Saúde Desvendada

Um estudo recente publicado na Translational Psychiatry investigou como características clínicas e demográficas iniciais podem influenciar o desenvolvimento de crianças com Transtorno do Espectro Autista (TEA). A pesquisa focou na análise das trajetórias de comportamento adaptativo em crianças submetidas a terapias médicas e comportamentais, utilizando dados coletados em centros de atendimento.

Os pesquisadores avaliaram dados de 1225 crianças autistas, com idades entre 20 e 90 meses, aplicando uma técnica de modelagem de mistura de classes latentes (LCGMM) aos resultados da Vineland Adaptive Behavior Scales, 3ª Edição. Essa análise identificou dois grupos distintos: um com menor comprometimento e trajetória de melhora (66% da amostra) e outro com maior comprometimento e trajetória estável (33%). Para um subconjunto de 729 crianças, modelos de aprendizado de máquina foram usados para prever a trajetória de comportamento adaptativo, baseando-se em dados clínicos e sociodemográficos coletados na avaliação inicial. O melhor modelo, baseado em Random Forest, alcançou uma precisão de 77%.

Os preditores mais fortes identificados pelo modelo incluíram o status socioeconômico, histórico de regressão do desenvolvimento, temperamento da criança, idade paterna ao nascimento, gravidade dos sintomas autistas, preocupações dos pais sobre o desenvolvimento, presença de sintomas de Transtorno do Déficit de Atenção com Hiperatividade (TDAH) e preocupações dos pais sobre o humor. Surpreendentemente, a inclusão das horas acumuladas de Análise do Comportamento Aplicada (ABA) e terapias de desenvolvimento não alterou significativamente o desempenho do modelo, sugerindo que o aumento das horas de terapia não previu necessariamente uma maior melhora. Este estudo destaca a importância da coleta de informações abrangentes no início do tratamento para personalizar o cuidado clínico de crianças com autismo, considerando a complexidade dos fatores que influenciam seu desenvolvimento adaptativo.

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