Observación Breve para Detectar el Autismo en Niños Pequeños y Predecir la Trayectoria del Desarrollo

Área de la Ciencia:

• Pediatría del Desarrollo
• Aprendizaje Automático en Atención Médica
• Psicología Infantil

Sus antecedentes:

• El trastorno del espectro autista (TEA) afecta a 1 de cada 31 niños, lo que requiere un diagnóstico temprano para una intervención eficaz.
• Los entornos de atención primaria requieren herramientas eficientes para identificar características autistas en niños pequeños.
• Los comportamientos sociocomunicativos tempranos son indicadores clave para la detección del desarrollo.

Objetivo del estudio:

• Evaluar los comportamientos sociocomunicativos tempranos utilizando las Escalas de Comunicación Social Temprana (ESCS) para la detección del TEA en niños menores de tres años.
• Predecir el desarrollo cognitivo en niños utilizando modelos de aprendizaje automático basados en comportamientos tempranos.
• Proporcionar a los pediatras una herramienta para la detección del autismo y la predicción del desarrollo cognitivo.

Principales métodos:

• Análisis longitudinal de 113 niños con TEA y 59 niños en desarrollo típico (TD) (edades de 1 a 3 años).
• Se utilizaron 23 variables de ESCS para la clasificación del TEA y la predicción del desarrollo cognitivo.
• Se emplearon árboles de decisión C5.0 para la clasificación TEA vs. TD y regresión/agrupación para patrones cognitivos, con rigurosas técnicas de validación cruzada.

Principales resultados:

• Se logró una precisión del 95% en la distinción entre TEA y TD, con un 96% de sensibilidad y un 92% de especificidad.
• Se identificaron comportamientos clave como la iniciación de turnos y el señalamiento como discriminadores significativos para el TEA.
• Un modelo separado estratificó con precisión (97%) a los niños según los resultados cognitivos, y las solicitudes de comportamiento predijeron trayectorias cognitivas distintas.

Conclusiones:

• Se presenta un algoritmo de decisión original basado en comportamientos sociocomunicativos tempranos.
• Este algoritmo puede guiar a los pediatras en la detección del autismo y la predicción del desarrollo cognitivo.
• Los indicadores conductuales tempranos ofrecen una vía prometedora para evaluaciones del desarrollo precisas y oportunas.