top of page

Paper:  "Self-reported sex differences in high-functioning adults
with autism: a meta-analysis"

This  paper  was  published  in  2018,  in  the  journal  Molecular  Autism.  

The  authors  were  Dr  Rachel  Moseley,  Ms  Rachael  Hitchiner,  and  Dr  Julie  Kirkby.   (author  links  will  open  in  separate  tabs). 

You  can  click  HERE  to  download  a  PDF  of  the  paper. 

Keep  reading  to  see  a  plain  English  summary,  or  you  can  watch  my  explanatory  video!

Author's  note:   I  regret  the  problematic  title  and  language  in  the  paper,  which  reflects  our  understanding  at  the  time  it  was  written  (2016-2017).  The  authors  were  writing  with  the  best  intentions,  but  we  now  know  that  functioning  labels,  person-first  and  pathologizing  language  are  stigmatizing  and  hence  harmful  to  autistic  people.  Please  see  this  page  (link  opens  in  new  tab)  to  understand  why.  

Here  is  a   video  summary  of  this  paper.  You  can  open  it  up  to  large  screen,  and  turn  captions  on  and  off  by  clicking  the  'CC'  button.

Why  is  this  an  important  issue?

Autism  has  historically  been  overlooked,  under-researched  and  under-diagnosed  in  people  assigned  female  at  birth  (AFAB).  One  reason  for  this  is  that  diagnostic instruments  and  screening  tools  were  designed  based  on  observations  of  people  who  were  assigned  male  at  birth  (AMAB)  and  assumed  to  be  male  by  gender. 

We  now  know  that  autistic  features  can  look  different  in  girls,  women  and  people  AFAB.  At  the  time  we  were  working  on  this  paper  (2016-2017),  however,  research  on  sex  differences  had  mainly  focused  on  children  -  very  little  research  existed  around  how  autism  might  look  different  in  adults  with  different  sex  and  gender  identities.  This  was  important  because  the  literature  suggested  that  very  often,  autistic  women  and  people  AFAB  were  not  being  recognised  as  autistic  and  therefore  not  receiving  any  support. 

In  the  UK  at  the  time,  screening  tools  played  a  very  important  role  in  helping  to  identify  those  who  might  be  autistic  so  that  they  could  be  assessed  and  diagnosed.  Problematically,  very  little  was  known  about  whether  the  screening  tools  we  had  were  appropriate  for  autistic  girls,  women  and  AFAB  people.  If  not,  then  it  would  go  some  way  towards  explaining  why  these  people  were  more  likely  to  be  overlooked.  

What  was  the  purpose  of  this  study,  and  what  did  the  researchers  do?

We  looked  at  one  popular  screening  instrument  for  autism,  the  Ritvo  Autism  Asperger Diagnostic  Scale-Revised  (RAADS-R).  We  had  obtained  RAADS-R  data  from  our  local  clinic,  and  collected  together  more  RAADS-R  data  from  researchers  who  were  kindly  willing  to  let  us  use  their  data.  This  kind  of  study  is  what  is  called  a  meta-analysis:  it  is  when  you  collect  data  from  across  many  studies  and  re-analyse  it  yourself.  We  ended  up  with  nearly  1000  datasets,  which  we  divided  into  four  groups:  autistic  men,  autistic  women,  non-autistic  men,  and  non-autistic  women.

We  compared  these  groups  on  several  different  aspects  of  behaviour  -  the  RAADS-R  subscales  of  “social  relatedness”,  “circumscribed  interests”,  “language”  and  “sensorimotor  abnormalities”.  Participants  had  self-reported  their  answers  to  each  scale.

We  compared  participants  in  two  different  ways:

Comparing  people  by  sex,  we  compared  people  we  assumed  to  be  men  and  people  we  assumed  to  be  female,  ignoring  their  neurotype:  we  did  this  to  see  if  there  were  ways  that  autistic  and  non-autistic  people  of  the  same  sex  were  similar  to  each  other  and  different  to  the  other  “sex”. 

Comparing  people  by  diagnosis,  we  compared  autistic  people,  whatever  their  sex,  to   non-autistic  people:  we  did  this  to  see  if  there  were  ways  autistic  people  of  any  sex  were  similar  to  each  other,  and  ways  that  non-autistic  people  of  any  sex  were  similar  to  each  other.   

We  also  looked  for  places  where  we  might  see  what  are  called  statistical  interactions  between  our  two  comparison  variables  (sex  and  diagnosis):  this  would  reflect  that  one  group  stood  out  from  all  the  rest.  For  instance,  it  might  be  that  while  non-autistic  men  and  women  were  very  similar  in  something,  autistic  men  and  autistic  women  were  very  different,  or  vice  versa. 

What  were  the  results  of  the  study?

We  found  differences  based  on  diagnosis  on  all  of  the  subscales  of  the  RAADS-R.  This  makes  sense  -  it  is  a  screening  tool  for  autism,  so  you  would  hope  that  it  could  detect  differences  between  autistic  and  non-autistic  people  in  each  subscale!  In  the  “Social  relatedness”  domain,  for  instance,  autistic  people  scored  more  highly  than  non-autistic  people  regardless  of  their  sex.

We  did  find  a  couple  of  differences  based  on  sex:  regardless  of  whether  they  were autistic  or  non-autistic,  women  reported  less  “circumscribed  interests”  than  did  men.  This  fits  with  what  we  know  about  areas  of  focused  interest  in  autistic  people:  the  intense  interests  of  female  or  AFAB  autistic  people  are  often  more  “relational”  (social,  e.g.  about  relationships  or  other  people)  and  gender-normative  than  those  of  autistic  people  who  are  male  or  AMAB.  This  is  one  reason  why  female  and  AFAB  people  are  overlooked  in  diagnostic  assessments.  It  therefore  makes  sense  that  female  participants,  whether  autistic  or  not,  did  not  score  highly  on  the  “circumscribed  interests”  described  in  the  RAADS-R  -  since  the  measure  was  designed  based  on  AMAB  people,  it  is  more  likely  to  include  interests  more  typical  of  these  individuals!

