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Le senseur portable détecte l'inquiétude cachée, dépression dans les enfants en bas âge

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L'inquiétude et la dépression sont étonnant communes parmi les enfants en bas âge – autant de comme un dans cinq enfants souffrent de l'un d'entre eux, commençant dès les années préscolaires. Mais il peut être difficile de détecter ces conditions, connues sous le nom de « désordres de internalisation, » parce que les symptômes sont ainsi vers l'intérieur-revêtement que les parents, les professeurs et les médecins souvent ne les notent pas.

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La question n'est pas insignifiante. Si laissé non traité, les enfants avec des désordres de internalisation sont à un plus grand risque de toxicomanie et de suicide plus tard dans la vie.

« En raison de l'étendue du problème, ceci prie pour qu'une technologie examinante identifie des enfants assez tôt ainsi ils peuvent être dirigés vers le soin qu'ils ont besoin, » dit Ryan McGinnis, un ingénieur biomédical à l'université du Vermont.

Ainsi McGinnis s'est associé à Ellen McGinnis, à un psychologue clinicien à l'université du Vermont, et aux collègues dans le département de la psychiatrie chez l'Université du Michigan, la Maria Muzik, la Katherine Rosenblum et la Kate Fitzgerald, pour développer un outil qui pourrait aider des enfants d'écran pour que les désordres de internalisation les attrapent assez tôt à traiter. Le travail a été édité le 16 janvier dans le journal PLOS ONE.

L'équipe a employé « une tâche d'induction d'humeur, » une méthode de recherche commune conçue pour obtenir des comportements et des sentiments spécifiques tels que l'inquiétude. Les chercheurs ont examiné 63 enfants, dont certains ont été connus pour avoir des désordres de internalisation.

Des enfants ont été menés dans une salle faiblement allumée, alors que le facilitateur donnait des déclarations préétablies pour établir l'anticipation, telle que « moi ont quelque chose vous montrer que » et « soyons tranquilles ainsi elle ne se réveille pas. » Au fond de la salle était une mini-serre couverte, que le facilitateur a rapidement découverte, puis a retiré un faux serpent. Les enfants ont été alors rassurés par le facilitateur et permis de jouer avec le serpent.

Normalement, les chercheurs qualifiés observeraient une vidéo de la tâche et marqueraient le comportement et la parole de l'enfant pendant la tâche de diagnostiquer des désordres de internalisation. Dans ce travail, l'équipe avait l'habitude un capteur de mouvement portable pour surveiller le mouvement d'un enfant, et un algorithme d'apprentissage automatique pour analyser leur mouvement pour distinguer les enfants avec l'inquiétude ou la dépression et ceux sans. Après traitement des données de mouvement, l'algorithme a identifié des différences de la manière que les deux groupes se sont déplacés qui pourraient être employés pour les séparer, identifiant des enfants avec des désordres de internalisation avec 81 pour cent d'exactitude – meilleure que le questionnaire standard de parent.

« La manière que les enfants avec des désordres de internalisation se sont déplacés étaient différents que ceux sans, » dit Ryan McGinnis.

L'algorithme a déterminé que le mouvement pendant la première phase de la tâche, avant que le serpent ait été indiqué, était le plus indicatif de la psychopathologie potentielle. Les enfants avec des désordres de internalisation tendent à tourner à partir du danger potentiel davantage que le groupe témoin. Il a également repris sur des variations subtiles de la manière que les enfants ont tournée qui ont aidé à distinguer entre les deux groupes.

Ceci aligne bien avec ce qui a été prévu de la théorie psychologique, dit Ellen McGinnis. On s'attendrait à ce que des enfants avec des désordres de internalisation montrent une inquiétude plus anticipée, et le comportement de rotation-loin est le genre de chose que les observateurs humains coderaient comme réaction négative en marquant la vidéo. L'avantage est que les capteurs et le travail d'algorithme beaucoup plus rapidement.

« Quelque chose que nous faisons habituellement avec des semaines de la formation et des mois du codage peuvent être faits en quelque compte rendu de traitement avec ces instruments, » elle dit. L'algorithme a besoin de juste 20 secondes de données de la phase d'anticipation pour prendre sa décision.

Cela ouvre la porte à employer la technologie comme ceci à l'écran d'aide un grand nombre d'enfants pour identifier ceux qui tireraient bénéfice davantage de d'aide psychologique.

Les « enfants avec des troubles d'anxiété ont besoin d'un plus grand niveau de soin et d'intervention psychologiques. Notre papier suggère que cette tâche équipée d'induction d'humeur puisse nous aider à identifier ces enfants et à les obtenir aux services qu'ils ont besoin, » dit Ellen McGinnis.

Ne pas attraper ces conditions tôt peut être un problème pour des enfants pendant qu'elles se développent dit Muzik. « Si les symptômes d'inquiétude n'obtiennent pas détectés tôt dans la vie, ils pourraient se développer en véritable inquiétude et des troubles affectifs, » elle dit, avec le risque plus tard accru pour la toxicomanie et le suicide.

Si ces conditions sont attrapées tôt cependant, il y a de bons traitements disponibles, Muzik a dit. La première intervention est principale parce que les cerveaux des enfants en bas âge sont extrêmement malléables et répondent bien au traitement.

La prochaine étape sera de raffiner l'algorithme et de développer les essais supplémentaires pour analyser les données vocales et toute autre information qui permettront à la technologie de distinguer l'inquiétude et la dépression. L'objectif ultime est de développer une batterie d'évaluations qui pourraient être employées dans les écoles ou les bureaux des médecins pour interviewer des enfants en tant qu'élément de leurs évaluations développementales courantes.

Muzik dit que les développements comme ceci sont passionnants parce que la psychiatrie avait traîné derrière d'autres champs de médecine dans son utilisation de technologie de faciliter le diagnostic et le traitement. « Elle est passionnante pour déplacer le champ avec la technologie, » elle dit. « Nous sommes à la veille des nouveautés. »