Geschlechtsspezifische Unterschiede bei Lernbehinderungen

Mehr in der Schule

Von Jungen wird oft angenommen, dass sie mit größerer Wahrscheinlichkeit Lernstörungen oder Probleme wie Aufmerksamkeitshyperaktivitäts-Aufmerksamkeitsstörungen (ADHS) haben als von Mädchen. Aber ist dies wirklich der Fall?

Angesichts der Tatsache, dass sich die Zahl der als sonderpädagogisch bedürftig eingestuften Schüler seit der Einführung des Gesetzes über Menschen mit Behinderungen (IDEA) im Jahr 1975 verdreifacht hat, ist dies eine erwägenswerte Frage.

Die Funktion von IDEA besteht darin, sicherzustellen, dass Kinder in öffentlichen Schulen mit jeder Art von Krankheit, Störung oder Bedingung, die das Lernen beeinflussen kann, Unterstützung erhalten. Dies schließt Kinder mit Autismus, Hör-, Sprech- oder Sprachstörungen, orthopädische Probleme und Lernstörungen ein.

Im Jahr 2015 stellte das Nationale Zentrum für Lernbehinderungen (NCLD) fest, dass von den 5, 9 Millionen Kindern im schulpflichtigen Alter in den USA, die im Rahmen von IDEA sonderpädagogische Leistungen erhielten, 39 Prozent (rund 2, 3 Millionen) mit einer bestimmten Lernbehinderung qualifiziert waren.

Hier ist ein Blick darauf, was die Wissenschaft über diese geschlechtsspezifische Kluft in Bezug auf Lernbehinderungen und verwandte Probleme sagt, warum diese Kluft besteht und was Sie wissen sollten, wenn Sie vermuten, dass Ihr Kind an einer LD oder Aufmerksamkeitsproblemen leidet.

Was sind Lernbehinderungen?

Wenn wir über die Probleme sprechen, die Kinder mit Lernen und Aufmerksamkeit haben, ist es wichtig, genau zu verstehen, was sie sind.

Laut Understood.org, einer gemeinnützigen Organisation, die sich der Information und Unterstützung von Eltern von Kindern im Alter von 3 bis 20 Jahren mit Lern- und Aufmerksamkeitsproblemen widmet, ist eine Lernbehinderung eine Störung, die zu Lernherausforderungen führt, die nicht durch mangelnde Intelligenz verursacht werden. Probleme beim Hören oder Sehen oder mangelnde Bildungschancen. »

Lernschwierigkeiten wirken sich häufig auf bestimmte Fähigkeiten wie Mathematik oder Lesen aus und können auch dazu führen, dass ein Kind Probleme hat, mit anderen Kindern auszukommen.

Oft gehen LDs auch mit Aufmerksamkeitsproblemen einher, einschließlich der Aufmerksamkeitsdefizit-Hyperaktivitätsstörung (ADHS), die nach Angaben der American Psychiatric Association eine der häufigsten psychischen Störungen bei Kindern ist. Die Symptome von ADHS können laut APA sein:

• Probleme bleiben auf Aufgaben wie Schularbeiten und Vorlesungen im Klassenzimmer konzentriert
• Hyperaktivität oder übermäßige Bewegung, die nicht zur Situation passt
• Impulsivität oder die Tendenz, hastig zu handeln, ohne über die Konsequenzen nachzudenken

Jungen, Mädchen, LDs und ADHS

Laut dem Nationalen Zentrum für Bildungsstatistik erhielten im Schuljahr 2015 bis 2016 17 Prozent der männlichen Schüler im Alter von 6 bis 21 Jahren besondere Leistungen im Rahmen von IDEA, während 9 Prozent der weiblichen Schüler diese Leistungen in Anspruch nahmen.

Ist diese Diskrepanz berechtigt? Erhalten mehr Jungen sonderpädagogische Unterstützung als Mädchen, weil mehr Jungen tatsächlich mehr LDs haben? Oder wird dies von Lehrern und anderen Bildungsfachleuten für mehr LDs gehalten? Es gibt Forschungen, die Letzteres nahe legen.

