Diferencias de género en las discapacidades de aprendizaje

Más en la escuela

A menudo se piensa que los niños tienen más probabilidades de tener problemas de aprendizaje (LD) o problemas como el trastorno de atención hiperactividad (TDAH) que las niñas, pero ¿es este realmente el caso?

Es una pregunta que vale la pena considerar dado que desde que se estableció la Ley de Individuos con Discapacidades (IDEA) en 1975, el número de estudiantes identificados como necesitados de educación especial se ha triplicado.

La función de IDEA es asegurarse de que los niños en las escuelas públicas con cualquier tipo de enfermedad, trastorno o afección que pueda afectar el aprendizaje reciban apoyo; Esto incluye a los niños en el espectro del autismo, aquellos que tienen impedimentos auditivos, del habla o del lenguaje, problemas ortopédicos y trastornos del aprendizaje.

En 2015, el Centro Nacional de Discapacidades de Aprendizaje (NCLD) descubrió que de los 5.9 millones de niños en edad escolar en los EE. UU. Que recibieron servicios de educación especial bajo IDEA, el 39 por ciento (alrededor de 2.3 millones) calificaron con una discapacidad de aprendizaje específica.

Aquí hay un vistazo a lo que la ciencia nos dice acerca de esta brecha de género cuando se trata de problemas de aprendizaje y problemas relacionados, por qué existe esta brecha y lo que debe saber si sospecha que su hijo tiene un LD o problemas de atención.

¿Qué son las discapacidades de aprendizaje?

Cuando hablamos de los problemas que los niños tienen con el aprendizaje y la atención, es importante entender exactamente cuáles son.

Según Understood.org, una organización sin fines de lucro dedicada a proporcionar información y apoyo a padres de niños de 3 a 20 años con problemas de aprendizaje y atención, una discapacidad de aprendizaje es un trastorno que resulta en "desafíos de aprendizaje que no son causados ​​por poca inteligencia, problemas de audición o visión o falta de oportunidades educativas »

Las discapacidades de aprendizaje a menudo afectan una habilidad particular como las matemáticas o la lectura, y también pueden hacer que un niño tenga problemas para llevarse bien con otros niños.

Muchas veces los LD también van de la mano con problemas de atención, incluido el trastorno por déficit de atención con hiperactividad (TDAH), que según la Asociación Americana de Psiquiatría es uno de los trastornos mentales más comunes entre los niños. Los síntomas del TDAH, según la APA, pueden incluir:

• Problemas para mantenerse enfocado en tareas como el trabajo escolar y las conferencias en el aula
• Hiperactividad o movimiento excesivo que no se ajusta a la situación.
• Impulsividad, o una tendencia a actuar apresuradamente y sin pensar en las consecuencias.

Niños, niñas, LD y TDAH

Según el Centro Nacional de Estadísticas de Educación, durante el año escolar 2015-2016, el 17 por ciento de los estudiantes varones de 6 a 21 años recibió servicios especiales bajo IDEA, en comparación con el 9 por ciento de las estudiantes que se beneficiaron de estos servicios.

¿Se justifica esta discrepancia? ¿Más niños reciben apoyo de educación especial que las niñas porque más niños realmente tienen más LD? ¿O es que los maestros y otros profesionales de la educación perciben que tienen más LD? Hay investigaciones que sugieren lo último.

Según Understood.org, los estudios han encontrado que, en base a criterios científicos, no existe una brecha de género cuando se trata de problemas de aprendizaje. Es solo que los maestros recomiendan el doble de niños que de niñas para el apoyo de LD.

Lo mismo se aplica a los problemas de atención, especialmente el trastorno por déficit de atención e hiperactividad (TDAH). De hecho, la investigación ha encontrado que los niños y las niñas son igualmente propensos a tener problemas de aprendizaje y TDAH. Understood.org afirma que los niños también tienen más del doble de probabilidades de ser identificados con TDAH.

¿Por qué la brecha de género?

