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Sensor vestível consegue detetar ansiedade e depressão ocultas em crianças

Pesquisa realizada nos EUA conseguiu criar um sensor que em 20 segundos consegue com precisão identificar estes transtornos, que levariam meses a serem diagnosticados nos moldes normais de observação. A deteção precoce é importante para tratar atempadamente e evitar que evolua para transtornos de ansiedade, risco de abuso de drogas e suicídio mais tarde na vida.

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Pesquisadores da Universidade de Vermont, EUA, conseguiram conceber um sensor vestível capaz de detetar ansiedade e depressão ocultas em crianças pequenas, com 81% de precisão em 20 segundos, revela esta universidade em comunicado, adiantando que os clínicos levariam meses para chegar a um diagnóstico avaliando evidências em vídeo. As descobertas abrem portas para uma triagem barata que poderia fazer parte de avaliações de desenvolvimento de rotina, evitando muitos transtornos psicológicos futuros.

 

A ansiedade e depressão são surpreendentemente comuns entre crianças pequenas – até uma em cada cinco crianças sofre de uma delas, começando nos anos pré-escolares. Mas pode ser difícil detetar essas condições, porque os sintomas são tão introspetivos que os pais professores e médicos muitas vezes não conseguem notá-los. O problema não é insignificante. Se não for tratada, as crianças com estes distúrbios estão em maior risco de abuso de substâncias e suicídio mais tarde na vida. «Devido à escala do problema, isso exige uma tecnologia de rastreamento para identificar as crianças, com antecedência suficiente, para que elas possam ser direcionadas para os cuidados de que precisam», diz Ryan McGinnis, engenheiro biomédico da Universidade de Vermont.

 

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McGinnis juntou-se a outros colegas da Universidade de Vermont e da Universidade de Michigan para desenvolver uma ferramenta que pudesse detetar precocemente esta condição. O trabalho foi publicado em 16 de janeiro na revista PLOS ONE.

 

A equipa usou uma “tarefa de indução de humor”, um método de pesquisa comum projetado para provocar comportamentos e sentimentos específicos, como ansiedade. Os pesquisadores testaram 63 crianças, algumas das quais eram conhecidas por terem distúrbios deste género. As crianças foram conduzidas a uma sala mal iluminada, enquanto o facilitador dava instruções para criar expectativa, como “Tenho algo para mostrar ” e “Vamos ficar quietos para que não acorde”. Na parte de trás da sala estava um espaço de onde o facilitador tirou uma cobra falsa. As crianças foram então tranquilizadas pelo facilitador e puderam brincar com a cobra.

 

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Normalmente, pesquisadores treinados assistem a um vídeo da tarefa e pontuam o comportamento e a fala da criança durante a tarefa para diagnosticar estes distúrbios. Neste trabalho, a equipa usou um sensor de movimento vestível para monitorar o movimento de uma criança e um algoritmo de aprendizagem para analisar o seu movimento e distinguir as crianças com ansiedade ou depressão e as que não sofrem destas condições. Depois de processar os dados do movimento, o algoritmo identificou diferenças na maneira como os dois grupos se moviam e que poderiam ser usados ​​para separá-los, identificando crianças com estes distúrbios com 81% de precisão – melhor que o questionário padrão dos pais. «A maneira como as crianças com estes transtornos se moviam era diferente da das crianças que não tinham os distúrbios», diz Ryan McGinnis.

 

O algoritmo determinou que o movimento durante a primeira fase da tarefa, antes que a cobra fosse revelada, era o mais indicativo de potencial psicopatologia. As crianças com distúrbios deste género tenderam a se afastar da ameaça potencial mais do que o grupo de controlo. O algoritmo também captou variações subtis na forma como as crianças se viraram, o que ajudou a distinguir os dois grupos.

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