Autizam nije prijavljen u manjinama
Novo istraživanje sugerira da autistična crna i hispanska djeca nisu identificirana u nacionalnim zemljama.
Jason Travers, docent specijalnog obrazovanja na Sveučilištu Kansas, koautor je studije koja je analizirala administrativnu identifikaciju autizma u svakoj državi tijekom 2000. i 2007. godine.
Otkrio je da dok se broj učenika s autizmom povećavao u svim državama od 2000. do 2007. godine, crna i hispanska djeca bila su znatno manje zastupljena.
Nejednakost u šansi identificiranih bijelih učenika u usporedbi s manjinama mogla bi odražavati sličan fenomen povezan s raširenim porastom broja učenika kojima je dijagnosticirana smetnja u učenju krajem 70-ih i hiper poremećajem pažnje u 90-ima, kažu autori.
Otkriće sugerira da studenti iz manjina vjerojatno ne dobivaju iste usluge kao njihovi vršnjaci.
Travers je prethodno proučavao stope autizma i dijagnoze te primijetio razlike u broju dijagnosticiranih učenika. Centri za kontrolu bolesti (CDC) procijenili su da jedno od 68 djece ima autizam.
"To je prilično alarmantan broj", rekao je Travers o broju CDC-a. “Htio sam vidjeti postoje li razlike u tim stopama. Prethodna istraživanja otkrila su da su Afroamerikanci previše identificirani. No podaci koje sam gledao pokazali su da su nedovoljno identificirani. Bilo je to u doba kada su se stope prevalencije autizma povećavale. "
Travers i kolege ispitivali su stope identifikacije autizma u školama u svih 50 država 2000. i 2007. godine za studiju objavljenu u Časopis za specijalno obrazovanje.
Administrativna identifikacija odražava stope po kojima škole - ne nužno kliničar - identificiraju dijete kao autizam.
Autori navode da su vrlo različiti kriteriji od države do države dio problema, ali ne i cijela priča.
Bijeli studenti identificirani kao autistični povećali su se od 2000. do 2007. u svim državama i okrugu Columbia. Broj identificiranih Afroamerikanaca povećao se u svim državama osim Aljaske i Montane, a broj Latinoamerikanaca povećao se u svim državama, osim u Kentuckyju, Louisiani i okrugu Columbia.
Iako je broj u svim kategorijama pokazao porast, crnac i latinoamerikanac povećavali su se mnogo manjim stopama, a sve tri povećavale se nižim brojevima nego što je predviđao CDC.
"Iako ne postoje čvrsti epidemiološki dokazi da rasa predviđa autizam, pronašli smo značajne rasne razlike u načinima na koje američka škola identificira učenike s autizmom", kaže Travers.
"Odstupanja ukazuju na brojne probleme", rekao je Travers. Glavni među njima, bez obzira na to zašto se bijeli studenti identificiraju s autizmom po višim stopama, rezultati mogu značiti da usluge nisu jednako dostupne među rasama.
Kad se identificira više učenika jedne rase, više usluga za autizam imat će ti studenti, a ne učenici i škole koji su nedovoljno zastupljeni. Kritičari su tvrdili da su bijeli studenti previše identificirani ili da stope administrativnih dijagnoza nisu pouzdane.
"Ti podaci prikazuju što se događa u školama", rekao je Travers. “Bez obzira podudaraju li se s kliničkom dijagnozom ili ne, brojke mogu biti povezane s različitim troškovima. Govore nam o ljudskim troškovima, financijskim resursima namijenjenim uslugama, administrativnim troškovima, troškovima zajednice i mnogim drugima. "
Nejednakosti također pretpostavljaju da će bijeli studenti vjerojatnije pristupiti uslugama rane intenzivne intervencije u ponašanju, obrazovnim potporama, profesionalnim potporama i drugima dizajniranim za učenike s autizmom nego njihovim crnim i hispanskim vršnjacima.
Travers namjerava otkloniti razlike u budućim istraživanjima i razviti preciznije metode za predviđanje razlika u stopama autizma.
Jedna je mogućnost prikupiti podatke iz školskih okruga, okruga i država diljem zemlje o broju učenika s autizmom i analizirati druge demografske podatke kao što su srednji prihod u susjedstvu, kvaliteta učitelja, broj učenika koji ispunjavaju uvjete za besplatni i smanjeni ručak, fluktuacija osoblja i brojni drugi čimbenici.
Zatim bi te podatke usporedio s podacima popisa stanovništva u SAD-u kako bi razvio napredne statističke modele koji bi mogli točnije predvidjeti pokazatelje broja autizma u školama.
"Nisam uvjeren da trenutno dobro razumijemo ovaj problem u specijalnom obrazovanju", rekao je Travers. "Mislim da su potrebni napredni statistički modeli koji mogu točnije identificirati prediktore povezane s identifikacijom."
Uz to, škole i države trebaju identificirati dosljedne metode prepoznavanja autizma. Što dulje prođu bez toga i što se više broja prevalencije koristi u političke svrhe, to će veća nepravda biti za učenike manjina, kao što podaci pokazuju.
"Nažalost, ali ne iznenađuje, sve dok se ovaj problem temeljito ne shvati i ne utvrde znanstveno potvrđene metode za sprečavanje problema, čini se da će većina neidentificiranih ili pogrešno identificiranih učenika s autizmom biti djeca boje kože", napisali su autori ,
Izvor: Sveučilište Kansas
