Entendendo a Perda do Diagnóstico de Transtorno do Espectro Autista (TEA) em Crianças
O Transtorno do Espectro Autista (TEA) é uma condição complexa, e o acompanhamento do desenvolvimento infantil é crucial para entender sua progressão. Uma questão que frequentemente surge entre pais de crianças diagnosticadas com TEA é sobre o prognóstico e a possibilidade de melhora, inclusive a ponto de não mais preencher os critérios diagnósticos.
Um estudo recente investigou as características de crianças que, em algum momento, receberam o diagnóstico de TEA, mas posteriormente não se enquadravam mais nesses critérios – o que os pesquisadores chamaram de LAD (Loss of Autism Diagnosis). A pesquisa revisou retrospectivamente prontuários de 1465 crianças e adolescentes diagnosticados com TEA entre 2017 e 2021. Desses, 50 pacientes foram classificados como LAD. Foram analisados dados como informações sociodemográficas, histórico educacional, possíveis complicações pré e pós-natais, marcos do desenvolvimento, outras condições médicas, medicações utilizadas e sintomas presentes no momento do diagnóstico de TEA, além de resultados de avaliações.
Os resultados mostraram que a maioria dos participantes LAD eram do sexo masculino, com uma idade média de 2,45 anos no momento do diagnóstico de TEA e 5,5 anos ao perder o diagnóstico. Houve uma correlação positiva entre a idade do diagnóstico inicial e a idade em que o diagnóstico deixou de ser aplicado. Uma grande parte das crianças (92%) recebeu, em média, 2,29 anos de educação especial. É importante notar que 26% ainda apresentavam outros diagnósticos psiquiátricos, sendo o Transtorno de Déficit de Atenção e Hiperatividade (TDAH) e o transtorno fonológico (dificuldade na fala) os mais comuns. Além disso, 18% estavam em uso de medicação, principalmente risperidona. Embora o estudo mostre que algumas crianças podem perder o diagnóstico de TEA, são necessárias mais pesquisas para determinar as características clínicas, a sintomatologia e os fatores biológicos específicos desse grupo, a fim de compreender melhor os processos que levam a resultados otimizados e identificar intervenções mais eficazes.
Origem: Link