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¿Con qué precisión predice el diagnóstico de trastornos del neurodesarrollo la información sobre el desarrollo motor recopilada durante los controles de salud de los bebés?

  • Autor/autores: Hatakenaka Y , Hachiya K. , Ikezoe S...(et.al)



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Artículo | 07/12/2022

Propósito Investigamos en qué medida los problemas de desarrollo motor temprano predicen un diagnóstico futuro de trastornos del neurodesarrollo (NDD)/Síndromes sintomáticos tempranos que provocan exámenes del neurodesarrollo (ESSENCE) mediante el uso de un modelo de red bayesiano (BN). Sujetos y métodos Los sujetos fueron los niños que ha...



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Propósito


Investigamos en qué medida los problemas de desarrollo motor temprano predicen un diagnóstico futuro de trastornos del neurodesarrollo (NDD)/Síndromes sintomáticos tempranos que provocan exámenes del neurodesarrollo (ESSENCE) mediante el uso de un modelo de red bayesiano (BN).


Sujetos y métodos


Los sujetos fueron los niños que habían participado en los controles a los 18 y 36 meses en dos ciudades de Japón entre abril de 2014 y marzo de 2015. Sus datos de desarrollo motor en los controles a los 4, 10 y 18 meses se recopilaron con consideración ética.


El diagnóstico se confirmó a la edad de seis años, después de una evaluación regular en todas las áreas de desarrollo en una clínica de neurodesarrollo.


La precisión de la predicción de NDD basada en probabilidades posteriores determinadas usando el BN se evaluó usando el área bajo la curva característica operativa del receptor (ROC) (AUC).


La probabilidad posterior (el valor de corte óptimo) que genera el índice de Youden máximo (sensibilidad + especificidad – 1) se determina con la curva ROC, y la sensibilidad, especificidad, valor predictivo positivo (VPP), valor predictivo negativo (VPN), y el índice de utilidad (UI) fueron calculados.


Resultados


Los modelos BN mostraron asociaciones entre elementos motores tempranos y trastornos del desarrollo de la coordinación, inteligencia limítrofe/discapacidad intelectual y trastorno del habla y del lenguaje.


La curva ROC para cualquier NDD tenía un AUC de 0, 735. La probabilidad posterior con el índice de Youden máximo fue de 0, 138; en el valor de corte óptimo, la sensibilidad, especificidad, VPP, VPN, UI+ y UI- fueron 0, 619, 0, 761, 0, 250, 0, 940, 0, 155 y 0, 715, respectivamente.


Conclusión


Utilizamos un enfoque novedoso para detallar las asociaciones entre ciertos problemas motores tempranos y NDD específicos. Mostramos que la presencia de problemas de desarrollo motor temprano en el desarrollo aumenta la probabilidad de un diagnóstico futuro de cualquier NDD.


Aún así, la sensibilidad de los problemas de desarrollo motor temprano como herramienta de detección no fue lo suficientemente alta como para ser el único instrumento para detectar NDD. Se subrayó la necesidad de una perspectiva ESSENCE amplia y holística al observar el curso de los problemas del desarrollo motor.


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