En un estudio reciente publicado en Red JAMA Abiertaun equipo de investigadores investigó el uso potencial de la atención al habla materna como un carácter diagnóstico para el trastorno del espectro autista y evaluó su asociación con las habilidades sociales y las habilidades lingüísticas.

Fondo
Motherese o parentese es una forma de habla dirigida a los bebés que utiliza una gramática simple, un tempo lento, entonaciones exageradas, un tono alto y un estilo lúdico, y generalmente lo usan los cuidadores para captar la atención de los niños pequeños y bebés.
Los estudios han demostrado que los bebés prefieren este estilo de habla sobre el estilo de habla dirigido por adultos, y el materno es omnipresente en todas las culturas e idiomas, lo que sugiere una base genética. La investigación ha encontrado asociaciones entre el idioma materno y el aprendizaje en los bebés, con una mejor participación, reactividad emocional y habilidades de adquisición del lenguaje.
Los niños con trastorno del espectro autista a menudo exhiben respuestas inusuales o ausentes a las señales auditivas, como que los llamen por su nombre o una comprensión reducida del significado de las palabras. Además, los niños en el espectro autista a menudo prefieren las voces generadas por computadora a las maternas, una preferencia que no se observa en los niños que no tienen un trastorno del espectro autista pero que experimentan retrasos en el lenguaje y el desarrollo social.
Esto sugiere que la atención a motherese podría ser una herramienta de diagnóstico para clasificar el trastorno del espectro autista.
Sobre el estudio
En el presente estudio, los investigadores reclutaron niños pequeños a través de referencias comunitarias o evaluaciones basadas en la población utilizando una lista de verificación para el desarrollo de bebés y niños pequeños que puede detectar el trastorno del espectro autista tan pronto como un año. Las evaluaciones se realizaron cada nueve a 12 meses hasta el tercer cumpleaños. Psicólogos licenciados administraron varias evaluaciones y pruebas de seguimiento ocular.
Además, los niños pequeños y sus padres también participaron en varias pruebas, como el Programa de observación de diagnóstico de autismo y muchas más. Según los resultados, los niños pequeños se clasificaron en cinco grupos: trastorno del espectro autista, características del trastorno del espectro autista, desarrollo típico, retrasos y hermano típico de un probando con trastorno del espectro autista.
Se utilizaron tres paradigmas para evaluar el interés del niño pequeño en el idioma materno, cada uno de los cuales constaba de dos películas colocadas una al lado de la otra. En el escenario de motherese versus tráfico, un lado consistía en una actriz que se comunicaba en motherese mientras que el otro mostraba vehículos moviéndose en una carretera, acompañados de ruidos de tráfico y bocinas de automóviles. En el escenario motherese versus techno, la película de ruido de vehículos fue reemplazada por números y formas abstractas moviéndose en la pantalla y el sonido de cuerdas musicales, mientras que en el paradigma motherese versus flat, las dos pantallas contenían a la misma actriz leyendo el mismo guión, uno en maternal y el otro en una voz plana y monótona.
Se utilizó un análisis de covarianza unidireccional para evaluar las diferencias entre los grupos utilizando la edad y el sexo como covariables. Además, el estudio también examinó la asociación entre los niveles de fijación materna, las habilidades sociales y lingüísticas, y la edad y estratificó a los niños pequeños en subgrupos de niveles alto, medio y bajo de fijación hacia la madre.
Resultados
Los resultados mostraron que había diferencias significativas en la atención al habla materna entre niños pequeños con y sin trastorno del espectro autista en los paradigmas de tráfico y tecno, pero no en el paradigma de afecto plano. Los niños pequeños con trastorno del espectro autista mostraron una atención casi uniforme a las madres. Por el contrario, los niños pequeños con trastorno del espectro autista tenían un amplio rango (0% a 100%) de niveles de atención al habla materna, algunos tenían altos niveles de fijación y otros mostraban poca atención al habla materna. El estudio también encontró que los niños pequeños en el grupo de atención materna baja mostraron un número significativamente mayor de movimientos oculares o movimientos sacádicos cuando veían el habla materna en los tres paradigmas.
De los 653 niños pequeños que participaron en los experimentos de seguimiento ocular, el 64,62 % estaba en el grupo con trastorno del espectro autista, el 15,93 % tenía retrasos en el trastorno del espectro no autista y el 19,45 % mostraba un desarrollo típico. Los resultados indicaron que el uso de un nivel de fijación del 30 % o menos como valor de corte para la baja atención al habla materna para los paradigmas de tráfico y tecno tuvo una especificidad del 98 % y 96 % respectivamente, un valor predictivo positivo del 94 % y una sensibilidad más baja. del 18% y 29%.
Conclusiones
En general, los resultados sugirieron una asociación entre la baja atención al habla materna y las bajas habilidades sociales y lingüísticas. El estudio mostró que el paradigma de afecto de voz plana versus maternal no era efectivo como clasificador de diagnóstico, pero un límite del 30% o menos en los niveles de atención era un buen indicador del trastorno del espectro autista en los paradigmas maternal versus de tráfico y tecno. Los hallazgos sugieren que la atención al habla materna es un aspecto fundamental del desarrollo temprano y podría ser útil para la detección temprana del trastorno del espectro autista e informativo para formar un diagnóstico y pronóstico.
Referencia de la revista:
- Pierce, K., Wen, TH, Zahiri, J., Andreason, C., Courchesne, E., Barnes, CC, López, L., Arias, SJ, Esquivel, A. y Cheng, A. (2023) . Nivel de Atención al Habla Materna como Marcador Temprano del Trastorno del Espectro Autista. Red JAMA Abierta. hacer: https://doi.org/10.1001/jamanetworkopen.2022.55125 https://jamanetwork.com/journals/jamanetworkopen/fullarticle/2801102