Laut Understood.org haben Studien ergeben, dass es aufgrund wissenschaftlicher Kriterien keine geschlechtsspezifischen Unterschiede bei Lernproblemen gibt. Es ist nur so, dass die Lehrer doppelt so viele Jungen als Mädchen für die LD-Unterstützung empfehlen.

Gleiches gilt für Aufmerksamkeitsprobleme - insbesondere Aufmerksamkeitsdefizit-Hyperaktivitätsstörung (ADHS). Untersuchungen haben ergeben, dass Jungen und Mädchen mit gleicher Wahrscheinlichkeit an Lernschwierigkeiten und ADHS leiden. Understood.org gibt an, dass Jungen mit mehr als der doppelten Wahrscheinlichkeit an ADHS leiden.

Warum die geschlechtsspezifische Kluft?

Es wurden viele Theorien vorgeschlagen, um zu erklären, warum mehr Jungen als Mädchen Lernbehinderungen aufweisen. Einige Experten behaupten, dass der Unterschied mit der biologischen Verletzlichkeit zusammenhängt, was bedeutet, dass Jungen tatsächlich häufiger mit einer Lernschwäche geboren werden oder dazu neigen, diese zu erlernen.

Eine andere Theorie ist, dass die Diskrepanz bei der Identifizierung auf eine Überweisungsverzerrung zurückzuführen sein kann. Jungen werden mit größerer Wahrscheinlichkeit in eine Sonderpädagogik überwiesen, wenn sie Probleme mit ihren Noten oder anderen offensichtlichen Problemen haben.

Jungen, die frustriert sind und akademische Probleme haben, spielen mit größerer Wahrscheinlichkeit. Sie können hyperaktiv, impulsiv oder störend im Unterricht sein, während Mädchen normalerweise weniger offensichtliche Anzeichen ihrer akademischen Frustrationen zeigen.

Zum Beispiel werden Mädchen, die nur Unaufmerksamkeit zeigen, von Lehrern eher als einfach nicht an dem Thema interessiert angesehen.

Außerdem neigen Jungen im Allgemeinen dazu, in der Schule mehr negative Aufmerksamkeit auf sich zu ziehen. Und Jungen mit ADHS neigen dazu, mehr Hyperaktivität, Impulsivität und körperliche Aggression zu zeigen als Mädchen mit ADHS, was dazu führt, dass sie selbst unter anderen Jungen auffallen.

In der Zwischenzeit haben Mädchen mit ADHS häufig unterschiedliche Symptome, einschließlich Angstzuständen, Depressionen, Tagträumen und geringem Selbstwertgefühl. Hyperaktivität bei Mädchen zeigt sich in der Regel als ständige Plauderei. All diese Verhaltensweisen sind typisch für Mädchen, die auch kein ADHS haben. Daher ist es unwahrscheinlich, dass eine Lehrerin ein Mädchen mit ADHS oder einem Lernproblem darauf hinweist.

$config[ads_text5] not found

Mit anderen Worten, Jungen mit ADHS sind auffälliger als Mädchen mit ADHS. Und das kann erklären, warum mehr als doppelt so viele von ihnen mit der Störung identifiziert werden.

Es ist nicht bekannt, ob Jungen häufiger Lern- und Aufmerksamkeitsprobleme haben als Mädchen. Aber es ist klar, dass Kinder, die sich mit beiden identifizieren, wahrscheinlich die beste Unterstützung erhalten.

Wenn Mädchen unteridentifiziert sind, bedeutet dies, dass viele nicht die Hilfe erhalten, die sie benötigen. Daher müssen Eltern von Mädchen, die Probleme haben, möglicherweise noch stärkere Fürsprecher für ihr Kind sein.

Und schließlich können die wahren Unterschiede zwischen Mädchen und Jungen bei Lern- und Aufmerksamkeitsstörungen auf das Fehlen einer universellen Definition von „Lernbehinderung“ und das Fehlen genauer, objektiver Testkriterien zurückzuführen sein, um diese zu identifizieren. Tatsächlich wurden viele Tests zur Diagnose von Lernbehinderungen für Jungen entwickelt und standardisiert.