Se han propuesto muchas teorías para explicar por qué se identifica a más niños que niñas con problemas de aprendizaje. Algunos expertos proponen que la diferencia tiene que ver con la vulnerabilidad biológica, lo que significa que los niños realmente nacen con mayor frecuencia o adquieren una tendencia a una discapacidad de aprendizaje en las primeras etapas de la vida.

Otra teoría es que la discrepancia en la identificación puede deberse a un sesgo de referencia. Los niños tienen más probabilidades de ser referidos para educación especial cuando tienen problemas con sus calificaciones u otros problemas aparentes.

Los niños que están frustrados y tienen dificultades académicas tienen más probabilidades de actuar. Pueden ser hiperactivos, impulsivos o perjudiciales en clase, mientras que las niñas suelen mostrar signos menos evidentes de sus frustraciones académicas.

Por ejemplo, las niñas que solo muestran falta de atención tienen más probabilidades de ser vistas por los maestros como simplemente no interesadas en el tema.

Además, en general, los niños tienden a atraer más atención negativa en la escuela. Y los niños con TDAH tienden a mostrar más hiperactividad, impulsividad y agresión física que las niñas con TDAH, lo que hace que se destaquen, incluso entre otros niños.

Mientras tanto, las niñas con TDAH a menudo tienen síntomas diferentes, que incluyen ansiedad, depresión, soñar despierto y baja autoestima. La hiperactividad en las niñas tiende a aparecer como una conversación constante. Todos estos comportamientos son típicos de las niñas que tampoco tienen TDAH, por lo que es poco probable que un maestro señale a una niña que las tiene como si tuviera TDAH o un problema de aprendizaje.

$config[ads_text5] not found

En otras palabras, los niños con TDAH son más notables que las niñas con TDAH. Y eso puede explicar por qué más del doble de ellos están identificados con el trastorno.

Realmente no se sabe si los niños tienen problemas de aprendizaje y atención con más frecuencia que las niñas. Pero lo que está claro es que cuando los niños se identifican con cualquiera de ellos, es probable que obtengan el mejor apoyo.

Si las niñas no están identificadas, significa que muchas no obtienen la ayuda que necesitan. Por lo tanto, los padres de las niñas que luchan podrían tener que ser defensores aún más fuertes de sus hijos.

Y finalmente, las verdaderas diferencias entre niñas y niños cuando se trata de problemas de aprendizaje y trastornos de atención pueden tener que ver con la falta de una definición universal de "discapacidad de aprendizaje" y la ausencia de criterios de prueba precisos y objetivos para identificarlos. De hecho, muchas de las pruebas utilizadas para diagnosticar problemas de aprendizaje fueron diseñadas y estandarizadas para niños.

Una palabra de Verywell

Si usted es el padre de un niño o una niña, si cree que su hijo puede tener una discapacidad de aprendizaje o TDAH u otro problema de atención, hable con el maestro. Descubra qué comportamientos han notado en su hijo y cualquier inquietud que pueda tener.

Si tiene una hija, tenga en cuenta que si tiene un trastorno de atención, es posible que no se vea así en el aula. En lugar de ser perjudicial o moverse por la sala en momentos inapropiados, puede parecer desinteresada en lo que dice la maestra o propensa a hablar fuera de turno o conversar constantemente con niños sentados cerca cuando no debería estarlo.

$config[ads_text6] not found

Juntos, usted y el maestro deberían poder saber si su hijo tiene dificultades con un LD o un TDAH para que puedan avanzar para que lo examinen.

Relaciones de género para dificultades de lectura

Jesse L. Hawke

Universidad de Colorado, Boulder, Instituto de Genética del Comportamiento, 447 UCB, Boulder, CO 80309-0447, Teléfono: (303) 735-6179, Correo electrónico: [correo electrónico protegido], Fax: (303) 492-8063

