Оценка надежности медицинского опросника для диагностики развития детей 3–36 месяцев

Введение. Существующие сегодня инструменты диагностики нарушений нейроразвития (анкеты, опросники) либо акцентируют внимание на отдельных линиях, либо недостаточно адаптированы для массового скрининга детей 3–36 мес., что обусловливает острую потребность в универсальном опроснике.

Цель. Оценить надежность и валидность авторского опросника для выявления особенностей и отклонений в развитии детей 3–36 мес.

Материалы и методы. Проведено мультицентровое проспективное валидационное исследование на базе медицинских и благотворительных учреждений г. Уфы. Выборка составила 693 ребенка 3–36 мес. со сбалансированным распределением по полу и возрасту. Сбор данных проводился при помощи авторской анкеты. Применялись методы описательной статистики, расчет α Кронбаха, ICC, коэффициент корреляции Пирсона, критерий Манна – Уитни, факторный анализ (метод главных компонент), ROC-анализ.

Результаты и обсуждение. Опросник продемонстрировал высокую оценку внутренней согласованности (α Кронбаха = 0,87) и интеррейтерной надежности (ICC = 0,94; корреляция Пирсона r = 0,94), различие в ответах родителей и врачей не превышало 0,1 балла. Опросник дифференцирует группы детей: средний балл с типичным развитием составил 20,2 ± 3,2, с нарушениями – 16,8 ± 4,1 (p < 0,0001 размер эффекта r = 0,52). Диагностическая эффективность показала высокий уровень: AUC = 0,88, чувствительность –0,86, специфичность – 0,82, NPV – 0,87, данные показатели позволяют исключать значимые нарушения при отрицательном результате. Динамика баллов по опроснику соответствует возрастным закономерностям: средний балл растет с 11,2 ± 2,4 (3 мес.) до 22,1 ± 1,8 (36 мес.), после 24 мес. темпы замедляются (+0,6–0,7). Среднее время заполнения анкеты 5–10 мин (родитель) и 15–20 мин (врач), процент отказов – менее 2%.

Выводы. Опросник соответствует международным стандартам психометрических характеристик, позволяет дифференцировать детей с типичным и атипичным развитием, пригоден для скрининга в различных условиях медицинскими работниками и родителями.

1. Родионов ИА, Ступак ВС. Расстройства аутистического спектра у детей как значимая медико-социальная проблема (аналитический обзор). Современные проблемы здравоохранения и медицинской статистики. 2026;(2):944–964. https://doi.org/10.24412/2312-2935-2026-2-944-964.

2. Иванов МВ, Бокша ИС, Балакирева ЕЕ, Клюшник ТП. Эпидемиологическое исследование раннего выявления психических расстройств у детей раннего возраста в России. Consortium Psychiatricum. 2022;3(4):18–26. https://doi.org/10.17816/CP208.

3. Устинова НВ, Намазова-Баранова ЛС. Роль педиатра в раннем определении риска развития, диагностике и медицинском сопровождении детей с расстройствами аутистического спектра. Вопросы современной педиатрии. 2021;20(2):116–121. https://doi.org/10.15690/vsp.v20i2.2255.

4. Robertson CE, Baron-Cohen S. Sensory perception in autism. Nat Rev Neurosci. 2017;18(11):671–684. https://doi.org/10.1038/nrn.2017.112.

5. Елисеева МБ, Вершинина ЕА. Макартуровский опросник как инструмент диагностики лексического развития детей от 8 до 36 месяцев. Специальное образование. 2017;(3):66–81. Режим доступа: https://elar.uspu.ru/bitstream/ru-uspu/51027/1/speo-2017-03-06.pdf.

6. Тадевосян ЭР, Тоноян ВА. Макартуровский опросник как инструмент оценки речи и коммуникации детей 1,6–3 лет. Universum: психология и образование. 2024;7(121). https://doi.org/10.32743/UniPsy.2024.121.7.17750.

7. Marchman VA, Dale PS. The MacArthur-Bates Communicative Development Inventories: updates from the CDI Advisory Board. Front Psychol. 2023;14:1170303. https://doi.org/10.3389/fpsyg.2023.1170303.

8. The MacArthur-Bates Communicative Development Inventories: updates from the CDI Advisory Board. Front Psychol. 2023;14:1258830. https://doi.org/10.3389/fpsyg.2023.1258830.

9. Caselli NK, Lieberman AM, Pyers JE. The ASL-CDI 2.0: An updated, normed adaptation of the MacArthur Bates Communicative Development Inventory for American Sign Language. Behav Res Methods. 2020;52(5):2071–2084. https://doi.org/10.3758/s13428-020-01376-6.

10. Molinaro M, Broman AT, Rathouz PJ, Hustad KC. Longitudinal development of receptive vocabulary in children with cerebral palsy and anarthria: use of the MacArthur-Bates CDI. Dev Neurorehabil. 2020;23(5):285–293. https://doi.org/10.1080/17518423.2019.1646829.

11. Rautakoski P, Ursin PA, Carter AS, Kaljonen A, Nylund A, Pihlaja P. Communication skills predict social-emotional competencies. J Commun Disord. 2021;93:106138. https://doi.org/10.1016/j.jcomdis.2021.106138.

12. Eriksson M. Insufficient evidence for the validity of the Language Development Survey and the MacArthur-Bates Communicative Development Inventories as screening tools: a critical review. Int J Lang Commun Disord. 2023;58(2):555–575. https://doi.org/10.1111/1460-6984.12800.

