Adaptación y Validación del Examen de Estado Mental del Autismo (AMSE) en Chile: buscando reducir la brecha diagnóstica - Irarrázaval, Matías; López, Isabel; Figueroa, Cecilia; Cabezas, Marcia; Yañez, Cristián; Rodillo, Eliana; Riesle, Sofía; Rivera, Tamara; García, Ricardo (Andes Pediatrica, 2023)
La detección precoz del Autismo es un desafío en Chile y América Latina. Las evaluaciones gold-stan- dard son de alto costo y difícil disponibilidad. El Examen de Estado Mental para Autismo (AMSE) es un instrumento breve, estructurado, observacional, para uso clínico con promisorios resultados. Objetivo: Adaptar y validar AMSE en muestra de niños, niñas y adolescentes (NNA) hispanohablantes con riesgo de Espectro Autista (EA) utilizando como comparación ADOS-2. Sujetos y Métodos: NNA de 15m-17a, consultantes por problemas de lenguaje, comunicación y/o sospecha de EA. AMSE fue administrado durante evaluación clínica. ADOS-2 fue administrado por evaluadores independientes, ciegos, determinando categorías: No Espectro Autista (NoEA), Espectro Autista (EA) o Autismo (AUT). Se evaluó características psicométricas de AMSE y usando curva ROC se calculó punto de corte, identificando sensibilidad, especificidad, valor predictivo positivo y negativo. Resultados: Participaron 64 NNA, 56 varones (87,5%), con edad promedio 6,6 años (DE:3,6). Se distribuyeron según ADOS-2 en NoEA:12 (18,8%), EA:19 (29,7%), AUT:33 (51,6%). Los puntajes AMSE difirieron significativamente entre las tres categorías (p < 0,0001). AMSE tuvo consistencia interna moderada, con Alfa de Cronbach 0,61. Punto de corte ≥ 6 puntos (sensibilidad 0,79 especificidad 0,92, AUC: 0,91). Un segundo análisis según nivel de lenguaje sugiere mayor precisión diagnóstica de AMSE para el grupo con menor desarrollo de lenguaje, manteniéndose punto de corte óptimo de ≥ 6 puntos. Conclusión: AMSE muestra adecuadas propiedades psicométricas, buena capacidad y precisión para respaldar el diagnóstico de EA. Su brevedad, bajo costo y fácil integración a la práctica clínica, lo hacen una alternativa de gran potencial para el reconocimiento y derivación oportunos de NNA en EA.