué avec le temps, 5 sur 7 étant statistiquement significatives.

Signification Les résultats suggèrent que les différences entre les personnes autistes et non autistes ont diminué avec le temps, ce qui peut être associé à des changements dans les pratiques diagnostiques.

Résumé

Importance La définition et la nature de l'autisme ont fait l'objet de nombreux débats, comme en témoignent plusieurs révisions des critères du DSM (DSM-III, DSM-IIIR, DSM-IV et DSM-5). Récemment, on est passé d'une vision catégorielle à une vision fondée sur le spectre. Ces changements se sont accompagnés d'une augmentation constante de la prévalence de la condition. Des changements dans la définition de l'autisme qui pourraient accroître l'hétérogénéité pourraient avoir une incidence sur les résultats de la recherche sur l'autisme ; plus précisément, un élargissement de la population autiste pourrait entraîner une diminution de l'ampleur des effets des études comparatives de groupes.

Objectif Examiner la corrélation entre l'année de publication et la taille de l'effet des comparaisons des groupes témoins d'autisme dans plusieurs domaines de la recherche neurocognitive publiée sur l'autisme.

Sources des données Cette méta-analyse a porté sur 11 méta-analyses obtenues par une recherche systématique dans PubMed pour les méta-analyses publiées entre le 1er janvier 1966 et le 27 janvier 2019, en utilisant la chaîne de recherche autisme ET (méta-analyse OU méta-analytique). La dernière recherche a eu lieu le 27 janvier 2019.

Les méta-analyses de sélection de l'étude ont été incluses si elles testaient l'importance des différences de groupe entre les personnes autistes et les personnes témoins sur un plan neurocognitif. Les méta-analyses n'ont été incluses que si la différence entre les groupes testés était significative et comprenait des données portant sur une période d'au moins 15 ans.

Extraction et synthèse des données Les données ont été extraites et analysées conformément à la directive PRISMA (Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-analyses) en utilisant des modèles à effets fixes.

Principaux résultats et mesures Pente estimée de la corrélation entre l'année de publication et la taille de l'effet, en tenant compte des différences dans les méthodes, la taille de l'échantillon et la qualité des études.

Résultats Les 11 méta-analyses comprenaient des données provenant d'un total de 27 723 personnes. Les données démographiques comme le sexe et l'âge n'étaient pas disponibles pour l'ensemble des données. Sept constructions psychologiques et neurologiques différentes ont été analysées à partir des données de ces méta-analyses. Des tendances temporelles à la baisse de l'ampleur de l'effet ont été observées pour toutes les constructions (pentes : -0,067 à -0,003), la tendance étant significative dans 5 des 7 cas : reconnaissance des émotions (pente : -0,028[IC à 95 %, -0,048 à -0.007]), la théorie de l'esprit (-0,045[IC à 95 %, -0,066 à -0,024]), la planification (-0,067[IC à 95 %, -0,125 à -0,009]), l'amplitude P3b (-0,048[IC à 95 %, -0,093 à -0,004]), la taille du cerveau (-0,047[IC à 95 %, -0,077 à -0,016]). En revanche, trois constructions analogues dans la schizophrénie, une affection qui est également hétérogène mais dont la prévalence n'a pas augmenté, n'ont pas montré une tendance similaire.

Conclusions et pertinence Les résultats suggèrent que les différences entre les personnes atteintes d'autisme et celles qui ne l'ont pas été ont diminué au fil du temps et que les changements possibles dans la définition de l'autisme d'une population étroitement définie et homogène à une population inclusive et hétérogène peuvent réduire notre capacité à construire des modèles mécanistes de la condition.