Richard K. Olson

Universidad de Colorado, Boulder

Erik G. Willcutt

Universidad de Colorado, Boulder

Sally J. Wadsworth

Universidad de Colorado, Boulder

John C. DeFries

Universidad de Colorado, Boulder

La prevalencia de las dificultades de lectura suele ser mayor en los hombres que en las mujeres en las muestras referidas e identificadas por la investigación, y la proporción de hombres a mujeres es mayor en las muestras más afectadas. Para explorar posibles diferencias de género en el rendimiento de lectura, analizamos datos de 1.133 pares de gemelos en los que al menos un miembro de cada par tenía un historial escolar de problemas de lectura y de 684 pares de gemelos de una muestra de comparación sin dificultades de lectura. Aunque la diferencia entre los puntajes promedio de hombres y mujeres en estas dos muestras fue muy pequeña, la variación en el rendimiento de lectura fue significativamente mayor para los hombres en ambos grupos. Sugerimos que una mayor variación de las medidas de rendimiento de lectura en los hombres puede explicar, al menos en parte, su mayor prevalencia de dificultades de lectura, así como las mayores proporciones de género que se observan en las muestras con discapacidad más grave.

$config[ads_text7] not found

La proporción de hombres y mujeres en muestras de niños con dificultades de lectura varía ampliamente según el método de verificación. En los estudios en los que los sujetos se determinan empleando métodos clínicos o de referencia, las proporciones de género varían de 2: 1 a 15: 1 de hombres a mujeres (por ejemplo, Finucci y Childs, 1981; Vogel, 1990); sin embargo, en muestras identificadas por la investigación, las proporciones de género están más cerca de 1: 1 (por ejemplo, Harlaar, Spinath, Dale y Plomin, 2005; Hawke, Wadsworth, Olson y DeFries, 2007; Shaywitz, Shaywitz, Fletcher y Escobar, 1990; Stevenson, 1992). Sin embargo, tanto en las muestras referidas como en las identificadas por la investigación, generalmente se ha informado un mayor número de hombres con problemas de lectura. Por ejemplo, en una revisión reciente de las diferencias de sexo en la discapacidad de lectura, Rutter et al . (2004) informaron las proporciones de género en cuatro estudios epidemiológicos independientes en los que las muestras se habían determinado utilizando criterios de investigación. En los cuatro estudios, se informaron significativamente más hombres que mujeres con discapacidades de lectura. Además, las proporciones de género para las dificultades de lectura son mayores en las muestras más severamente afectadas (Hawke et al ., 2007; Olson, 2002).

Se han propuesto varias hipótesis biológicas y ambientales para explicar esta diferencia de género en las tasas de prevalencia, incluida la herencia recesiva ligada al cromosoma X (Symmes y Rapoport, 1972), las diferencias en el funcionamiento del cerebro debido a la exposición diferencial o la sensibilidad a los andrógenos (Geschwind, 1981; Nass, 1993; Tallal y Fitch, 1993), factores inmunológicos, impronta sexual, complicaciones perinatales y resistencia diferencial al insulto neuronal (Liederman, Kantrowitz y Flannery, 2005). También se ha sugerido que las mujeres pueden ser menos susceptibles a factores ambientales como los métodos de enseñanza y el estado socioeconómico (Geschwind, 1981), y que las influencias genéticas pueden ser más importantes como causa de dificultades de lectura en las mujeres que en los hombres (DeFries & Gillis, 1993; Stevenson, 1992). Sin embargo, en este breve informe, sugerimos una explicación más parsimoniosa para la mayor prevalencia de dificultades de lectura en los hombres y para las relaciones de género más altas con mayor gravedad.

$config[ads_text8] not found

Distribuciones teóricas de puntajes para hombres (distribución roja, DE = 1.0) y mujeres (distribución azul, DE = 0.85).

Por lo tanto, la mayor prevalencia de dificultades de lectura en los hombres, especialmente en muestras más altamente seleccionadas, puede deberse a su mayor variación en el rendimiento de lectura. Debido a que nuestra medida del rendimiento de lectura es una medida compuesta de tres puntajes de subprueba, las diferencias de varianza para hombres y mujeres en una o todas estas medidas, y / o las diferencias de género en las correlaciones entre las tres medidas, podrían conducir a diferencias de género en la varianza para la lectura actuación. De hecho, las variaciones de los machos son significativamente mayores que las de las hembras para REC, COMP y SPELL en el Grupo I y para REC y SPELL en el Grupo II [Grupo I: REC, F (1169, 1094) = 1.28, p Jesse L. Hawke, University of Colorado, Boulder, Institute for Behavioral Genetics, 447 UCB, Boulder, CO 80309-0447, Teléfono: (303) 735-6179, Correo electrónico: [correo electrónico protegido], Fax: (303) 492-8063.

