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Estudo mostra que ferramenta de triagem funciona bem na detecção de autismo em crianças pequenas

Fonte

Universidade Drexel

Data

sexta-feira. 24 fevereiro 2023 15:10

A detecção e a intervenção precoces em pessoas com autismo são essenciais para melhorar os resultados. Como o autismo é diagnosticado com base no comportamento e ainda não há biomarcadores confiáveis para detectar a probabilidade de autismo, há necessidade de uma triagem padronizada para identificar crianças com alta probabilidade de autismo e encaminhá-las para serviços de diagnóstico e intervenção desde a infância.

Desenvolvida em 1999 pela Dra. Diana Robins, diretora do Instituto de Autismo da Universidade Drexel, nos Estados Unidos,  juntamente com suas colegas Dra. Deborah Fein e Dra. Marianne Barton, pesquisadoras da Universidade de Connecticut, a ferramenta de triagem Modified Checklist for Autism in Toddlers (M-CHAT) e sua versão atualizada (M-CHAT- R/F) são os recursos específicos para o autismo mais comumente usados para crianças pequenas. Ambas as versões – identificadas como M-CHAT(-R/F) – estão disponíveis para fins clínicos, de pesquisa e educacionais em todo o mundo.

No entanto, a professora Diana Robins e sua colega Dra. Andrea Wieckowski, descobriram que o uso dessas medidas na pesquisa e na prática clínica muitas vezes difere dos estudos de validação originais. Isso limita a capacidade das pessoas de entender e medir o desempenho do M-CHAT(-R/F) na detecção do autismo.

Recentemente publicado na revista científica JAMA Pediatrics, um estudo das pesquisadoras e seus coautores revisou e analisou sistematicamente os fatores que podem levar a diferentes estimativas de desempenho dos testes M-CHAT(-R/F). A equipe de pesquisa revisou estudos publicados entre janeiro de 2001 e agosto de 2020 e encontrou 50 estudos que forneciam informações sobre o desempenho do M-CHAT (-R/F) como rastreador de autismo.

“O M-CHAT(-R/F) mostrou forte desempenho como rastreador de autismo. Descobrimos que, em todos os estudos, houve 83% de sensibilidade ou capacidade de detectar autismo quando presente. A especificidade, ou capacidade de descartar com precisão o autismo, foi de 94%, indicando seu forte desempenho”, destacou a professora Andrea Wieckowski.

No entanto, também houve grande variabilidade nos resultados. O melhor desempenho foi relatado em estudos que usaram amostras de baixa probabilidade de autismo – também conhecidas como amostras ‘baseadas na população’ – em oposição a amostras de alta probabilidade, como amostras de crianças com irmãos mais velhos no espectro do autismo ou outros fatores que aumentam a probabilidade de autismo.

O desempenho do M-CHAT(-R/F) também variou de acordo com as estratégias de confirmação e uso do Follow-Up. Especificamente, houve impacto sobre o desempenho do rastreador se as estratégias de confirmação de caso ocorreram na mesma época da triagem (estudo concomitante) ou quando as crianças eram mais velhas (estudo prospectivo), ou se o estudo usou o acompanhamento estruturado para crianças que pontuaram na faixa moderada no questionário inicial. Outros fatores que influenciaram o desempenho da triagem M-CHAT(-R/F) incluíram o uso de traduções não inglesas do teste, versus triagem principalmente em inglês, e o tamanho da amostra do estudo.

Os autores sugerem que o achado de alta variabilidade na sensibilidade e especificidade com base nesses fatores deve ser considerado ao usar o teste em ambientes clínicos e de pesquisa. No geral, os resultados deste estudo apoiam as recomendações atuais da Academia Americana de Pediatria (AAP) para a triagem universal do autismo em check-ups infantis de 18 e 24 meses.

Observação: A Dra. Diana Robins reconhece que é coproprietária da M-CHAT, LLC, que licencia o uso do M-CHAT e do M-CHAT-R/F para entidades comerciais.

Acesse a página da ferramenta Modified Checklist for Autism in Toddlers (M-CHAT) (em inglês).

Acesse o resumo do artigo científico (em inglês).

Acesse a notícia completa na página da Universidade Drexel (em inglês).

Fonte: Annie Korp, Universidade Drexel.

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