La ansiedad y la depresión son sorprendentemente comunes entre los niños pequeños, ya que uno de cada cinco niños sufre de uno de ellos, comenzando ya en los años preescolares. Pero puede ser difícil detectar estas afecciones, conocidas como "trastornos de internalización,"porque los síntomas son tan internos que los padres, maestros y médicos a menudo no se dan cuenta".
El problema no es insignificante. Si no se trata, los niños con trastornos de internalización tienen un mayor riesgo de abuso de sustancias y suicidio más adelante en la vida.
"Debido a la magnitud del problema, esto exige una tecnología de detección para identificar a los niños lo suficientemente temprano como para que puedan ser dirigidos a la atención que necesitan", dice Ryan McGinnis, ingeniero biomédico de la Universidad de Vermont.
Así que McGinnis se asoció con Ellen McGinnis, psicóloga clínica de la Universidad de Vermont, y colegas del Departamento de Psiquiatría de la Universidad de Michigan, Maria Muzik, Katherine Rosenblum y Kate Fitzgerald, para desarrollar una herramienta que pueda ayudar a detectar a los niñospara internalizar trastornos para detectarlos lo suficientemente pronto como para ser tratados. El trabajo fue publicado el 16 de enero en la revista PLOS UNO .
El equipo utilizó una "tarea de inducción del estado de ánimo", un método de investigación común diseñado para provocar comportamientos y sentimientos específicos como la ansiedad. Los investigadores evaluaron a 63 niños, algunos de los cuales se sabía que tenían trastornos de internalización.
Los niños fueron conducidos a una habitación con poca luz, mientras que el facilitador dio declaraciones con guiones para crear anticipación, como "Tengo algo que mostrarle" y "Vamos a estar callados para que no se despierte".la habitación era un terrario cubierto, que el facilitador descubrió rápidamente, luego sacó una serpiente falsa. Luego, el facilitador tranquilizó a los niños y les permitió jugar con la serpiente.
Normalmente, investigadores capacitados verían un video de la tarea y calificarían el comportamiento y el habla del niño durante la tarea para diagnosticar trastornos de internalización. En este trabajo, el equipo usó un sensor de movimiento portátil para monitorear el movimiento de un niño y un algoritmo de aprendizaje automáticopara analizar su movimiento para distinguir entre niños con ansiedad o depresión y aquellos sin ellos. Después de procesar los datos de movimiento, el algoritmo identificó diferencias en la forma en que se movían los dos grupos que podrían usarse para separarlos, identificando niños con trastornos de internalización con una precisión del 81 por ciento- mejor que el cuestionario estándar para padres.
"La forma en que los niños con trastornos de internalización se movieron fue diferente a los que no", dice Ryan McGinnis.
El algoritmo determinó que el movimiento durante la primera fase de la tarea, antes de que se revelara la serpiente, era el más indicativo de psicopatología potencial. Los niños con trastornos internalizantes tendían a alejarse de la amenaza potencial más que el grupo de control. También seleccionósobre variaciones sutiles en la forma en que los niños se volvieron que ayudaron a distinguir entre los dos grupos.
Esto se alinea bien con lo que se esperaba de la teoría psicológica, dice Ellen McGinnis. Se esperaría que los niños con trastornos internalizantes muestren más ansiedad anticipatoria, y el comportamiento de rechazo es el tipo de cosa que los observadores humanos codificarían como negativoreacción al grabar el video. La ventaja es que los sensores y el algoritmo funcionan mucho más rápido.
"Algo que solemos hacer con semanas de entrenamiento y meses de codificación se puede hacer en unos pocos minutos de procesamiento con estos instrumentos", dice. El algoritmo necesita solo 20 segundos de datos de la fase de anticipación para tomar su decisión.
Eso abre la puerta al uso de tecnología como esta para ayudar a cribar a un gran número de niños para identificar a aquellos que se beneficiarían de más ayuda psicológica.
"Los niños con trastornos de ansiedad necesitan un mayor nivel de atención e intervención psicológica. Nuestro artículo sugiere que esta tarea de inducción del estado de ánimo instrumentada puede ayudarnos a identificar a esos niños y llevarlos a los servicios que necesitan", dice Ellen McGinnis.
El hecho de no detectar estas condiciones temprano puede ser un problema para los niños a medida que crecen, dice Muzik. "Si los síntomas de ansiedad no se detectan temprano en la vida, pueden convertirse en un trastorno de ansiedad y estado de ánimo", dice ella,con el consiguiente aumento del riesgo de abuso de sustancias y suicidio.
Sin embargo, si estas condiciones se detectan temprano, hay buenos tratamientos disponibles, dijo Muzik. La intervención temprana es clave porque los cerebros de los niños pequeños son extremadamente maleables y responden bien al tratamiento.
El siguiente paso será refinar el algoritmo y desarrollar pruebas adicionales para analizar los datos de voz y otra información que permita que la tecnología distinga entre ansiedad y depresión. El objetivo final es desarrollar una batería de evaluaciones que podrían usarse en las escuelaso consultorios médicos para evaluar a los niños como parte de sus evaluaciones de desarrollo de rutina.
Muzik dice que desarrollos como este son emocionantes porque la psiquiatría se ha quedado atrás de otros campos de la medicina en el uso de la tecnología para ayudar al diagnóstico y el tratamiento. "Es emocionante mover el campo junto con la tecnología", dice ella. "Estamos en el caminoborde de nuevos desarrollos "
Fuente de la historia :
Materiales proporcionado por Universidad de Vermont . Original escrito por Brian Owens. Nota: El contenido puede ser editado por estilo y longitud.
Referencia del diario :
Cita esta página :