Los datos de registros de salud electrónicos pueden predecir el autismo temprano

La detección del autismo mediante datos de registros de salud electrónicos (EHR, por sus siglas en inglés) logra una precisión clínicamente significativa a los 30 días de edad, que mejora al año de edad, según un estudio publicado en línea el 2 de febrero en Red JAMA Abierta.

Matthew M. Engelhard, MD, Ph.D., de la Universidad de Duke en Durham, Carolina del Norte, y sus colegas evaluaron el valor predictivo de los modelos de detección temprana del autismo en función de los datos de EHR recopilados antes del año de edad. El análisis incluyó datos de 45 080 niños (el 1,5 % que cumplía con los criterios de autismo) atendidos en el Sistema de Salud de la Universidad de Duke antes de los 30 días de edad entre enero de 2006 y diciembre de 2020. Estos datos se usaron para entrenar y evaluar modelos de riesgos proporcionales de Cox regularizados por L2.

Los investigadores encontraron que la detección de autismo basada en modelos a los 30 días de edad logró una sensibilidad del 45,5 % y un valor predictivo positivo (VPP) del 23,0 % con una especificidad del 90,0 %, mientras que la detección a los 360 días de edad logró una sensibilidad del 59,8 % y un VPP del 17,6 % con una especificidad del 81,5 % y 38,8 por ciento de sensibilidad y 31,0 por ciento de VPP con una especificidad del 94,3 por ciento.

«Este enfoque automatizado podría integrarse con las encuestas a los cuidadores para mejorar la precisión de la detección temprana del autismo», escriben los autores.

Algunos autores revelaron vínculos con las industrias farmacéutica y tecnológica.

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