Ein Wort von Verywell

Ob Sie Eltern eines Jungen oder eines Mädchens sind, wenn Sie glauben, dass Ihr Kind eine Lernschwäche, ADHS oder ein anderes Aufmerksamkeitsproblem hat, sprechen Sie mit dem Lehrer. Finden Sie heraus, welche Verhaltensweisen bei Ihrem Kind festgestellt wurden und welche Bedenken es möglicherweise hat.

Wenn Sie eine Tochter haben, beachten Sie, dass eine Aufmerksamkeitsstörung im Klassenzimmer möglicherweise nicht so aussieht. Anstatt zu unangemessenen Zeiten zu stören oder sich im Raum zu bewegen, scheint sie möglicherweise nicht an dem interessiert zu sein, was die Lehrerin sagt, oder neigt dazu, aus der Reihe zu reden oder sich ständig mit Kindern zu unterhalten, die in der Nähe sitzen, wenn sie es nicht sein sollte.

$config[ads_text6] not found

Gemeinsam sollten Sie und der Lehrer in der Lage sein, festzustellen, ob Ihr Kind an LD oder ADHS leidet, damit Sie vorwärts gehen können, um ihn oder sie testen zu lassen.

Geschlechterverhältnisse bei Leseschwierigkeiten

Jesse L. Hawke

Universität von Colorado, Boulder, Institut für Verhaltensgenetik, 447 UCB, Boulder, CO 80309-0447, Telefon: (303) 735-6179, E-Mail: [email protected], Fax: (303) 492-8063

Richard K. Olson

Universität von Colorado, Boulder

Erik G. Willcutt

Universität von Colorado, Boulder

Sally J. Wadsworth

Universität von Colorado, Boulder

John C. DeFries

Universität von Colorado, Boulder

Die Prävalenz von Leseschwierigkeiten ist in der Regel bei Männern höher als bei Frauen in überwiesenen und von der Forschung identifizierten Proben, und das Verhältnis von Männern zu Frauen ist in stärker betroffenen Proben höher. Um mögliche geschlechtsspezifische Unterschiede bei der Leseleistung zu untersuchen, analysierten wir Daten von 1.133 Zwillingspaaren, bei denen mindestens ein Mitglied jedes Paares in der Schule Probleme mit dem Lesen hatte, und von 684 Zwillingspaaren aus einer Vergleichsprobe ohne Leseschwierigkeiten. Obwohl der Unterschied zwischen den Durchschnittswerten von Männern und Frauen in diesen beiden Stichproben sehr gering war, war die Varianz der Leseleistung bei Männern in beiden Gruppen signifikant größer. Wir schlagen vor, dass eine größere Varianz der Messungen der Leseleistung bei Männern zumindest teilweise für die höhere Prävalenz von Leseschwierigkeiten sowie für die höheren Geschlechterverhältnisse verantwortlich ist, die bei stärker beeinträchtigten Stichproben beobachtet werden.

$config[ads_text7] not found

Das Verhältnis von Männern zu Frauen in Stichproben von Kindern mit Leseschwierigkeiten ist je nach Ermittlungsmethode sehr unterschiedlich. In Studien, in denen Probanden mit klinischen oder Überweisungsmethoden untersucht werden, reichen die Geschlechterverhältnisse von 2: 1 bis 15: 1 bei Männern zu Frauen (z. B. Finucci & Childs, 1981; Vogel, 1990); In von der Forschung identifizierten Stichproben liegen die Geschlechterverhältnisse jedoch näher bei 1: 1 (z. B. Harlaar, Spinath, Dale und Plomin, 2005; Hawke, Wadsworth, Olson und DeFries, 2007; Shaywitz, Shaywitz, Fletcher und Escobar). 1990; Stevenson, 1992). Nichtsdestotrotz wurde sowohl in referierten als auch in von Forschern identifizierten Proben eine größere Anzahl von Männern mit Leseproblemen gemeldet. Zum Beispiel haben Rutter et al . (2004) berichteten über die Geschlechterverhältnisse in vier unabhängigen epidemiologischen Studien, in denen die Stichproben anhand von Forschungskriterien ermittelt worden waren. In allen vier Studien wurden signifikant mehr Männer als Frauen mit Lesebehinderungen gemeldet. Darüber hinaus sind die Geschlechterverhältnisse für Leseschwierigkeiten in stärker betroffenen Stichproben größer (Hawke et al ., 2007; Olson, 2002).