Another  effect  of  sex  was  that  regardless  of  whether  they  were  autistic  or  not,  women  reported  less  neurodivergent  language  features  than  did  men.  A  statistical  interaction  between  sex  and  diagnosis,  in  language  features,  reflected  that  non-autistic  men  and  women  were  quite  different  to  one  another  in  their  use  of  language,  while  autistic  men  and  women  were  very  similar  to  one  another.  This  speaks  in  favour  of  the  RAADS-R:  non-autistic  women  are  often  presumed  to  be  more  fluent  communicators  than  non-autistic  men,  so  it  makes  sense  that  this  came  across  in  their  scores.  In  contrast,  the  RAADS-R  seemed  to  be  picking  up  neurodivergent  language  features  (like  struggling  with  non-literal  language)  in  all  autistic  participants.

In  the  sensorimotor  domain,  autistic  people  reported  more  sensory  and  motor  differences  than  non-autistic  people.  Interestingly,  however,  a  statistical  interaction  between  sex  and  diagnosis  showed  that  autistic  women  reported  higher  rates  of  sensory  and  motor  difficulties  than  did  autistic  men.  This  finding  was  very  interesting  to  us,  as  sensorimotor  features  are  neglected  in  the  diagnostic  criteria  for  autism  and  in  diagnostic  tools.  If  these  features  are  especially  prominent  for  AFAB  and  female  autistics,  they  may  be  under-detected.

What  are  potential  weaknesses  in  the  study?

In  2016-2017  (when  the  study  was  written),  we  were  sadly  very  unaware  of  the  stigma  associated  with  functioning  labels,  person-first  and  pathologizing  language  about  autism.  

We  were  also  naive  about  the diversity  of  sex  and  gender  identities.  As  we  did  not  collect  the  data  ourselves,  we  took  the descriptions  of  our  participants  as  “male”  or  “female”  (in  the  datasets  we  received)  at  face  value,  assuming  that  they  described  cisgender  people.  Because  the majority  of  people  ARE  cisgender, it’s  likely  that  most  individuals  were correctly  categorised.  However,  it  is  likely  that  our  categories  of “men” and  “women”  missed  some  people  who  should  have  been  included  in  these  categories, and  incorrectly  included  some  people  who  did  not  belong  in  these  categories.  

Our  study  of  sex  differences  was  restricted  to  the  distinction  between  (assumed  cisgender)  men  and  women.  Future  research  needs  to  also  investigate  differences  in  autistic  features  between  cisgender,  non-binary  and  transgender  people.

We  did  not  have  a  lot  of  information  about  our  participants,  so  we  did  not  consider  a  lot  of  personal  characteristics  that  might  have  influenced  our  findings.  For  instance,  race,  ethnicity  and  socioeconomic  status  all  affect  the  ways  people  behave.  The  RAADS-R  is  a  Westernised,  Anglo-centric  test   which  may  not  fairly  represent  people  with  racial/ethnic  identities.

Finally,  the  RAADS-R  is  based  on  self-report,  and  people  are  often  not  greatly  accurate  or  objective  when  reporting  their  own  behaviour,  thoughts  and  feelings.

How  will  these  findings  help  autistic  adults  now  or  in  the  future?

We  aimed,  in  this  paper,  to  highlight  that  the  screening  tools  that  were  in  popular  use  at  the  time  might  not  be  equally  likely  to  identify  autism  in  people  of  different  sexes  and  genders.  Unfortunately,  this  problem  is  very  much  still  present.  We  know  that  the  dominant  diagnostic  and  screening  tools  for  identifying  people  as  autistic  are  still  those  based  on  how  autism  looks  in  AMAB  people,  and  that  autistic  female  and  AFAB  people  are  still  under-recognised. 

Researchers  and  clinicians  need  to  develop  tools  that  are  equally  likely  to  identify  autism  in  people  who  are  AFAB,  female-identifying,  AND  who  have  non-binary  and/or  transgender  identities  -  since  these  individuals  are  highly  overlooked  within  the  autistic  community.

We  also  wanted  to  highlight  that  in  autism  research,  there  is  an  inherent  problem  when  researchers  look  for  participants  who  are  diagnosed  as  autistic.  Because  the  dominant  diagnostic  and  screening  tools  do  not  detect  autism  equally  in  people  of  all  sexes  and  genders,  there  are  many,  many  undiagnosed  autistic  people  out  there  who  are  not  being  involved  in  research,  are  not  being  represented,  and  are  not  having  any  say  in  issues  relevant  and  important  to  autistic  people. 

When  we  researchers  compare thoughts,  behaviours,  feelings  in diagnosed  autistic  people,  thinking that  we  are  looking  for  differences  that  might  arise  from  characteristics  like  sex  or  gender,  we  need  to  be  aware  that  we  are  likely  missing  many  undiagnosed  individuals  -  since  these  individuals  are  not  making  it  into  research,  studies  may  be  perpetuating  the  status  quo  of  only  recognising  autistic  presentations  that  fit  the  more  stereotypical  "look"  of  autism.  We’re  not  sure  how  to  resolve  this  problem,  but  it’s  extremely  important  and  it  is  good  to  see  studies  beginning  to  reflect  inclusion  of  self-identifying  autistic  people.

Thank   you  for  reading!

If  you  found  this  interesting,  you  may  like  to:

bottom of page