DIAGNOSIS OF AUTISM IN EARLY CHILDHOOD: AN INTEGRATIVE REVIEW ON EARLY DETECTION METHODS
Abstract
Autism Spectrum Disorder (ASD) is a neurodevelopmental condition characterized by persistent deficits in communication and social interaction, as well as restricted and repetitive patterns of behavior. Early diagnosis is essential, as it enables interventions that significantly improve long-term functional outcomes by taking advantage of greater neuroplasticity during early childhood. This study aims to discuss clinical criteria and screening instruments, explore efficient methods for early detection, and evaluate the barriers that hinder initial diagnosis in Brazil. An integrative literature review was conducted, analyzing articles published between 2021 and 2026. The findings highlight that although traditional clinical scales (such as M-CHAT-R/F and ADOS-2) continue to be the gold standard, they face challenges related to subjectivity and delayed application. Innovative technologies have shown promise for more objective and earlier detection. However, most of these methods still lack large-scale clinical validation. Early screening remains a challenge due to symptom diversity and socioeconomic barriers. There is an urgent need to validate technological tools and biological markers to strengthen early detection networks, ensuring better prognoses for children with ASD.
Author Biographies
Medical student at Afya Unigranrio University, Duque de Caxias, Rio de Janeiro, Brazil.
Medical student at Afya Unigranrio University, Duque de Caxias, Rio de Janeiro, Brazil.
Medical student at Afya Unigranrio University, Duque de Caxias, Rio de Janeiro, Brazil.
Master's student in Science and Health Education at Afya Unigranrio University. Pediatrician graduated from the Fluminense Federal University (UFF). Professor in the Medicine Program at Afya Unigranrio University, Duque de Caxias, Rio de Janeiro, Brazil.
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