Ayudando a desbloquear intervenciones personalizadas para niños con discapacidades del desarrollo
Crédito: CC0 Public Domain
Nuevas herramientas estadísticas ayudarán a los niños pequeños con discapacidades del desarrollo o lesiones cerebrales a obtener la ayuda que necesitan mucho antes.
Casi uno de cada 14 niños en Australia tiene algún nivel de discapacidad. El cuatro por ciento tiene una discapacidad severa o profunda. Sin una intervención temprana, seguirán atrasándose aún más.
Pero un nuevo estudio de investigadores de QUT y el Centro de Excelencia para Fronteras Matemáticas y Estadísticas ARC (ACEMS) proporciona nuevos métodos estadísticos para identificar mejor dónde los niños están en su desarrollo, así como la ayuda que necesitan.
El estudio, recién publicado en PLOS One, utiliza datos de ‘The Developing Foundation’, una organización que ha estado ayudando a niños y adultos diagnosticados con una lesión cerebral grave o discapacidad del desarrollo durante los últimos 40 años.
«Tomamos un enfoque más personalizado para usar estos datos para que cada niño pueda obtener una evaluación individual de su desarrollo», dice Patricia Gilholm, una Doctor. Candidato con ACEMS en QUT y autor principal del estudio.
El estudio analizó el desarrollo de la primera infancia desde el nacimiento hasta los tres años. The Developing Foundation les pide a los padres y cuidadores que utilicen su herramienta de seguimiento en línea para ingresar información sobre cuándo un niño alcanza un hito en particular. Los hitos del desarrollo son un conjunto de habilidades o destrezas que la mayoría de los niños adquieren en ciertos momentos durante los primeros años de vida. En total, hay casi 350 hitos utilizados en el estudio. Involucran la vista, la audición, el habla, el tacto, el movimiento de las manos y el movimiento general del cuerpo.
«A medida que los padres continúan agregando más hitos, los padres obtienen evaluaciones actualizadas de dónde está su hijo y qué pueden esperar a continuación Nuestra metodología estadística se puede implementar fácilmente para que se puedan realizar actualizaciones en tiempo real a medida que el niño se desarrolla», dice la señorita Gilholm.
La distinguida profesora de estadística de QUT, Kerrie Mengersen, y la profesora titular de QUT, la Dra. Helen Thompson. co-supervisó el proyecto.
«Los métodos estadísticos desarrollados en este proyecto aprovechan los datos combinados de muchos niños para proporcionar información personalizada para cada niño. Esto mejora sustancialmente la capacidad de brindar alerta temprana e información específica de la situación para los padres», dice el profesor Mengersen, investigador principal y director adjunto de ACEMS.
Además, la investigación está diseñada para crear una imagen más completa del desarrollo de la primera infancia. Una de sus características clave es identificar subgrupos de niños con perfiles de desarrollo similares. Esto permitirá intervenciones más específicas, y posiblemente incluso nuevas, para los niños identificados como pertenecientes a esos subgrupos.
«Los datos de desarrollo de niños muy pequeños son particularmente difíciles de modelar porque la edad, en meses, que un niño alcanza un hito del desarrollo puede variar ampliamente de un niño a otro, especialmente en niños con discapacidades del desarrollo. Las herramientas estadísticas que desarrollamos pueden identificar grupos de niños con un desarrollo similar en este entorno estadísticamente desafiante», dice el Dr. Thompson.
El estudio con The Developing Foundation ha sido parte del doctorado de Miss Gilholm. investigación durante los últimos dos años.
«Este trabajo es un gran ejemplo de los beneficios de vincular a los estudiantes universitarios de investigación con las empresas, y el importante papel que puede desempeñar el análisis de datos en la creación de nuevas herramientas e ideas para proyectos complejos e importantes. problemas como el desarrollo infantil», dice el profesor Mengersen.
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Manejo de la regresión del desarrollo en niños durante la COVID-19 Más información: Patricia Gilholm et al. Identificación de subgrupos latentes de niños con retraso en el desarrollo utilizando la actualización secuencial bayesiana y el modelado de mezcla de procesos de Dirichlet, PLOS ONE (2020). DOI: 10.1371/journal.pone.0233542 Información de la revista: PLoS ONE
Proporcionado por ARC Center of Excellence for Mathematical and Statistical Frontiers (ACEMS) Cita: Ayudando a desbloquear intervenciones personalizadas para niños con discapacidades del desarrollo (3 de junio de 2020) recuperado el 31 de agosto de 2022 de https://medicalxpress.com/news/2020-06-personalised-interventions-kids-developmental-disabilities.html Este documento está sujeto a derechos de autor. Aparte de cualquier trato justo con fines de estudio o investigación privados, ninguna parte puede reproducirse sin el permiso por escrito. El contenido se proporciona únicamente con fines informativos.