AUTISMO: APLICATIVO PARA IDENTIFICAR O QUADRO ACERTA EM 87,8% DOS CASOS NOS TESTES

Normalmente, a identificação de crianças pequenas para TEA é feita usando um questionário aos pais. No entanto, a precisão desses questionários tende a ser menor em ambientes de cuidados primários em comparação com ambientes mais especializados. A lacuna é ainda maior entre meninas e crianças negras, o que pode ampliar as disparidades no diagnóstico e intervenção precoces.

Para melhorar as ferramentas de rastreio da condição, pesquisadores do Centro de Excelência em Autismo da Universidade Duke, nos Estados Unidos, desenvolveram o aplicativo SenseToKnow, que registra e analisa as respostas das crianças a curtas-metragens concebidos para suscitar uma série de padrões comportamentais. O aplicativo 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.

O aplicativo foi testado em 475 crianças de 17 meses a 3 anos. Destas, 49 foram posteriormente diagnosticadas com TEA e 98 foram diagnosticadas com atrasos no desenvolvimento, mas sem TEA. No geral, os participantes que tiveram resultado positivo no aplicativo tiveram uma probabilidade de 40,6% de serem posteriormente diagnosticados com a condição. Em comparação com apenas 15% das crianças cujo teste é positivo usando o questionário padrão.

Já a combinação do aplicativo com o questionário padrão aumentou a probabilidade de um exame positivo posterior para 63,4%. A capacidade do aplicativo de detectar com segurança crianças diagnosticadas com TEA foi consistente em crianças de diferentes sexos, raças e etnias.

Segundo os autores, o estudo é um passo a mais no desenvolvimento de ferramentas de rastreio de TEA que podem reduzir as disparidades no acesso ao diagnóstico e intervenção precoces. Eles também ressaltam a importância de garantir que as crianças com um resultado de rastreio positivo sejam encaminhadas para serviços adequados.