Pesquisadores da Duke University School of Medicine estão realizando o estudo ‘Duke Sense to Know‘, para o desenvolvimento de um novo aplicativo com potencial para rastrear os primeiros sinais do transtorno do espectro do autismo (TEA).

O trabalho foi liderado por Geraldine Dawson, Ph.D., e Guillermo Sapiro, Ph.D., do Centro de Excelência em Autismo da Duke University, nos Estados Unidos.

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Para atender à necessidade de ferramentas de triagem de TEA mais precisas, os pesquisadores desenvolveram o aplicativo SenseToKnow, que registra e analisa as respostas das crianças a curtas-metragens projetados para provocar uma série de padrões comportamentais, inclusive pode rastrear muitos sinais iniciais de TEA, incluindo diferenças na atenção social, expressões faciais, movimentos da cabeça, resposta ao nome, frequência de piscar de olhos e habilidades motoras.

Usando esse aplicativo, as crianças assistem a curtas-metragens enquanto os pesquisadores procuram, entre outras coisas, procuram diferenças nas expressões faciais, atenção social e movimentos da cabeça, enquanto especialistas analisam as respostas.

A proposta é melhorar a precisão do rastreio, que por sua vez, contribuiria para reduzir as disparidades nos diagnósticos e intervenção precoces, pois o acesso ao tratamento intensivo e precoce têm efeitos positivos para o neurodesenvolvimento e para melhorar o repertório comportamental das crianças autistas.

Os estudos iniciais foram promissores, pois o aplicativo apresentou resultado positivo em 87,8% para detecção de TEA, o que significa que identificou corretamente a maioria das crianças com a doença. Enquanto a porcentagem de crianças sem TEA com triagem negativa foi de 80,8%.

Ao identificar com precisão as crianças que justificam uma investigação mais aprofundada do TEA, o aplicativo pode ajudar os profissionais de saúde a garantir que as crianças e as famílias recebem o diagnóstico de maneira precoce e possa buscar as intervenções terapêuticas que necessitam.

Os profissionais de saúde usaram o SenseToKnow para examinar crianças de 17 meses a 3 anos durante uma consulta de puericultura. Das 475 crianças inscritas no estudo, 49 foram posteriormente diagnosticadas com TEA e 98 foram diagnosticadas com atrasos no desenvolvimento sem TEA.

A capacidade do aplicativo de detectar com segurança crianças diagnosticadas com TEA foi consistente em crianças de diferentes sexos, raças e etnias. No geral, os participantes que tiveram resultado positivo no teste de TEA usando o aplicativo tiveram uma probabilidade de 40,6% de serem posteriormente diagnosticados com a doença. Em comparação, apenas cerca de 15% das crianças cujo teste é positivo usando o questionário padrão dos pais são posteriormente diagnosticadas com TEA.

A combinação do aplicativo com o questionário padrão aumentou a probabilidade de um exame positivo resultando em diagnóstico posterior para 63,4%.

Segundo os autores, o estudo é um passo em frente no desenvolvimento de ferramentas de rastreio de PEA que podem reduzir as disparidades no acesso ao diagnóstico e intervenção precoce. Observam também a importância de garantir que as crianças com um resultado de rastreio positivo sejam encaminhadas para encaminhamentos e serviços adequados.

A pesquisa é financiado pelo National Institutes of Health (NIH) dos Estados Unidos, cujo objetivo do APP é desenvolver formas mais rápidas de avaliar o desenvolvimento infantil.