Richard K. Olson, Universidad de Colorado, Boulder.

Erik G. Willcutt, Universidad de Colorado, Boulder.

Sally J. Wadsworth, Universidad de Colorado, Boulder.

John C. DeFries, Universidad de Colorado, Boulder.

www.ncbi.nlm.nih.gov

Trastorno de aprendizaje específico: prevalencia y diferencias de género

Kristina Moll

Departamento de Psiquiatría Infantil y Adolescente, Psicosomática y Psicoterapia, Universidad Ludwig-Maximilians, Munich, Alemania,

$config[ads_text9] not found

Sarah Kunze

Departamento de Psiquiatría Infantil y Adolescente, Psicosomática y Psicoterapia, Universidad Ludwig-Maximilians, Munich, Alemania,

Nina Neuhoff

Departamento de Psiquiatría Infantil y Adolescente, Psicosomática y Psicoterapia, Universidad Ludwig-Maximilians, Munich, Alemania,

Jennifer Bruder

Departamento de Psiquiatría Infantil y Adolescente, Psicosomática y Psicoterapia, Universidad Ludwig-Maximilians, Munich, Alemania,

Gerd Schulte-Körne

Departamento de Psiquiatría Infantil y Adolescente, Psicosomática y Psicoterapia, Universidad Ludwig-Maximilians, Munich, Alemania,

Concibió y diseñó los experimentos: GSK JB SK. Realizó los experimentos: SK NN JB. Analizó los datos: KM. Reactivos / materiales / herramientas de análisis contribuidos: SK. Contribuyó a la redacción del manuscrito: KM GSK.

Datos asociados

Los autores confirman que todos los datos subyacentes a los hallazgos están completamente disponibles sin restricción. Los datos están disponibles en el sitio web de la universidad utilizando el siguiente enlace: //www.kjp.med.uni-muenchen.de/supplements.

Los modelos integrales de trastornos del aprendizaje tienen que considerar tanto los trastornos de aprendizaje aislados que afectan solo a un dominio de aprendizaje, como la comorbilidad entre los trastornos de aprendizaje. Sin embargo, la evidencia empírica sobre las tasas de comorbilidad, incluidos los tres trastornos del aprendizaje definidos por el DSM-5 (déficits en lectura, escritura y matemáticas) es escasa. El estudio actual evaluó las tasas de prevalencia y las relaciones de género para los trastornos de aprendizaje aislados y comórbidos en una muestra representativa de 1633 niños de habla alemana en 3º y 4º grado. Las tasas de prevalencia se analizaron para trastornos de aprendizaje aislados y combinados y para diferentes criterios de déficit, incluido un criterio para el rendimiento normal. Los trastornos de aprendizaje comórbidos ocurrieron con tanta frecuencia como los trastornos de aprendizaje aislados, incluso cuando se aplicaron criterios de corte más estrictos. La proporción relativa de trastornos aislados y combinados no cambió cuando se incluyó un criterio para el rendimiento normal. Los déficits de lectura y ortografía diferían con respecto a su asociación con problemas aritméticos: los déficits en aritmética coexistían más a menudo con déficits en ortografía que con déficits en lectura. Además, las tasas de comorbilidad para la aritmética y la lectura disminuyeron al aplicar criterios de déficit más estrictos, pero se mantuvieron altas para la aritmética y la ortografía, independientemente del criterio de déficit elegido. Estos hallazgos sugieren que los procesos subyacentes a la relación entre aritmética y lectura pueden diferir de los que subyacen a la relación entre aritmética y ortografía. Con respecto a las proporciones de género, más niños que niñas mostraron déficit ortográficos, mientras que más niñas se vieron afectadas en aritmética. No se observaron diferencias de género para problemas de lectura aislados y para la combinación de los tres trastornos de aprendizaje. Se discuten las implicaciones de estos hallazgos para la evaluación e intervención de los trastornos del aprendizaje.

