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Nuevo método para medir el comportamiento del movimiento en niños con autismo

Escrito por editor

La imitación motora, o la capacidad de copiar el comportamiento físico de los demás, es una parte fundamental del desarrollo cognitivo y social desde la primera infancia. Sin embargo, los estudios han demostrado que la imitación motora puede diferir en los niños con trastorno del espectro autista (TEA) y, por lo tanto, las medidas confiables de esta importante habilidad podrían ayudar a ofrecer un diagnóstico más temprano y una intervención más específica.

Ahora, los investigadores del Centro para la Investigación del Autismo (CAR) del Hospital Infantil de Filadelfia (CHOP) han desarrollado un nuevo método para medir la imitación motora, que se suma a un conjunto cada vez mayor de herramientas de análisis de comportamiento computacional que pueden detectar y caracterizar las diferencias motoras en niños con autismo. Recientemente se presentó un estudio que describe el método como parte de la Conferencia Internacional sobre Interacción Multimodal.

Los investigadores han estado interesados ​​en la imitación motora como un medio para estudiar el autismo durante décadas. La imitación es importante en el desarrollo temprano, y las diferencias de imitación pueden ser fundamentales en la forma en que se presentan las diferencias sociales en las personas con autismo. Sin embargo, la creación de medidas de imitación que sean granulares y escalables ha demostrado ser un desafío. En el pasado, los investigadores se han basado en las medidas de los informes de los padres sobre ciertos hitos de la imitación, pero estos no son necesariamente lo suficientemente precisos para medir las diferencias individuales o cambiar con el tiempo. Otros han utilizado esquemas de codificación de comportamiento o tareas y equipos especializados para capturar habilidades de imitación, que requieren muchos recursos y no necesariamente accesibles para la mayoría de la población.

"Muchas veces, el énfasis se pone en la precisión del estado final de una acción imitada, sin tener en cuenta todos los pasos necesarios para llegar a ese punto", dijo Casey Zampella, PhD, científico de CAR y primer autor del estudio. “Las acciones pueden considerarse precisas en función de dónde termina el niño, pero eso es ignorar el proceso de cómo llegó allí el niño. Cómo se desarrolla una acción a veces es más importante para caracterizar las diferencias motrices que cómo termina. Pero capturar este desarrollo requiere un enfoque detallado y multidimensional”.

Para abordar esto, los científicos de CAR desarrollaron un nuevo método computacional, en gran parte automatizado, para evaluar la imitación motora. Se instruye a los participantes para que imiten una secuencia de movimientos al compás de un video. El método rastrea el movimiento del cuerpo en todas las articulaciones de las extremidades durante todo el curso de la tarea de imitación con una cámara 2D y 3D. El método también utiliza un enfoque novedoso que capta si el participante tiene dificultades de coordinación motora dentro de su propio cuerpo que podrían influir en su capacidad para coordinar movimientos con los demás. El desempeño se mide a través de tareas repetidas.

Con este método, los investigadores pudieron distinguir a los participantes con autismo de los jóvenes con un desarrollo normal con un 82 % de precisión. Los investigadores también demostraron que las diferencias se debían no solo a la coordinación interpersonal con el video, sino también a la coordinación intrapersonal. Tanto el software de seguimiento 2D como el 3D tenían el mismo nivel de precisión, lo que significa que los niños pueden hacer las pruebas en casa sin usar ningún equipo especial.

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"Pruebas como estas no solo nos ayudan a aprender más sobre las diferencias entre las personas con autismo, sino que también pueden ayudarnos a medir los resultados, como la efectividad del tratamiento o los cambios en sus vidas", dijo Birkan Tunç, PhD, científico computacional de CAR. y autor principal del estudio. “Cuando esta prueba se suma a muchas otras pruebas de análisis de comportamiento computacional que se están desarrollando en este momento, nos estamos acercando a un punto en el que podemos medir la mayoría de las señales de comportamiento que observa un médico”.

 

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La editora en jefe de eTurboNew es Linda Hohnholz. Tiene su sede en la sede central de eTN en Honolulu, Hawái.

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