Novel Approaches to Infant Screening for ASD in Pediatric Primary Care

儿科初级保健中婴儿自闭症谱系障碍筛查的新方法

基本信息

  • 批准号:
    10227331
  • 负责人:
  • 金额:
    $ 78.18万
  • 依托单位:
  • 依托单位国家:
    美国
  • 项目类别:
  • 财政年份:
    2019
  • 资助国家:
    美国
  • 起止时间:
    2019-09-15 至 2024-06-30
  • 项目状态:
    已结题

项目摘要

ABSTRACT – Novel Approaches to Infant Screening for ASD in Pediatric Primary Care The overall goal of this project is to develop and validate novel tools to identify risk for autism spectrum disorder (ASD) in infants 6-12 months of age in a pediatric primary care setting. Research has confirmed that ASD is associated with changes in brain and behavior that are evident during infancy, and proof-of-concept studies suggest that early intervention during the infant period can improve early brain function and developmental outcomes. Moreover, early universal autism screening has been shown to reduce existing disparities based on socioeconomic status (SES) and ethnicity/race in access to early diagnosis and treatment. This project leverages ongoing work that is currently funded as part of the Duke NIH Autism Center of Excellence (ACE) Award (NICHD P50 HD093074; Dawson, Center Director), which is evaluating a novel digital phenotyping tool for early ASD risk assessment in toddler-age children in a pediatric primary care setting. Our novel screening tool, SenseToKnow, is based on active closed-loop sensing, where children are shown brief, developmentally-appropriate, dynamic stimuli on a smart tablet or smartphone, while the sensors in the same device capture information for automatic, objective quantification of several behavioral risk markers, based on patterns of attention, orienting, affect, vocalizations, and motor behavior. The proposed research will 1) evaluate a novel infant version of the app, SenseToKnow-Infant, in a large population of infants in the context of routine pediatric care, and 2) examine the utility of a multi- modal approach to risk assessment that combines information from SenseToKnow-I with information from infant and maternal electronic health records (EHRs). Using both direct digital behavioral measurement via SenseToKnow-I and data readily available in the EHR, we aim to develop and validate a multimodal ASD risk assessment algorithm for use in infants (6-12 months of age) that can be deployed in the general population.
摘要 – 儿科初级保健中婴儿自闭症谱系障碍 (ASD) 筛查的新方法 该项目的总体目标是开发和验证新工具来识别风险 儿科初级保健中 6-12 个月大婴儿的自闭症谱系障碍 (ASD) 研究已证实自闭症谱系障碍与大脑和行为的变化有关。 这在婴儿期很明显,概念验证研究表明早期干预 婴儿期可以改善早期大脑功能和发育结果。 此外,早期普遍的自闭症筛查已被证明可以减少现有的基于自闭症的差异。 社会经济地位(SES)和民族/种族在获得早期诊断和治疗方面的影响。 该项目利用了目前由杜克大学国立卫生研究院自闭症项目资助的正在进行的工作 卓越中心 (ACE) 奖(NICHD P50 HD093074;道森,中心主任), 评估一种新型数字表型工具,用于幼儿早期 ASD 风险评估 我们的新型筛查工具 SenseToKnow 是基于主动的。 闭环传感,向儿童展示简短的、适合发育的、动态的 智能平板电脑或智能手机上的刺激,而同一设备中的传感器捕获 用于自动、客观量化多种行为风险标记的信息,基于 注意力、定向、情感、发声和运动行为的模式。 研究将 1) 在大范围内评估该应用程序的新颖婴儿版本 SenseToKnow-Infant 常规儿科护理背景下的婴儿群体,以及 2)检查多因素的效用 风险评估的模态方法,将 SenseToKnow-I 的信息与 使用直接数字方式获取婴儿和孕产妇电子健康记录 (EHR) 的信息。 通过 SenseToKnow-I 进行行为测量以及 EHR 中现成的数据,我们的目标是 开发并验证用于婴儿的多模式 ASD 风险评估算法(6-12 月龄),可以在一般人群中部署。

项目成果

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