Verschiedene biologische und ökologische Hypothesen wurden vorgeschlagen, um diesen geschlechtsspezifischen Unterschied in der Prävalenzrate zu erklären, einschließlich X-chromosomaler rezessiver Vererbung (Symmes & Rapoport, 1972), Unterschiede in der Gehirnfunktion aufgrund unterschiedlicher Exposition oder Empfindlichkeit gegenüber Androgenen (Geschwind, 1981; Nass, 1993; Tallal & Fitch, 1993), immunologische Faktoren, sexuelle Prägung, perinatale Komplikationen und unterschiedliche Belastbarkeit gegenüber neuronaler Insultation (Liederman, Kantrowitz & Flannery, 2005). Es wurde auch vermutet, dass Frauen weniger anfällig für Umweltfaktoren wie Lehrmethoden und sozioökonomischen Status sind (Geschwind, 1981) und dass genetische Einflüsse als Ursache für Leseschwierigkeiten bei Frauen wichtiger sind als bei Männern (DeFries & Gillis) 1993; Stevenson 1992). In diesem kurzen Bericht schlagen wir jedoch eine sparsamere Erklärung für die zunehmende Verbreitung von Leseschwierigkeiten bei Männern und für höhere Geschlechterverhältnisse mit zunehmendem Schweregrad vor.

$config[ads_text8] not found

Theoretische Verteilung der Punktzahlen für Männer (rote Verteilung, SD = 1, 0) und Frauen (blaue Verteilung, SD = 0, 85).

Daher kann die höhere Prävalenz von Leseschwierigkeiten bei Männern, insbesondere bei höher ausgewählten Stichproben, auf deren größere Varianz bei der Leseleistung zurückzuführen sein. Da unser Maß für die Leseleistung ein zusammengesetztes Maß für drei Subtest-Scores ist, können Varianzunterschiede für Männer und Frauen bei einem oder allen dieser Maßzahlen und / oder geschlechtsspezifische Unterschiede in den Korrelationen zwischen den drei Maßzahlen zu geschlechtsspezifischen Varianzunterschieden beim Lesen führen Performance. Tatsächlich sind die Varianzen von Männern bei REC, COMP und SPELL in Gruppe I und bei REC und SPELL in Gruppe II signifikant größer als bei Frauen [Gruppe I: REC, F (1169, 1094) = 1, 28, p Jesse L. Hawke, Universität Colorado, Boulder, Institut für Verhaltensgenetik, 447 UCB, Boulder, CO 80309-0447, Telefon: (303) 735-6179, E-Mail: [email protected], Fax: (303) 492-8063.

Richard K. Olson, Universität von Colorado, Boulder.

Erik G. Willcutt, Universität von Colorado, Boulder.

Sally J. Wadsworth, Universität von Colorado, Boulder.

John C. DeFries, Universität von Colorado, Boulder.

www.ncbi.nlm.nih.gov

Spezifische Lernstörung: Prävalenz und geschlechtsspezifische Unterschiede

Kristina Moll

Klinik für Kinder- und Jugendpsychiatrie, Psychosomatik und Psychotherapie, Ludwig-Maximilians-Universität, München,

$config[ads_text9] not found

Sarah Kunze

Klinik für Kinder- und Jugendpsychiatrie, Psychosomatik und Psychotherapie, Ludwig-Maximilians-Universität, München,

Nina Neuhoff

Klinik für Kinder- und Jugendpsychiatrie, Psychosomatik und Psychotherapie, Ludwig-Maximilians-Universität, München,