$config[ads_text10] not found

Introducción

Los trastornos del aprendizaje se encuentran entre los trastornos del desarrollo diagnosticados con mayor frecuencia en la infancia. Los estudios epidemiológicos informan tasas de prevalencia comparables de 4 a 9% para déficits en lectura y 3 a 7% para déficits en matemáticas (DSM-5; [1]). Más recientemente, los estudios han comenzado a examinar la relación entre los déficits en diferentes dominios de aprendizaje (es decir, déficits en lectura y déficits en matemáticas) para comprender mejor su superposición, en lugar de centrarse en un solo déficit. Los resultados sugieren que los niños que experimentan un déficit en un dominio de aprendizaje con frecuencia también muestran déficit en otros dominios [2] - [6]. Además, los análisis genéticos conductuales proporcionan evidencia de que los trastornos de lectura y matemática comparten una variación genética (p. Ej., [7], [8]). En línea con estos hallazgos, la última edición del Manual Diagnóstico y Estadístico de Trastornos Mentales de la Asociación Americana de Psiquiatría (DSM-5; [1]) amplió la categoría de diagnóstico al utilizar el término genérico "Trastorno de aprendizaje específico" como diagnóstico general, incorporando dificultades en aprender habilidades académicas, como lectura, escritura y matemáticas, que se han clasificado como trastornos separados en ediciones anteriores (DSM-IV: 315.0; 315.2; 315.1; [9]).

Aunque se supone que las tasas de comorbilidad entre los trastornos del aprendizaje son altas, es importante tener en cuenta que los déficits en dominios de aprendizaje específicos también ocurren de forma aislada. Las disociaciones entre los trastornos del aprendizaje no solo se observan entre déficits en alfabetización y matemáticas, sino también entre diferentes componentes de alfabetización, como dificultades en la decodificación (dislexia) y en la comprensión lectora (p. Ej., [10], [11]) y entre déficits en lectura y en ortografía (p. ej., [12], [13]). Es importante destacar que estos déficits específicos se caracterizan por distintas causas cognitivas subyacentes y, por lo tanto, requieren diferentes intervenciones [14] para su revisión). Por lo tanto, parece crucial evaluar la naturaleza exacta del trastorno del aprendizaje para garantizar tratamientos adecuados. En DSM-5, este problema se tiene en cuenta al agregar especificadores al diagnóstico genérico "Trastorno de aprendizaje específico" para proporcionar información adicional sobre los dominios afectados. Se pueden codificar tres tipos de trastornos del aprendizaje: déficits en lectura, déficits en escritura y déficits en matemáticas, que pueden especificarse con descripciones detalladas (p. Ej., Lectura: déficits en precisión, fluidez, comprensión) y clasificaciones de gravedad. En comparación con la mayoría de los estudios anteriores que se centraron en la relación entre las matemáticas y la lectura, el estudio actual incluye los tres dominios de aprendizaje y evalúa las tasas de prevalencia de déficit aislados y combinados en lectura, escritura y matemáticas.

La inclusión de las clasificaciones de gravedad en el DSM-5 refleja la idea de que los trastornos del desarrollo se conceptualizan mejor como trastornos dimensionales en lugar de categorías diagnósticas y deben verse como el resultado de múltiples factores de riesgo que interactúan [14] - [18]. De esta idea se deduce que cualquier criterio de corte utilizado para clasificar los trastornos del aprendizaje es de alguna manera arbitrario. Obviamente, las tasas de prevalencia para trastornos de aprendizaje específicos reflejan los criterios de déficit elegidos; sin embargo, no está claro cómo las tasas de comorbilidad (es decir, el porcentaje de todos los niños con un trastorno de aprendizaje específico que también experimentan déficits en otro dominio de aprendizaje) cambian con criterios de corte variables, ya que la base empírica para las tasas de comorbilidad que compara diferentes criterios de corte es escaso [2], [4]. Por lo tanto, el estudio actual tuvo como objetivo examinar sistemáticamente cómo cambian las tasas de comorbilidad en función del criterio de corte elegido.

