La Asociación Americana de psiquiatría establece que entre 5 y 7 de cada 100 niños en edad escolar pueden ser diagnosticados con trastorno por déficit de atención e hiperactividad (TDAH), por lo que es una de las patologías con más prevalencia en la infancia a nivel mundial.
El diagnóstico de este tipo de trastorno cognitivo suele ser un proceso dificultoso comparado con otros trastornos, ya que es necesario disponer de información amplia sobre el desempeño del niño en más de un contexto (escolar, familiar, etc. ). Para ello, habitualmente se realizan entrevistas a los niños, familia, y a personas del entorno escolar, como pueden ser los maestros o tutores.
Al mismo tiempo, la información recabada requiere un seguimiento en el tiempo, al menos durante varios meses. Es conocido que el TDAH guarda relación con problemas de conducta, de aprovechamiento académico, de adaptación escolar o falta de habilidades sociales, entre otros; lo que hace que poder contar con un diagnóstico más rápido se convierta en un elemento sumamente valioso.
Un equipo de investigadores formado por físicos, matemáticos y psicólogos de la Universidad Politécnica de Madrid (UPM), la Universitat Politècnica de València (UPV) y la Universitat de València (UV), ha elaborado ahora una metodología simple, rápida y automatizada dirigida a la identificación de niños con trastornos cognitivos y de atención en general.
Para ello, se han basado en datos de prevalencia mundiales y en las evidencias de correlación encontradas entre el tiempo de respuesta a estímulos visuales en tareas computarizadas y los trastornos cognitivos en general, y con el TDAH en particular. Aunque el diagnóstico final debe ser realizado por un psicólogo clínico o un psiquiatra, la selección proporcionada por esta metodología permitirá a estos especialistas enfocarse en evaluar un número menor de niños, lo que ayudaría a ahorrar tiempo y otros recursos.
Los autores de este estudio analizaron la respuesta de los niños a estímulos de presentación breve, a través de las funciones de distribución de probabilidad de los tiempos de respuesta recogidos durante los experimentos. Un elemento esencial fue el ajuste de las funciones de probabilidad experimentales a curvas exGaussianas.
La nueva metodología se basa en procedimientos que no son estándares dentro de psicología, derivados de una constante inspiración en conceptos de la Física y la Matemática. Por ejemplo, a la hora de seleccionar los candidatos más alejados del comportamiento normativo de los niños, los autores tuvieron en cuenta las asimetrías de las distribuciones de probabilidad de los parámetros de las exGaussianas.
El diagnóstico de este tipo de trastorno cognitivo suele ser un proceso dificultoso comparado con otros
“El prediagnóstico rápido consiste, en definitiva, en el procesamiento, de manera automática e instantánea, de los tiempos de respuesta de un niño cuando realiza un experimento desarrollado con estímulos visuales en un ordenador”, señalan los investigadores.
Una prueba muy sencilla
La prueba resulta muy sencilla de implementar en los centros escolares o sanitarios y de responder por parte de los niños y se analizan, posteriormente, el tiempo que necesitó cada niño para responder a cada estímulo y la tasa de aciertos y errores.
Sobre esta base, el especialista (psicólogo o psiquiatra) puede tener una idea precisa de los posibles candidatos a ser diagnosticados con TDAH dentro de una población de niños de edad escolar. “Solo debemos imaginar lo que costaría, en lo que se refiere a recursos humanos, realizar una evaluación masiva de niños para detectar TDAH”, concluyen los autores del estudio.
El éxito definitivo de la metodología planteada será contrastado con nuevos experimentos que realizarán los autores en un futuro próximo. Estas investigaciones forman parte de la tesis doctoral que Moisés Hernaiz está desarrollando en la Universitat Politècnica de Valencia. El equipo investigador está liderado por Esperanza Navarro (de la Universitat de València), José María Isidro y Pedro Fernández de Córdoba (de la Universitat Politècnica de Valencia) y Juan Carlos Castro (de la Universidad Politécnica de Madrid, aunque actualmente vinculado a la Universitat Politècnica de Valencia).