Jennifer Bruder

Klinik für Kinder- und Jugendpsychiatrie, Psychosomatik und Psychotherapie, Ludwig-Maximilians-Universität, München,

Gerd Schulte-Körne

Klinik für Kinder- und Jugendpsychiatrie, Psychosomatik und Psychotherapie, Ludwig-Maximilians-Universität, München,

Konzeption und Gestaltung der Experimente: GSK JB SK. Experimente durchgeführt: SK NN JB. Analysierte die Daten: KM. Mitgelieferte Reagenzien / Materialien / Analysewerkzeuge: SK. Mitverfasser des Manuskripts: KM GSK.

Zugehörige Daten

Die Autoren bestätigen, dass alle den Befunden zugrunde liegenden Daten uneingeschränkt zur Verfügung stehen. Die Daten stehen auf der Website der Universität unter folgendem Link zur Verfügung: //www.kjp.med.uni-muenchen.de/supplements.

Umfassende Modelle von Lernstörungen müssen sowohl isolierte Lernstörungen, die nur eine Lerndomäne betreffen, als auch die Komorbidität zwischen Lernstörungen berücksichtigen. Empirische Belege für die Komorbiditätsraten, einschließlich aller drei Lernstörungen gemäß DSM-5 (Defizite in Lesen, Schreiben und Mathematik), sind jedoch rar. Die aktuelle Studie untersuchte die Prävalenzraten und Geschlechterverhältnisse für isolierte und komorbide Lernstörungen in einer repräsentativen Stichprobe von 1633 deutschsprachigen Kindern der 3. und 4. Klasse. Die Prävalenzraten wurden sowohl für isolierte als auch für kombinierte Lernstörungen sowie für verschiedene Defizitkriterien analysiert, einschließlich eines Kriteriums für die normale Leistung. Komorbide Lernstörungen traten ebenso häufig auf wie isolierte Lernstörungen, selbst wenn strengere Abschneidekriterien angewendet wurden. Der relative Anteil von isolierten und kombinierten Störungen änderte sich nicht, wenn ein Kriterium für die normale Leistung einbezogen wurde. Lese- und Rechtschreibdefizite unterschieden sich hinsichtlich ihrer Assoziation mit arithmetischen Problemen: Defizite in der Arithmetik traten häufiger bei Rechtschreibdefiziten auf als bei Defiziten im Lesen. Darüber hinaus sanken die Komorbiditätsraten für Arithmetik und Lesen bei Anwendung strengerer Defizitkriterien, blieben jedoch für Arithmetik und Rechtschreibung ungeachtet des gewählten Defizitkriteriums hoch. Diese Ergebnisse legen nahe, dass sich die Prozesse, die der Beziehung zwischen Arithmetik und Lesen zugrunde liegen, möglicherweise von denen unterscheiden, die der Beziehung zwischen Arithmetik und Rechtschreibung zugrunde liegen. In Bezug auf das Geschlechterverhältnis wiesen mehr Jungen als Mädchen Rechtschreibmängel auf, während mehr Mädchen Rechenschwächen aufwiesen. Bei isolierten Leseproblemen und bei der Kombination aller drei Lernstörungen wurden keine geschlechtsspezifischen Unterschiede beobachtet. Implikationen dieser Befunde für die Beurteilung und Intervention von Lernstörungen werden diskutiert.