Introduction

L'autisme a été décrit pour la première fois dans les années 1940,1 et la définition de l'autisme a fait l'objet de nombreux débats. 2 Les critères diagnostiques de l'autisme ont été révisés à plusieurs reprises, et notre compréhension de l'autisme a évolué d'un tableau clinique étroitement défini à un éventail de troubles dont la similarité est incertaine. La prévalence de l'autisme est passée de moins de 0,05 % en 1966 3 à 1,47 % chez les enfants âgés de 8 ans aux États-Unis 4 et à plus de 2 % dans les études 5 mesurant la prévalence au cours de la vie grâce à une détermination moins rigoureuse des cas. En l'absence d'un biomarqueur fiable pour le diagnostic de l'autisme, cette statistique peut refléter de multiples facteurs, comme une augmentation réelle de l'autisme dans la population, une plus grande sensibilisation du public à l'autisme6, une substitution diagnostique 7, un lien entre le diagnostic et le soutien, une tendance accrue au diagnostic des personnes ayant un QI normal 8, un seuil réduit pour un diagnostic clinique 9, l'utilisation des diagnostics sur liste de contrôle10, ou une faible spécificité des instruments diagnostiques standardisés dans le contexte clinique 11,12.

Les changements possibles dans les pratiques diagnostiques peuvent avoir donné lieu à des études empiriques évaluant une population de plus en plus hétérogène, y compris des individus présentant des écarts moins profonds par rapport à la normale qui n'auraient pas été auparavant classés comme autistes.

Nous avons examiné comment ce changement temporel dans la définition et les pratiques cliniques de l'autisme pourrait affecter la capacité de la communauté scientifique à détecter les différences neurocognitives et neurologiques entre les échantillons autistiques et témoins. Nous avons prévu que l'ampleur des différences entre les groupes dans les études comparant les personnes autistes et non autistes dépendrait de la période au cours de laquelle elles ont été menées et, plus précisément, diminuerait avec le temps. Nous avons cherché à déterminer si une diminution temporelle de la taille de l'effet pouvait être détectée dans une variété de constructions neuroscientifiques cognitives couramment étudiées dans l'autisme et associées à des différences de groupe. Nous avons également étudié l'évolution temporelle de variables similaires dans la schizophrénie, une affection hétérogène à prévalence stable, afin de différencier les tendances temporelles propres à l'autisme des facteurs confusionnels possibles.

Méthodes

Sélection du matériel de données

Des méta-analyses de diverses constructions neurocognitives pour lesquelles une différence de groupe entre les personnes autistes et les groupes témoins a été identifiée ont été utilisées pour étudier la corrélation entre la taille de l'effet et l'année de publication. L'utilisation de méta-analyses a facilité l'identification d'études qui ont testé des différences de groupes identiques ou très similaires. Les méta-analyses ont également testé la signification statistique globale de la différence entre les études, ce qui a permis d'exclure de l'analyse les constructions pour lesquelles la différence n'est pas significative, car aucune tendance temporelle de la taille de l'effet n'est à prévoir.

Des méta-analyses potentielles ont été trouvées dans PubMed à l'aide de la chaîne de recherche autisme ET (méta-analyse OU méta-analyse). La recherche s'est étendue de la création de la base de données (1er janvier 1966) jusqu'au 27 janvier 2019. Les résultats ont été réduits à un ensemble de méta-analyses candidates rédigées en anglais, qui portaient sur les différences au niveau du groupe entre les personnes atteintes d'autisme et les groupes témoins, et comprenaient des données sur la taille de l'effet, la taille de l'échantillon et les tâches ou méthodes pertinentes pour chaque étude primaire. Les méta-analyses qui en ont résulté ont été organisées selon les constructions psychologiques étudiées (p. ex., théorie de l'esprit) et le domaine (p. ex., domaine social). Les autres critères d'inclusion pour les méta-analyses étaient une période d'au moins 15 ans d'étude d'une construction pour laquelle au moins une méta-analyse a révélé une différence statistiquement significative entre un groupe autiste et un groupe témoin. Seuls les domaines pour lesquels au moins deux constructions pouvaient être analysées ont été inclus pour déterminer si une tendance temporelle était systématiquement présente ou absente dans un domaine.

Le processus de sélection des données est décrit à la figure 1, et les études analysées sont énumérées dans les tableaux 1 à 10 du supplément. Les méta-analyses ont permis d'obtenir la taille des groupes, la taille des échantillons et la tâche ou la méthode pour chaque étude. Dans chaque méta-analyse, les études primaires ont été exclues si elles utilisaient un groupe témoin invalide ou une mesure des résultats inadéquate ou si d'autres éléments de la conception de l'étude ne permettaient pas de les comparer de façon significative avec les autres études (eTableau 11 du supplément). De plus, le QI moyen et le diagnostic du groupe autiste (autisme vs spectre autistique) (eTables 12-19 dans le supplément) ont été enregistrés pour chaque étude primaire.