Otra adaptación relevante en el DSM-5, que se tuvo en cuenta en el estudio actual, es que ya no se requiere una discrepancia predefinida entre el CI y el dominio de aprendizaje afectado para diagnosticar trastornos del aprendizaje. El rendimiento de la habilidad académica afectada debe estar muy por debajo del promedio para la edad y no ser atribuible a la discapacidad intelectual (definido por el coeficiente intelectual por debajo de 70). Esta adaptación se basa en la investigación que muestra que los niños que cumplen y los que no cumplen el criterio de discrepancia de coeficiente intelectual no difieren en términos de sintomatología, déficit cognitivos subyacentes y respuesta a la intervención (p. Ej., [19] - [21]).

En resumen, los modelos integrales de trastornos del aprendizaje tienen que considerar tanto los trastornos en dominios específicos del aprendizaje como la comorbilidad entre los trastornos del aprendizaje [17], [22]. Antes de examinar las asociaciones y disociaciones de los trastornos del aprendizaje a nivel cognitivo o neurobiológico, la primera pregunta que surge es con qué frecuencia se pueden observar déficits de aprendizaje aislados y combinados en lectura, escritura y matemáticas a nivel conductual . Los estudios de prevalencia existentes que informan las tasas de comorbilidad para los trastornos del aprendizaje basados ​​en muestras basadas en la población se resumen en la Tabla 1 . Como es evidente, sorprendentemente pocos estudios incluyeron los tres dominios de aprendizaje [2], [4], [19], [23], y solo dos de ellos analizaron las tasas de comorbilidad en función de diferentes criterios de corte [2], [4]. Si bien los estudios informan consistentemente tasas de comorbilidad más altas de lo esperado dadas las tasas de prevalencia basadas en la población, este resumen también muestra que las tasas de comorbilidad varían ampliamente entre los estudios. La alta variabilidad en las tasas de comorbilidad podría reflejar las diferentes pruebas y criterios utilizados para la clasificación. Un problema metodológico es que las tasas de comorbilidad pueden incrementarse artificialmente debido a la superposición de síntomas en las medidas utilizadas para la clasificación. Por ejemplo, las pruebas aritméticas que incluyen problemas de palabras no solo miden las habilidades de cálculo sino que también requieren habilidades de lectura y comprensión. Como consecuencia, los niños con trastorno de lectura pueden verse afectados en tales tareas, aunque sus habilidades de cálculo pueden estar dentro del rango normal. Idealmente, las medidas deben ser específicas de un dominio para evitar que se requieran habilidades adicionales para aprovechar otros dominios de aprendizaje. Por lo tanto, de alguna manera es desafortunado que la mayoría de los estudios que analizan las tasas de comorbilidad usaran pruebas de rendimiento matemático para evaluar una amplia gama de habilidades matemáticas, incluidos los problemas de palabras.

Deficit	Cutoff [sd]	Comorbidity rate expected %	Cases expected [E]	Cases observed [O]	Ratio O/E
RD+SD	1	2.59	42	118	2.8
1, 25	1.30	21	69	3, 3
1, 5	0, 63	10	47	4.7
RD+AD	1	2.01	33	87	2.6
1, 25	0, 77	13	41	3.2
1, 5	0.35	6 6	25	4.2 4.2
SD+AD	1	2.15	35	102	2.9
1, 25	1.00	dieciséis	62	3.9
1, 5	0, 44	7 7	34	4.9

Gender ratios

Gender ratios for isolated and comorbid learning disorders are reported in Table 3 . The observed proportion of boys and girls was compared to the proportion in the representative sample (50.6% male). More boys than girls showed isolated spelling deficits and combined reading and spelling deficits, while more girls were impaired in arithmetic (AD only and AD+SD). No gender differences were observed for RD (RD only and RD+AD) and for the combination of all three learning disorders. Once again reading and spelling deficits differed with respect to their association with AD. While more girls were affected in RD+AD, the gender ratio for SD+AD was balanced.

