Un sensor identifica los niños con un mayor riesgo de ansiedad y depresión

La ansiedad y la depresión son sorprendentemente comunes entre los niños pequeños: se calcula que uno de cada cinco niños sufre una de estas dos enfermedades que se inicia ya a la edad preescolar. El problema es que difícil detectar la presencia de lo denominado «trastornos de internalización», porque los síntomas son tan internos que los padres, maestros y médicos a menudo no los perciben. El problema no es baladí. Si no se trata, los niños con trastornos de internalización tienen un mayor riesgo de abuso de sustancias y suicidio en el futuro. «Debido a la magnitud del problema, hace falta innovadores sistemas de detección para identificar a los niños con la suficiente antelación para que puedan recibir la atención que necesitan», señala Ryan McGinnis, ingeniero biomédico de la Universidad de Vermont (EE.UU.). En colaboración con el equipo de Ellen McGinnis, de la Universidad de Vermont y expertos de la Universidad de Michigan (EE.UU.), diseñaron una herramienta que podría ayudar a los niños y detectarlos lo suficientemente temprano para ser tratados. El trabajo ha sido publicado en la revista «PLOS ONE». Se calcula que uno de cada cinco niños sufre una de estas dos enfermedades que se inicia ya a la edad preescolar El equipo utilizó un método de investigación, denominado, «tarea de inducción del estado de ánimo», 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. A través de este método, los investigadores controlaban las reacciones de los niños ante diferentes acontecimientos y como anticipaban sus movimientos. Los expertos usaron un sensor portátil para controlar el movimiento de los niños y un algoritmo de aprendizaje automático para analizar su movimiento con el fin de distinguir entre los niños con ansiedad o depresión y los que no. Una vez que se procesaron los datos de movimiento, el algoritmo identificó diferencias en la forma en que se movieron los niños, identificando a aquellos con trastornos de interiorización con 81% de precisión, mucho más certero que el cuestionario estándar para padres y madres. Los autores de estudio - Joshua Brown «La manera en que se movieron los niños con trastornos de internalización fue diferente a los que no lo tenían», sostiene Ryan McGinnis. Los niños con trastornos de internalización tienden a alejarse de la amenaza potencial más que el grupo de control. También detectó variaciones sutiles en la forma en que giraban los niños que ayudaron a distinguir entre los dos grupos. La manera en que se movieron los niños con trastornos de internalización fue diferente a los que no lo tenían «Podemos hacer aen unos minutos con estos instrumentos lo que normalmente hacemos con semanas de entrenamiento y meses de codificación», afirman los investigadores. El algoritmo necesita solo 20 segundos de datos de la fase de anticipación para tomar su decisión. Eso abre la puerta al uso de una tecnología para ayudar a detectar grandes cantidades de niños para identificar a aquellos que se beneficiarían de una mayor ayuda psicológica. «Los niños con trastornos de ansiedad necesitan un mayor nivel de atención e intervención psicológica. Nuestro trabajo sugiere que esta tarea de inducción del estado de ánimo instrumentada puede ayudarnos a identificarlos», afirma Ellen McGinnis. El hecho de no detectar precozmente estas situaciones puede ser un problema para los niños a medida que crecen. «Si los síntomas de ansiedad no se detectan en una etapa temprana, podrían convertirse en un trastorno de ansiedad y estado de ánimo», , con el consiguiente aumento del riesgo de abuso de sustancias y suicidio. Los niños con trastornos de ansiedad necesitan un mayor nivel de atención e intervención psicológica Si estas condiciones se detectan temprano, hay buenos tratamientos disponibles. 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 datos de voz y otra información.

Fuente Salud http://bit.ly/2RAGs91
via abc.es