Évaluation de la qualité des données

La qualité globale des recherches documentaires des méta-analyses incluses a été évaluée selon les critères de la Collaboration Cochrane.13,14 Ces critères permettent d'évaluer les recherches documentaires et la reproductibilité des stratégies de recherche des méta-analyses. Le biais de publication a été évalué à l'aide des résultats originaux des méta-analyses et des diagrammes en entonnoir regroupant les données pour chaque construction. La qualité de chaque étude primaire a été évaluée à l'aide d'une adaptation adaptée de l'échelle de Newcastle-Ottawa (eTableau 19 du supplément)15.

Quantification de la tendance de l'ampleur de l'effet temporel

Un modèle de régression linéaire multivariable, qui est une méthode sensible pour détecter les changements graduels dans l'ampleur des effets 16 , a été ajusté avec l'ampleur de l'effet comme variable dépendante. L'année de publication a été incluse comme variable indépendante avec la tâche ou la méthode utilisée (p. ex., histoires étranges) parce qu'on pouvait s'attendre à ce que différentes variantes de tâche donnent systématiquement différentes tailles d'effet. Bien que la taille attendue de l'effet ne devrait en théorie pas varier en fonction des changements dans la taille de l'échantillon 17, le biais de publication pourrait amener les petites études à déclarer systématiquement des effets plus importants que les études de grande envergure.18 La taille de l'échantillon a également été incluse dans l'analyse de régression pour contrôler ce biais.

La pente estimée de la corrélation entre l'année de publication et l'ampleur de l'effet a été utilisée comme résultat pour quantifier la tendance temporelle de l'ampleur de l'effet, et des tests F ont été utilisés pour quantifier la signification statistique de la tendance temporelle dans chaque construction individuelle. De plus, l'association du score de qualité de l'échelle de Newcastle-Ottawa, du score de comparabilité du groupe, de la différence de QI et du diagnostic du groupe autiste avec l'ampleur de l'ampleur de l'effet a été vérifiée en les ajoutant individuellement au modèle et en effectuant des tests F. Toutes les analyses statistiques ont été réalisées en Python 3.5 (Python Software Foundation) en utilisant le paquet statsmodels. Les tests statistiques ont été effectués sous forme de tests bilatéraux avec un niveau de signification de 0,05.

Chaque construction a été examinée pour déceler la présence du phénomène Proteus 19, une situation dans laquelle l'ampleur du premier effet rapporté dans un domaine d'étude donné est irréaliste en raison du biais de publication. Ce biais de publication fait en sorte que l'ampleur de l'effet le plus précoce est supérieure à celle qui peut s'expliquer par le modèle de régression. La présence du phénomène Proteus a été testée en calculant les résultats. Ce biais de publication fait en sorte que l'ampleur de l'effet le plus précoce est supérieure à celle qui peut s'expliquer par le modèle de régression. La présence du phénomène Proteus a été testée en calculant les résultats résiduels étudiés de la première étude pour chaque tâche. Un résultat résiduel étudié ayant une valeur t supérieure au 95e percentile a été considéré comme une preuve de l'effet Proteus. Il s'agit d'une adaptation de la méthode décrite par Koricheva et al16, qui fonctionne en présence de variables modératrices.

A suivre

Références

1. Kanner  L.  Autistic disturbances of affective contact.  Nerv Child. 1943;2:217-250.Google Scholar

2. Wolff  S.  The history of autism.  Eur Child Adolesc Psychiatry. 2004;13(4):201-208. doi:10.1007/s00787-004-0363-5PubMedGoogle ScholarCrossref

3. Lotter  V. Epidemiology of autistic conditions in young children. 1. Prevalence.  Soc Psychiatry. 1966:1(3):124-135. doi:10.1007/BF00584048

4. Centers for Disease Control and Prevention. CDC estimates 1 in 68 children has been identified with autism spectrum disorder. https://www.cdc.gov/media/releases/2014/p0327-autism-spectrum-disorder.html. Published 2014. Accessed April 22, 2019.

