Un estudio publicado en eLife muestra que un algoritmo pudo correlacionar diferentes variables, incluidos factores neurobiológicos, psicológicos y cognitivos, para determinar qué síntomas actuales predicen una enfermedad psicótica en niños. El estudio incluyó una cohorte de pacientes que tenían una microdeleción del cromosoma 22 que p...
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Un estudio publicado en eLife muestra que un algoritmo pudo correlacionar diferentes variables, incluidos factores neurobiológicos, psicológicos y cognitivos, para determinar qué síntomas actuales predicen una enfermedad psicótica en niños.
El estudio incluyó una cohorte de pacientes que tenían una microdeleción del cromosoma 22 que puede llevar al desarrollo de enfermedades psicóticas, como la esquizofrenia en la adolescencia. Los investigadores utilizaron el método de análisis de redes, actualmente utilizado en adultos, para combinar variables de regiones por completo diferentes y a la vez considerarlas de forma individual para identificar las variables en la infancia que permitían predecir el desarrollo de enfermedades psicóticas.
Para probar el algoritmo en la predicción de la evolución clínica, se observó a 70 niños con una microdeleción del cromosoma 22 cada tres años desde la infancia hasta la edad adulta. En total, se tuvieron en cuenta 40 variables para desarrollar representaciones visuales que resaltaban las variables más importantes para predecir el riesgo de desarrollar problemas psicológicos.
Al evaluar el algoritmo en otras cohortes vulnerables a enfermedades psicóticas que han sido objeto de seguimiento durante muchos años, los investigadores confirmaron que la herramienta informática funciona. El objetivo ahora es utilizar el algoritmo como una herramienta de predicción que contribuya a la evaluación clínica.
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