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本页是借助人工智能编写的土耳其语摘要，介绍在第26届世界精神病学大会上报告的研究。研究归报告作者所有；引用时请查阅原始来源。

EV0155

孤独症谱系障碍的表型分析：整合发育与围产期因素的结构化框架

PHENOTYPING AUTISM SPECTRUM DISORDER: A STRUCTURED FRAMEWORK INTEGRATING DEVELOPMENTAL AND PERINATAL FACTORS

整合发育、行为、感觉及围产期信息的结构化表型分析，可改善孤独症谱系障碍的表型分层与临床评估。

本研究旨在将发育评估与围产期风险因素相结合，为孤独症谱系障碍（Autism Spectrum Disorder，ASD）表型分析提供一个用于临床医师培训的结构化框架。在摩尔多瓦共和国开展的“孤独症谱系障碍深度表型分析与遗传分析”项目中，研究者评估了由29名确诊ASD的儿童及其父母组成的初步队列；儿童平均年龄为10.8 ± 4.3岁，年龄范围为1.8—17岁，其中男性24名（82.8%），女性5名（17.2%）。表型分析结合了涵盖八个领域的结构化框架、发育评估、孤独症诊断访谈修订版（ADI-R），以及产前和围产期数据的系统收集；采用卡方检验（chi-square tests）分析各项关联。62%的病例存在发育倒退，且与注意缺陷（p = 0.02）、言语障碍（p = 0.01）及安全相关风险（p = 0.04）有关；79%的病例存在感觉异常，且与焦虑（p < 0.01）和行为调节失常（p = 0.02）有关。51.7%的参与者共同注意能力下降，且共同注意与沟通能力存在较强关联（χ² = 18.9，df = 4，p < 0.001，Cramér V = 0.57）；在发育里程碑方面，82.8%的参与者在预期年龄范围内学会独坐，75.9%在预期年龄范围内学会行走，而69.0%的参与者开始说话的时间延迟，即运动发育相对保留，而语言发育常有迟缓。58.6%的参与者至少存在一项围产期风险因素：脐带并发症占20.7%，母体疾病或感染占20.7%，早产占17.2%，高危妊娠占17.2%。作者认为，结构化表型分析有助于开展多维度ASD评估及临床医师培训，并能揭示发育倒退、感觉异常、注意、沟通与行为调节之间的关联。

全部 WCP 2026 摘要