Un estudio reciente sugiere que el trastorno del espectro autista (TEA) se puede predecir utilizando datos de vigilancia del desarrollo de rutina. El estudio implicó un análisis de cohorte retrospectivo de evaluaciones de desarrollo a nivel nacional en más de 1,1 millones de niños, presentando métodos para modelos predictivos de TEA.
El estudio encontró que la precisión de los modelos predictivos mejoró con la edad de predicción, logrando una precisión razonablemente alta a los 12 meses de edad, con una sensibilidad del 45,1 % y una especificidad del 95,0 % utilizando una combinación de evaluaciones de hitos del desarrollo y variables demográficas mínimas.
Los modelos con mayor rendimiento superaron el rendimiento combinado de la lista de verificación modificada para el autismo en niños pequeños, lo que indica un potencial para la integración temprana de la detección de TEA en el seguimiento rutinario del desarrollo infantil.
Los autores sugieren que los modelos predictivos podrían integrar perfectamente la detección de TEA en la vigilancia rutinaria del desarrollo infantil, facilitando intervenciones oportunas y resultados de desarrollo óptimos para los niños.
Para obtener más detalles, consulte el estudio 'Predicción temprana del trastorno del espectro autista utilizando datos de vigilancia del desarrollo' publicado en la revista JAMA Network Open en 2024.
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