De huidige manier van diagnosticeren heeft geleid tot een sterke toename van het aantal gerapporteerde gevallen van autisme in de afgelopen decennia. Dit komt onder andere doordat er sinds de bevindingen van Kanner en Asperger in de jaren ’40 van de vorige eeuw steeds meer eigenschappen als ‘autistisch’ worden bestempeld, zelfs bij mensen die nauwelijks afwijken van de normale bevolking.
De DSM 5, een handboek dat gebruikt wordt voor het stellen van psychiatrische diagnoses, hanteert criteria voor autisme die breed en niet-specifiek zijn. Dit betekent dat veel verschillende symptomen en gedragingen kunnen worden geïnterpreteerd als passend bij de diagnose ASS. Bovendien zijn er verschillende kwantitatieve specifieke kenmerken die kunnen worden gecombineerd, waardoor er een oneindige variëteit aan presentaties mogelijk is die voldoen aan de categorische diagnose van ASS.
Om dit probleem aan te pakken, wordt een aantal oplossingen voorgesteld. Ten eerste is het belangrijk om onderzoek te blijven doen naar het ‘klassieke’ autisme, zoals het vaak wordt afgebeeld in de media. Dit helpt om een referentiepunt te behouden en te begrijpen wat de kernkenmerken van autisme zijn.
Daarnaast wordt geadviseerd om de diagnose ASS te beperken tot situaties waarin er sprake is van een duidelijke overlap met het klassieke autisme. Op deze manier wordt de heterogeniteit van de diagnose verminderd en wordt het duidelijker wie er echt binnen de autismespectrumstoornis valt.
Verder wordt geadviseerd om de kwalitatieve eigenschappen van autisme, zoals taalvaardigheid, intelligentieniveau, bijkomende problemen en ernst van de symptomen, weer een belangrijkere rol te geven in de diagnostische criteria. In plaats van strikt te kijken naar sociale en repetitieve gedragingen, zouden deze kwalitatieve eigenschappen moeten worden meegewogen bij het stellen van de diagnose.
Om te helpen bij het differentiëren van verschillende subgroepen binnen het autismespectrum, suggereren de onderzoekers om zowel de klinische intuïtie van experts als machine learning-algoritmen te gebruiken. Door deze combinatie kunnen coherente subgroepen worden geïdentificeerd en bestudeerd.
Tot slot wordt de waarde van het label “autistische eigenschappen” uitgedaagd. Het is belangrijk om kritisch te blijven kijken naar welke eigenschappen echt typerend zijn voor autisme en welke misschien beter worden begrepen als onderdeel van de normale variatie in de bevolking.
Al met al is het belangrijk om kritisch te blijven kijken naar de manier waarop autisme wordt gediagnosticeerd. Door de voorgestelde maatregelen te implementeren, kan er een meer nauwkeurige en zinvolle diagnose stellen, die recht doet aan de diversiteit binnen het autismespectrum.
Deze opinie is gebaseerd op onderstaande publicatie en komt niet noodzakelijkerwijze overeen met de standpunten van Autsider.
Mottron L, Bzdok D. Autism spectrum heterogeneity: fact or artifact? Mol Psychiatry. 2020 Dec;25(12):3178-3185. doi: 10.1038/s41380-020-0748-y. Epub 2020 Apr 30. PMID: 32355335; PMCID: PMC7714694.
