O transtorno do espectro do autismo (TEA) pode ser previsto a partir de dados de vigilância rotineira do desenvolvimento, de acordo com um estudo publicado on-line em 10 de janeiro na JAMA Network Open .

Guy Amit, Ph.D., do KI Research Institute em Kfar Malal, Israel, e colegas conduziram um estudo de coorte retrospectivo usando dados nacionais de avaliações de desenvolvimento realizadas entre 1º de janeiro de 2014 e 17 de janeiro de 2023, para desenvolver dados preditivos modelos para TEA. O estudo incluiu todas as 1.187.397 crianças que foram avaliadas nas clínicas de saúde materno-infantil que realizam vigilância rotineira do desenvolvimento de crianças desde o nascimento até os 6 anos de idade.

Os pesquisadores descobriram que o desempenho dos modelos de previsão de TEA melhorou com a idade de previsão, com precisão razoável aos 12 meses de idade. Foi alcançada uma área sob a curva característica de operação do receptor de 0,83, com sensibilidade de 45,1% e especificidade de 95,0%, usando um modelo que combina medidas longitudinais de avaliações de marcos de desenvolvimento com um conjunto mínimo de variáveis demográficas, aplicado aos 18 a 24 meses de idade.

Uma área sob a curva característica de operação do receptor de 0,81 foi alcançada usando um modelo com avaliações de visita única, com sensibilidade de 41,2% e especificidade de 95,0%. Os modelos com melhor desempenho superaram o desempenho combinado da Lista de Verificação Modificada para Autismo em Crianças, que teve sensibilidade de 40% e especificidade de 95%.

“As descobertas deste estudo sugerem que, com o uso de modelos de previsão, o rastreio do PEA pode ser perfeitamente integrado na vigilância rotineira do desenvolvimento na primeira infância”, escrevem os autores. "A abordagem sugerida pode ajudar as crianças a receber intervenções oportunas e a atingir o seu potencial de desenvolvimento."

Um autor revelou ser acionista da LinkCaring Ltd.