1 sd

1.25 sd		1.5 sd
Deficit	% male	χ 2	% male	χ 2	% male	χ 2
RD total	54.7	1.7	54, 0	0.7	51.7	0.1
SD total	55.5	2.6	55.2	1, 8	55.2	1, 2
AD total	40.8	7.9 **	38.1	7.4 **	37.5	5.0 *
RD only	51, 9	0.1	56, 0	1.0	53.2	0.2 0.2
SD only	62.4	6.0 *	61.6	5.4 **	61.0	3.5
AD only	32.9	9.2 **	35, 2	4.6 **	38.5	1.9
RD+SD	66.7	5.4 *	63.2	2, 4	62.1	1, 5
RD+AD	56.7	0.4 0.4	50, 0	0.0	42, 9	0.2 0.2
SD+AD	35.6	4.1 *	38.7	1, 8	37.5	1.1
RD+SD+AD	47.4	0.2 0.2	38.7	1, 8	33.3	2.2 2.2

Another distinction that is not made based on ICD-10 classification is to differentiate between isolated RD and combined reading and spelling problems (F81.0). As a consequence information about the proportions of children with isolated RD among all children with RD and isolated SD among all children with SD is missing. In the current study isolated RD was observed in 42–53% (depending on the cutoff criterion) of all children with RD and isolated SD in 40–57% of all children with SD. Landerl and Moll [4] did not directly report proportions of isolated RD and isolated SD; however calculations based on the absolute numbers given in their paper revealed comparable rates of 42% for isolated RD and 46% for isolated SD. Given that reading and spelling skills tap into the same domain and are supposed to be closely related during literacy development [37]–[39], it is surprising that approximately half of the children with reading deficits are not affected in their spelling skills and vice versa. Importantly, dissociations between reading and spelling deficits were still evident even when a cutoff criterion for normal performance was included ( Table 3 ), excluding the possibility that children with poor reading skills performed just above the cutoff criterion for poor spelling (and vice versa); instead findings indicate that a large number of children shows a remarkable discrepancy between the two literacy skills (see also [12]). One explanation for the dissociation between reading and spelling deficits is that the cognitive processes underlying reading fluency and spelling might be less similar than those underlying reading accuracy and spelling [40]. At the beginning of literacy instruction, reading (word decoding) and spelling draw on similar processes (eg, [37], [38]). In order to learn to decode and to spell words accurately, children have to learn the alphabetic principle; they need to be aware that spoken words consist of sounds which are linked to letters or letter groups. The ability to decode words accurately is obviously a precondition of becoming a fluent reader [41]–[43]; however it has been suggested that fluent text reading requires additional skills, such as efficient lexical access and the ability to suppress task-irrelevant lexical information, in order to choose the appropriate target letter or word from the representations activated [44], [45]. Therefore, it can be argued that the cognitive processes underlying fluent reading differ to some extent from those underlying spelling, which could explain why reading fluency and spelling skills can dissociate in a large number of children.

Finally, our findings suggest that gender ratios differ for isolated learning disorders but are balanced for comorbid disorders affecting all three learning domains. We found more girls with problems in arithmetic (overall and with isolated arithmetic disorder) and more boys with problems in spelling. The disproportionate number of boys with literacy problems is in line with the large body of research suggesting that dyslexia is more apparent in boys than in girls [24]. Our results specify previous findings by showing that more boys than girls can be identified with combined literacy deficits (reading and spelling problems) and with isolated spelling disorder. In contrast, gender ratios were balanced for isolated reading problems, a finding that was first reported by Landerl and Moll [4] and recently replicated by Fischbach et al. [19]. The differences in gender ratios observed between RD and SD further support the interpretation that the causes underlying deficits in fluent reading and those underlying spelling are at least to some extent different. Future research will have to replicate these findings and will have to specify whether differences between reading and spelling deficits as well as differences in their association with arithmetic problems are reflected at the neurobiological and genetic level.

As mentioned in the method section, a limitation of the current study is that clinical criteria for classifying learning disorders could not be applied. Thus, future studies will have to clarify whether prevalence rates for isolated and comorbid disorders differ between studies using clinical criteria compared to those based on low-performing samples.