13. Gendler-Shalev H, Dromi E. The Hebrew Web Communicative Development Inventory (MB-CDI): lexical development growth curves. J Child Lang. 2022;49(3):486–502. https://doi.org/10.1017/S0305000921000179.

14. Pavlova P, Maksimov D, Chegodaev D, Kiselev S. A psychometric study of the Russian-language version of the “Bayley Scales of Infant and Toddler Development – third edition”: an assessment of reliability and validity. Front Psychol. 2022;13:961567. https://doi.org/10.3389/fpsyg.2022.961567.

15. Del Rosario C, Slevin M, Molloy EJ, Quigley J, Nixon E. How to use the Bayley Scales of Infant and Toddler Development. Arch Dis Child Educ Pract Ed. 2021;106(2):108–112. https://doi.org/10.1136/archdischild-2020-319063.

16. Anderson PJ, Burnett A. Assessing developmental delay in early childhood – concerns with the Bayley-III scales. Clin Neuropsychol. 2017;31(2):371–381. https://doi.org/10.1080/13854046.2016.1216518.

17. Sun L, Sabanathan S, Thanh PN, Kim A, Doa TTM, Thwaites CL et al. Bayley III in Vietnamese children: lessons for cross-cultural comparisons. Wellcome Open Res. 2019;4:98. https://doi.org/10.12688/wellcomeopenres.15282.1.

18. Krogh MT, Væver MS. Does gender affect Bayley-III scores and test-taking behavior? Infant Behav Dev. 2019;57:101352. https://doi.org/10.1016/j.infbeh.2019.101352.

19. Çelik P, Ayranci Sucakli I, Yakut HI. Which Bayley-III cut-off values should be used in different developmental levels? Turk J Med Sci. 2020;50(4):764–770. https://doi.org/10.3906/sag-1910-69.

20. Goldstone AB, Baiocchi M, Wypij D, Stopp C, Andropoulos DB, Atallah J et al. The Bayley-III scale may underestimate neurodevelopmental disability after cardiac surgery in infants. Eur J Cardiothorac Surg. 2020;57(1):63–71. https://doi.org/10.1093/ejcts/ezz123.

21. Montgomery C, Setänen S, Kaul YF, Farooqi A, Broström L, Aden U et al. Predictive value of Bayley-III Motor Index for later motor difficulties in children born extremely preterm. Acta Paediatr. 2023;112(4):742–752. https://doi.org/10.1111/apa.16694.

22. Кубышкина АВ. Оценка надежности и валидности русскоязычной версии опросника PedsQL Infant Scales для родителей недоношенных детей в возрасте 13–24 месяцев: одномоментное опросное исследование. Вопросы современной педиатрии. 2025;24(6):431–443. https://doi.org/10.15690/vsp.v24i6.2995.

23. Sato I, Soejima T, Ikeda M, Kobayashi K, Setoyama A, Kamibeppu K. Reliability and validity of the Japanese version of the Pediatric Quality of Life Inventory Infant Scales. J Patient Rep Outcomes. 2022;6(1):10. https://doi.org/10.1186/s41687-022-00416-3.

24. Verstraete J, Zampoli M, Davidson A, Hendricks M, de Quintal H, Goga Y et al. Performance of the Experimental EuroQol Toddler and Infant Populations (EQ-TIPS) and PedsQL in infants and toddlers with a health condition. J Health Econ Outcomes Res. 2025;12(2):209–220. https://doi.org/10.36469/001c.145813.

25. Wieckowski AT, Williams LN, Rando J, Lyall K, Robins DL. Sensitivity and specificity of the Modified Checklist for Autism in Toddlers (original and revised): a systematic review and meta-analysis. JAMA Pediatr. 2023;177(4):373–383. https://doi.org/10.1001/jamapediatrics.2022.5975.

26. Okoye C, Obialo-Ibeawuchi CM, Obajeun OA, Sarwar S, Tawfik C, Waleed MS et al. Early diagnosis of autism spectrum disorder: a review and analysis of the risks and benefits. Cureus. 2023;15(8):e43226. https://doi.org/10.7759/cureus.43226.

27. Coelho-Medeiros ME, Bronstein J, Aedo K, Pereira JA, Arraño V, Perez CA et al. M-CHAT-R/F validation as a screening tool for early detection in children with autism spectrum disorder. Rev Chil Pediatr. 2019;90(5):492–499. https://doi.org/10.32641/rchped.v90i5.703.

28. Santos CLD, Barreto II, Floriano I, Tristão LS, Silvinato A, Bernardo WM. Screening and diagnostic tools for autism spectrum disorder: systematic review and meta-analysis. Clinics. 2024;79:100323. https://doi.org/10.1016/j.clinsp.2023.100323.

29. Levick S, Staples AD, Warschausky S, Huth-Bocks A, Taylor HG, Gidley Larson JC et al. Caregiver-reported infant motor and imitation skills predict M-CHAT-R/F. Child Neuropsychol. 2024;30(7):1035–1053. https://doi.org/10.1080/09297049.2024.2304378.

30. Ariffin RA, Ismail J, Abd Rahman FN, Wan Ismail WS, Ahmad N, Abdul Ghafar A et al. Malay translation and validation of modified checklist for autism in toddlers, revised with follow-up (M-CHAT-R/F). Front Pediatr. 2024;12:1384292. https://doi.org/10.3389/fped.2024.1384292.

31. Орехова ЛИ. Методологические основы определения конструктной валидности авторской комплексной методики опроса. Современные проблемы здравоохранения и медицинской статистики. 2025;(4):306–327. https://doi.org/10.24412/2312-2935-2025-4-306-327.