Prediction of treatment outcomes and longitudinal analysis in children with autism undergoing intensive behavioral intervention

Outcome prediction is an important component of treatment planning and prognosis. However, reliable predictors of intensive behavioral intervention (IBI) have not been clearly established. IBI is an evidence-based approach to the systematic teaching of academic, social, verbal, and daily living skills to individuals with autism spectrum disorder. Incorporating longitudinal analysis to IBI outcome studies may help to identify outcome predictors of clinical value. Twenty-four children with autism underwent on average two years of IBI and completed language, daily living skills, cognitive, and motor assessments (Early Learning Accomplishment Profile and the Learning Accomplishment Profile-Diagnostic, 3rd edition) every six months. We used multilevel analysis to identify potential longitudinal predictors including gender, age, intervention intensity, intervention duration, total intervention time, and pre-intervention functioning. Results indicated that total intervention time, pre-intervention functioning, and age caused the greatest increase in goodness-of-fit of the longitudinal multilevel models. Longitudinal analysis is a promising analytical strategy to identify reliable predictors of the clinical outcome of IBI.

ResumenLa predicción de resultados de tratamiento es un componente importante de la planificación clínica. No obstante, no se han hallado predictores fiables de los efectos de la intervención conductual intensiva en personas con trastorno del espectro autista. La incorporación de análisis longitudinales a la investigación sobre resultados de tratamiento en este área puede contribuir a la identificación de predictores con valor clínico. En el presente estudio se evaluaron las habilidades verbales, cognitivas y de la vida diaria (Early Learning Accomplishment Profile y Learning Accomplishment Profile-Diagnostic, 3ª ed.) de 24 niños con trastorno del espectro autista en un programa de intervención conductual intensiva. Las evaluaciones se realizaron cada seis meses y durante un periodo medio de intervención de dos años. Mediante análisis multinivel se examinaron posibles predictores longitudinales incluyendo sexo, edad, intensidad y duración de la intervención, tiempo total de intervención y nivel de funcionamiento previo a la intervención. Los resultados indicaron que el tiempo total de intervención, el funcionamiento previo y la edad causaban los mayores incrementos en bondad de ajuste de los modelos longitudinales. El análisis longitudinal es una estrategia analítica prometedora en la identificación de predictores fiables de la efectividad de la intervención conductual intensiva.