Practical implications and implications for future research

Our findings have a number of practical implications for assessment and intervention of learning disorders: Given that about half of the children with a specific learning deficit have problems in other learning domains as well, the different learning domains need to be considered during assessment. Performance in reading, writing, and mathematics, should be assessed based on domain specific tests, in order to avoid that children score poorly on a test due to difficulties in other learning domains (eg, poor performance in maths tests using word problems due to poor reading skills).

With respect to classification systems, DSM-5 takes into account that learning disorders frequently co-occur by using the generic diagnostic term “Specific Learning Disorder”. However, in order to differentiate between isolated and comorbid disorders, practitioners need to specify the diagnosis by providing additional information about the learning domains that are affected (ie, using specifiers as implemented in DSM-5). Although ICD-10 differentiates between isolated and combined learning disorders, no differentiation is made between the literacy components (reading vs. spelling) and their co-occurrence with mathematics deficits. Furthermore, dissociations between disorders were not only observed between deficits in arithmetic and in literacy skills, but also between deficits in reading and in spelling skills. As a consequence both literacy components need to be assessed to avoid that a large number of children with problems is not identified and therefore does not receive adequate treatment.

With respect to intervention, it seems similarly important to distinguish between isolated and comorbid learning disorders: First, children with comorbid disorder require additional support targeting the comorbid deficit in addition to the initially diagnosed deficit (eg, numeracy intervention plus reading intervention). Furthermore, these children are impaired in a broad range of skills and their deficits are reported to be more pronounced than in children with deficits in one domain only (eg, [46]). As a result, children with comorbid disorders will have fewer possibilities to compensate for their deficits, so that strategies applied during intervention need to be attuned to the child's cognitive profile.

Future research will have to specify associations and dissociations between other literacy components, especially between word decoding and reading comprehension, but also between different aspects of maths, such as maths reasoning and calculation skills. In addition, the current results which focused on the behavioural level raise the question of how associations and dissociations between learning disorders are reflected at the cognitive and neurobiological level. While the core cognitive deficits associated with reading, spelling and arithmetic disorders appear to be specific, one proposal regarding comorbidity between learning disorders is that domain-general cognitive risk factors, such as memory or processing speed deficits [47]–[49] are shared between learning disorders. This could explain why these disorders frequently co-occur. Based on the idea that developmental disorders are best described as the outcome of multiple interacting risk factors (eg, [17], [18]), future studies will have to specify the risk factors that are specific to a given disorders and those that are shared between learning disorders. Related to this issue is the question of whether the cognitive profiles observed in comorbid cases reflect the sum of the single deficit profiles or whether comorbid cases are characterised by a distinct cognitive profile. The latter may be associated with different risk factors compared to those observed in groups with deficits in one learning domain only.

Cognitive profiles may not only differ between isolated versus comorbid disorders, but may also depend on the chosen cutoff criteria. In line with this idea, Murphy, Mazzocco, Hanich, and Early [50] showed that the cognitive profiles of children with mathematics learning disability scoring below the 10 th percentile differed qualitatively from those scoring between the 11 th and 25 th percentile. For reading disorder it has been shown that children with poor oral language skills in addition to a phonological deficit are more likely to develop severe reading problems compared to children with a phonological deficit only (eg, [51]). These findings suggest that the behavioural outcome depends on the severity of the underlying core cognitive deficit as well as on co-occurring difficulties. Future research will have to further specify whether applying different cutoff criteria will result in groups that differ not only in terms of degree of the underlying cognitive deficit, but also qualitatively in terms of different cognitive profiles.

Funding Statement

The research leading to these results has received funding from the European Community's EU, within the context of the Sixth Framework Program LifeScienceHealth project “Dyslexia genes and neurobiological pathways” (Neurodys, 018696). Los financiadores no tuvieron ningún papel en el diseño del estudio, la recopilación y el análisis de datos, la decisión de publicar o la preparación del manuscrito.

www.ncbi.nlm.nih.gov