5.Zablotsky  B, Black  LI, Maenner  MJ, Schieve  LA, Blumberg  SJ.  Estimated prevalence of autism and other developmental disabilities following questionnaire changes in the 2014 National Health Interview Survey.  Natl Health Stat Report. 2015;(87):1-20.PubMedGoogle Scholar

6. Liu  KY, King  M, Bearman  PS.  Social influence and the autism epidemic.  AJS. 2010;115(5):1387-1434.PubMedGoogle Scholar

7. Shattuck  PT.  The contribution of diagnostic substitution to the growing administrative prevalence of autism in US special education.  Pediatrics. 2006;117(4):1028-1037. doi:10.1542/peds.2005-1516PubMedGoogle ScholarCrossref

8. Keyes  KM, Susser  E, Cheslack-Postava  K, Fountain  C, Liu  K, Bearman  PS.  Cohort effects explain the increase in autism diagnosis among children born from 1992 to 2003 in California.  Int J Epidemiol. 2012;41(2):495-503. doi:10.1093/ije/dyr193PubMedGoogle ScholarCrossref

9. Arvidsson  O, Gillberg  C, Lichtenstein  P, Lundström  S.  Secular changes in the symptom level of clinically diagnosed autism.  J Child Psychol Psychiatry. 2018;59(7):744-751. doi:10.1111/jcpp.12864PubMedGoogle ScholarCrossref

10. Fombonne  E.  Editorial: the rising prevalence of autism.  J Child Psychol Psychiatry. 2018;59(7):717-720. doi:10.1111/jcpp.12941PubMedGoogle ScholarCrossref

11. Molloy  CA, Murray  DS, Akers  R, Mitchell  T, Manning-Courtney  P.  Use of the Autism Diagnostic Observation Schedule (ADOS) in a clinical setting.  Autism. 2011;15(2):143-162. doi:10.1177/1362361310379241PubMedGoogle ScholarCrossref

12. Havdahl  KA, Bishop  SL, Surén  P,  et al.  The influence of parental concern on the utility of autism diagnostic instruments.  Autism Res. 2017;10(10):1672-1686. doi:10.1002/aur.1817PubMedGoogle ScholarCrossref

13. Koffel  JB, Rethlefsen  ML.  Reproducibility of search strategies is poor in systematic reviews published in high-impact pediatrics, cardiology and surgery journals: cross-sectional study.  PLoS One. 2016;11(9):e0163309. doi:10.1371/journal.pone.0163309PubMedGoogle ScholarCrossref

14. Russo  MW.  How to review a meta-analysis.  Gastroenterol Hepatol (N Y). 2007;3(8):637-642.PubMedGoogle Scholar

15. Wells  GA, Shea  B, O’Connell  D,  et al; The Ottawa Hospital Research Institute. The Newcastle-Ottawa Scale (NOS) for assessing the quality of nonrandomised studies in meta-analyses. http://www.ohri.ca/programs/clinical_epidemiology/oxford.asp. Published 2013. Accessed April 22, 2019.

16. Koricheva  J, Jennions  MD, Lau  J. Temporal trends in effect sizes: causes, detection, and implications. In: Julia Koricheva J, Gurevitch J, Mengersen K, ed.  Handbook of Meta-analysis in Ecology and Evolution. Princeton, New Jersey: Princeton University Press; 2013:237-254. doi:10.1515/9781400846184-017

17. Levine  TR, Asada  K, Carpenter  C.  Sample sizes and effect sizes are negatively correlated in meta-analyses: evidence and implications of a publication bias against nonsignificant findings.  Communication Monographs. 2009;76:286-302. doi:10.1080/03637750903074685Google ScholarCrossref

18. Begg  CB, Mazumdar  M.  Operating characteristics of a rank correlation test for publication bias.  Biometrics. 1994;50(4):1088-1101. doi:10.2307/2533446PubMedGoogle ScholarCrossref

19. Ioannidis  JP, Trikalinos  TA.  Early extreme contradictory estimates may appear in published research: the Proteus phenomenon in molecular genetics research and randomized trials.  J Clin Epidemiol. 2005;58(6):543-549. doi:10.1016/j.jclinepi.2004.10.019PubMedGoogle ScholarCrossref

Le Club est l'espace de libre expression des abonnés de Mediapart. Ses contenus n'engagent pas la rédaction.