$config[ads_text10] not found

Einführung

Lernstörungen gehören zu den am häufigsten diagnostizierten Entwicklungsstörungen im Kindesalter. Epidemiologische Studien berichten über vergleichbare Prävalenzraten von 4–9% für Defizite beim Lesen und 3–7% für Defizite in der Mathematik (DSM-5; [1]). In jüngster Zeit haben Studien begonnen, die Beziehung zwischen Defiziten in verschiedenen Lernbereichen (dh Defiziten beim Lesen und Defiziten in der Mathematik) zu untersuchen, um deren Überschneidung besser zu verstehen, anstatt sich nur auf ein einziges Defizit zu konzentrieren. Die Ergebnisse legen nahe, dass Kinder, die in einem Lernbereich ein Defizit aufweisen, häufig auch in anderen Bereichen Defizite aufweisen [2] - [6]. Darüber hinaus liefern verhaltensgenetische Analysen Hinweise darauf, dass Lese- und Mathematikstörungen eine genetische Varianz aufweisen (z. B. [7], [8]). In Übereinstimmung mit diesen Erkenntnissen erweiterte die neueste Ausgabe des Diagnostic and Statistical Manual of Mental Disorders (DSM-5; [1]) der American Psychiatric Association die diagnostische Kategorie, indem der Oberbegriff „Specific Learning Disorder“ als Gesamtdiagnose verwendet wurde, wobei Schwierigkeiten bei der Diagnose berücksichtigt wurden Erlernen akademischer Fähigkeiten wie Lesen, Schreiben und Mathematik, die in früheren Ausgaben als separate Störungen eingestuft wurden (DSM-IV: 315.0; 315.2; 315.1; [9]).

Obwohl angenommen wird, dass die Komorbiditätsraten zwischen Lernstörungen hoch sind, ist zu beachten, dass Defizite in bestimmten Lernbereichen auch isoliert auftreten. Dissoziationen zwischen Lernstörungen werden nicht nur zwischen Lese- und Mathematikdefiziten beobachtet, sondern auch zwischen verschiedenen Lese- und Mathematikkomponenten, wie etwa Schwierigkeiten beim Dekodieren (Legasthenie) und beim Leseverständnis (z. B. [10], [11]) sowie zwischen Lese- und Mathematikdefiziten in Rechtschreibung (zB [12], [13]). Wichtig ist, dass diese spezifischen Defizite durch unterschiedliche kognitive Ursachen gekennzeichnet sind und daher unterschiedliche Maßnahmen zur Überprüfung erfordern [14]. Daher erscheint es wichtig, die genaue Art der Lernstörung zu beurteilen, um eine angemessene Behandlung zu gewährleisten. In DSM-5 wird diesem Problem dadurch Rechnung getragen, dass der allgemeinen Diagnose "Spezifische Lernstörung" Spezifikatoren hinzugefügt werden, um zusätzliche Informationen zu den betroffenen Domänen bereitzustellen. Drei Arten von Lernstörungen können codiert werden: Defizite beim Lesen, Defizite beim Schreiben und Defizite in der Mathematik, die durch detaillierte Beschreibungen (z. B. Lesen: Defizite bei Genauigkeit, Sprachfluss, Verständnis) und durch Schweregrade näher spezifiziert werden können. Im Vergleich zu den meisten früheren Studien, die sich auf die Beziehung zwischen Mathematik und Lesen konzentrierten, umfasst die aktuelle Studie alle drei Lernbereiche und bewertet die Prävalenzraten für isolierte sowie kombinierte Defizite in Lesen, Schreiben und Mathematik.

Die Einbeziehung von Schweregraden in DSM-5 spiegelt die Idee wider, dass Entwicklungsstörungen am besten als dimensionale Störungen und nicht als diagnostische Kategorien aufgefasst werden und als Ergebnis mehrerer interagierender Risikofaktoren zu sehen sind [14] - [18]. Daraus folgt, dass alle Abschneidekriterien, die zur Klassifizierung von Lernstörungen verwendet werden, in irgendeiner Weise willkürlich sind. Offensichtlich spiegeln die Prävalenzraten für bestimmte Lernstörungen die gewählten Defizitkriterien wider. Es ist jedoch nicht klar, wie sich die Komorbiditätsraten (dh der Prozentsatz aller Kinder mit einer bestimmten Lernstörung, die auch in einem anderen Lernbereich Defizite aufweisen) mit unterschiedlichen Abschneidekriterien ändern, da die empirische Grundlage für die Komorbiditätsraten im Vergleich verschiedener Abschneidekriterien liegt knapp [2], [4]. In der vorliegenden Studie sollte daher systematisch untersucht werden, wie sich die Komorbiditätsraten in Abhängigkeit vom gewählten Cutoff-Kriterium ändern.

