Uma nova descoberta pode facilitar o diagnóstico do autismo, que atualmente é complexo e demanda tempo. Estudo publicado na Plos Medicine pode ter revelado uma forma mais rápida e eficiente de diagnosticar o distúrbio através de vídeos caseiros que mostrem as crianças interagindo em ambientes familiares. Isso porque, segundo os pesquisadores, o consultório médico provoca comportamento atípico nas crianças, o que pode interferir na identificação do transtorno. Já quando observadas em locais aos quais estão habituadas – mesmo que não seja presencial – o diagnóstico pode acontecer mais facilmente, pois os comportamentos exibidos são costumam ser naturais.
A descoberta é extramente importante já que pesquisas anteriores revelaram que terapias comportamentais para o autismo funcionam melhor quando iniciadas antes dos 5 anos. No entanto, pela dificuldade dos médicos em identificarem os traços necessários para confirmar o diagnóstico, além de algumas famílias precisarem enfrentar longas filas para receber o encaminhamento para o especialista, o tratamento pode acabar sendo adiado. Para os pesquisadores, a utilização dos vídeos pode acelerar o processo de diagnóstico com garantia de até 80% de precisão, permitindo que a terapia comece o mais breve possível.
Além disso, a equipe revelou que, por envolver mecanismos consideravelmente simples, os vídeos podem ser usados por pediatras não especializados durante as consultas para observar comportamentos incomuns; essas observações seriam colocadas no prontuário para monitoramento. No caso de a criança apresentar traços suficientes do Transtorno do Espectro Autista (TEA), o médico pode se sentir confiante para fazer o diagnóstico ou encaminhar o paciente para um especialista que possa confirmar a suspeita.
Método de observação
O primeiro passo para diagnosticar o autismo é identificar os sintomas. Para fazer isso, a equipe da Universidade de Stanford, nos Estados Unidos, utilizou uma máquina para determinar quais características do comportamento infantil deveriam ser classificadas como pertencentes ao autismo.
Para diminuir a lista de sintomas, os cientistas utilizaram computadores para definir cinco a 12 traços mais relevantes para o diagnóstico. Eles também criaram um algoritmo capaz de estabelecer um pontuação para cada característica do autismo; esses pontos seriam somados a cada traço identificado e ao final a criança teria uma pontuação própria que a aproximaria ou afastaria do diagnóstico de TEA, além de ajudar a classificar a gravidade do distúrbio.
Recrutamento
Através das redes sociais, os pesquisadores recrutaram famílias com crianças autistas e sem o transtorno, pedindo que enviassem vídeos caseiros dos filhos. A triagem considerou critérios como aparecer o rosto e as mãos da criança, mostrar interação social direta ou vídeos em que elas brincavam com objetos. A equipe ficou com 162 vídeos (com duração de 1 a 5 minutos). Destes vídeos, 116 eram de crianças com autismo e 46 de crianças com desenvolvimento normal. A média de idade para o primeiro grupo era de 4 anos e 10 meses; no segundo, 2 anos e 11 meses.
Avaliadores
Os pesquisadores selecionaram nove avaliadores responsáveis por assistir os vídeos, e identificar comportamentos específicos através de questionários com 30 perguntas objetivas (sim ou não) que ajudariam a diagnosticar o autismo. Cada um deles recebeu instruções simples de como a avaliação deveria ser feita, considerando comportamentos como linguagem expressiva (verbal ou não-verbal), expressar emoções, fazer contato visual e chamar atenção para objetos.
Depois que cada participante avaliou 50 vídeos, os cientistas determinaram que três avaliadores era o número mínimo necessário para gerar uma pontuação confiável. Os vídeos restantes foram distribuídos aleatoriamente para os avaliadores, de forma que pelo menos três deles analisassem o mesmo vídeo.
Diagnóstico rápido e eficiente
De acordo com os pesquisadores, cada avaliador levou em média quatro minutos para assistir e identificar os comportamentos. A identificação da presença ou ausência do autismo teve uma média de 88,9% de precisão, incluindo uma rotulação correta de 94,5% de crianças autistas e 77,4% de crianças sem autismo. Para confirmar os achados, os pesquisadores repetiram o experimento com mais 66 vídeos – 33 de crianças autistas e 33 crianças que não tinham autismo. A identificação correta chegou a 87,8% para o autismo e 72,7% para desenvolvimento normal.
“Nós mostramos ser possível identificar um pequeno conjunto de características comportamentais com alto resultado clínico. Até não especialistas [em autismo] podem fazer a avaliação em um ambiente online em questão de minutos”, disse Dennis Wall, principal autor do estudo, em nota. Para ele, esse novo modelo de diagnóstico poderia ajudar a identificar o autismo mesmo em crianças mais novas – faixa etária em que o diagnóstico é ainda mais complexo. Por ser rápido, o recurso poderia até mesmo ser utilizado durante consultas de rotina.
Apesar de representar uma esperança para as famílias, os pesquisadores ressaltam que mais estudos são necessários para confirmar a eficiência do método em outras populações.