Eine weitere relevante Anpassung in DSM-5, die in der aktuellen Studie berücksichtigt wurde, ist, dass eine vordefinierte Diskrepanz zwischen IQ und betroffenem Lernbereich für die Diagnose von Lernstörungen nicht mehr erforderlich ist. Die Leistung der betroffenen akademischen Fähigkeiten muss für das Alter deutlich unterdurchschnittlich sein und darf nicht auf eine geistige Behinderung zurückzuführen sein (definiert durch IQ unter 70). Diese Anpassung basiert auf Untersuchungen, die zeigen, dass Kinder, die das IQ-Diskrepanzkriterium erfüllen, und solche, die das IQ-Diskrepanzkriterium nicht erfüllen, sich in Bezug auf Symptomatik, zugrunde liegende kognitive Defizite und Reaktion auf Eingriffe nicht unterscheiden (z. B. [19] - [21]).

Zusammenfassend müssen umfassende Modelle von Lernstörungen sowohl Störungen in bestimmten Lernbereichen als auch die Komorbidität zwischen Lernstörungen berücksichtigen [17] [22]. Bevor Assoziationen und Dissoziationen von Lernstörungen auf kognitiver oder neurobiologischer Ebene untersucht werden, stellt sich zunächst die Frage, wie oft isolierte und kombinierte Lerndefizite in Lesen, Schreiben und Mathematik auf Verhaltensebene beobachtet werden können. Die vorhandenen Prävalenzstudien, in denen Komorbiditätsraten für Lernstörungen auf der Grundlage von bevölkerungsbezogenen Stichproben angegeben sind, sind in Tabelle 1 zusammengefasst . Überraschenderweise umfassten nur wenige Studien alle drei Lernbereiche [2], [4], [19], [23], und nur zwei analysierten die Komorbiditätsraten auf der Grundlage verschiedener Cutoff-Kriterien [2], [4]. Während Studien aufgrund der bevölkerungsbezogenen Prävalenz durchweg höhere Komorbiditätsraten als erwartet ausweisen, zeigt diese Übersicht auch, dass die Komorbiditätsraten in den Studien sehr unterschiedlich sind. Die hohe Variabilität der Komorbiditätsraten könnte die verschiedenen Tests und Kriterien widerspiegeln, die für die Klassifizierung verwendet wurden. Ein methodisches Problem besteht darin, dass die Komorbiditätsraten aufgrund von Symptomüberschneidungen bei den zur Klassifizierung verwendeten Maßnahmen künstlich erhöht werden können. Beispielsweise messen arithmetische Tests, die Wortprobleme enthalten, nicht nur Rechenfähigkeiten, sondern erfordern auch Lese- und Verständnisfähigkeiten. Infolgedessen können Kinder mit Lesestörungen bei solchen Aufgaben beeinträchtigt werden, obwohl ihre Rechenfähigkeiten im normalen Bereich liegen können. Im Idealfall sollten die Maßnahmen domänenspezifisch sein, um zu vermeiden, dass zusätzliche Kompetenzen für andere Lerndomänen erforderlich sind. Daher ist es irgendwie bedauerlich, dass die Mehrheit der Studien, in denen Komorbiditätsraten analysiert wurden, mathematische Leistungstests verwendeten, mit denen ein breites Spektrum mathematischer Fähigkeiten einschließlich Wortproblemen bewertet wurde.

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	25	4.2
SD+AD	1	2.15	35	102	2.9
1, 25	1.00	16	62	3.9
1.5	0, 44	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
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	50, 0	0.0	42.9	0, 2
SD+AD	35.6	4.1 *	38.7	1.8	37.5	1.1
RD+SD+AD	47.4	0, 2	38.7	1.8	33.3	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). Die Geldgeber hatten keinen Einfluss auf das Studiendesign, die Datenerfassung und -analyse, die Entscheidung zur Veröffentlichung oder die Erstellung des Manuskripts.

www.ncbi.nlm.nih.gov