O Impacto do Sono no Comportamento em TEA

O Transtorno do Espectro Autista (TEA) afeta uma quantidade significativa de pessoas ao redor do mundo. É uma condição que inclui uma variedade de desafios, principalmente nas interações sociais, comportamentos repetitivos e comunicação. Pessoas com TEA podem ter habilidades bem diferentes e podem precisar de vários níveis de apoio no dia a dia. Muitos indivíduos com TEA também enfrentam outros problemas, incluindo dificuldades para Dormir. Estudos mostram que um número grande de crianças e jovens com TEA tem problemas para dormir. Isso pode levar a dificuldades durante o dia para cerca de 40-80% dos indivíduos com TEA, em comparação com 10-40% daqueles sem a condição.

#Impacto da Qualidade do Sono em Indivíduos com TEA

Pesquisas indicam que dormir mal pode afetar o cérebro e como a gente funciona. Isso é especialmente verdade para pessoas com TEA, que podem ter mais interrupções no sono do que os outros. Crianças com TEA que não dormem bem geralmente mostram habilidades menores em falar, se adaptar a situações do dia a dia e interagir com os outros.

A conexão entre sono e comportamentos desafiadores em pessoas com TEA pode ser estudada usando duas abordagens principais. Uma é subjetiva, onde as pessoas mantêm diários de sono ou respondem questionários sobre o sono delas. A outra é objetiva, onde se usa tecnologia para medir o sono, como máquinas de dormir ou dispositivos vestíveis.

Enquanto métodos subjetivos dão percepções pessoais sobre o sono, eles podem não ser sempre confiáveis devido a erros de memória ou visões pessoais. Métodos objetivos buscam fornecer Dados claros e mensuráveis, mas às vezes causam desconforto, especialmente para aqueles com sensibilidades sensoriais, que algumas pessoas com TEA experienciam.

Ambos os métodos de estudar o sono são frequentemente usados juntos para resultados mais confiáveis. Em vários estudos, os resultados geralmente mostram que dormir mal está relacionado a um aumento de comportamentos desafiadores. Por exemplo, indivíduos que não dormem bem tendem a ter comportamentos mais restritos e repetitivos e podem mostrar melhorias quando conseguem dormir melhor.

#Áreas Inexploradas na Pesquisa sobre Sono e TEA

Apesar de se reconhecer que problemas de sono podem piorar o comportamento durante o dia em crianças, como agressividade ou interrupções, ainda falta explorar a previsão de comportamentos do dia seguinte com base nos padrões de sono. A maioria dos planos de tratamento ou ignora os problemas de sono ou só os aborda de forma superficial.

Uma razão para essa lacuna na pesquisa pode ser que as ferramentas de avaliação do sono atuais às vezes não conseguem captar as perturbações específicas do sono vivenciadas por indivíduos com TEA. Alguns estudos sugeriram que pode ser possível prever os comportamentos do dia seguinte usando padrões de sono da noite anterior. Isso envolve observar mudanças no horário de sono e quanto tempo alguém dorme a cada noite. No entanto, uma limitação significativa desses estudos é que eles geralmente dependem da monitorização pelos cuidadores, o que pode introduzir viés.

Pesquisas mais recentes destacam o uso de sensores de cama como uma solução potencial para monitorar o sono em crianças com TEA. No entanto, a confiabilidade desse método é limitada porque foi baseado em um número pequeno de participantes. Dado que o TEA se apresenta de forma diferente em cada um, esse tamanho de amostra pequeno dificulta tirar conclusões gerais.

#Necessidade de Novas Abordagens para Monitoramento do Sono

Há uma necessidade significativa de focar em indivíduos com TEA severo, que podem ter interrupções mais extremas no sono e no comportamento. Muitas ferramentas padrão de avaliação do sono dependem de comunicação e cooperação do indivíduo, o que pode ser desafiador para aqueles com condições severas. Isso cria uma necessidade urgente de desenvolver novos métodos de rastreamento do sono que não dependam tanto das habilidades de comunicação e possam oferecer uma imagem mais clara das perturbações do sono.

No nosso estudo, usamos uma câmera de baixo custo que captura movimentos enquanto respeita a privacidade para avaliar a qualidade do sono em indivíduos com TEA severo. Ao longo de um ano, coletamos dados que nos ajudam a entender os padrões de sono e problemas comportamentais no TEA. Essa coleta contínua envolveu rastrear movimentos noturnos e rotular comportamentos durante o dia, o que ajuda a analisar as ligações entre a qualidade do sono e comportamentos como agressividade ou interrupções.

#Detalhes do Estudo

A pesquisa aconteceu em um local que oferece cuidados para pessoas com deficiências severas, incluindo TEA. Quatorze indivíduos com idades entre 15 e 22 anos participaram do estudo. A maioria dos participantes era do sexo masculino e se identificava como branca. As Escalas de Avaliação do Espectro Autista foram usadas para avaliar seus comportamentos, e todos os participantes cumpriram os critérios para necessitar de um nível substancial de suporte.

Os planos de intervenção comportamental para esses indivíduos focaram em comportamentos específicos que interrompiam o funcionamento, como agressividade ou automutilação. Os dados foram continuamente coletados por funcionários treinados durante o dia e à noite. Os sensores gravaram movimentos à noite sem capturar imagens, garantindo privacidade enquanto rastreavam os movimentos noturnos.

#Método para Coleta e Análise de Dados

Utilizamos uma câmera infravermelha para a aquisição de dados de movimento. Essa abordagem envolveu calcular medidas específicas de movimento durante o sono para avaliar a qualidade do sono. Os dados resultantes foram armazenados com segurança para análises futuras. Ao mesmo tempo, os cuidadores registraram dados comportamentais durante o dia para identificar padrões nos comportamentos desafiadores.

O principal objetivo deste estudo foi ver como os movimentos durante o sono poderiam prever comportamentos no dia seguinte. Usando técnicas de aprendizado de máquina, aplicamos vários modelos para analisar os dados de sono e prever comportamentos. Isso incluiu observar comportamentos em diferentes horários do dia.

#Avaliação dos Modelos Preditivos

Os modelos preditivos que usamos tinham como objetivo prever o tempo e a presença de comportamentos desafiadores com base nos dados de sono. Dividimos a análise em duas categorias-sensível ao alvo e insensível ao alvo-que observavam comportamentos específicos e qualquer comportamento adverso, respectivamente.

A precisão dos nossos modelos variou, e os avaliamos usando várias métricas padrão, como precisão e recall. Nossos achados mostraram que o modelo teve um desempenho sólido na previsão de comportamentos, especialmente pela manhã, quando um sono melhor parecia estar fortemente relacionado ao comportamento.

Os resultados também indicaram que usar dados de várias noites melhorou ligeiramente nossa precisão preditiva. Embora tenhamos conseguido prever comportamentos como agressão ou automutilação de forma eficaz, nossos achados sugerem que a precisão pode variar com base em vários fatores, incluindo a hora do dia e diferentes respostas individuais aos padrões de sono.

#Direções Futuras

Para enfrentar os desafios que encontramos, planejamos melhorar nossa abordagem combinando o monitoramento do sono com outras tecnologias de sensor que rastreiam diferentes respostas fisiológicas ao longo do dia. Dessa forma, podemos aprimorar nossas previsões e torná-las mais confiáveis.

Além disso, entender por que alguns indivíduos não se beneficiaram tanto do modelo preditivo será vital. Examinar suas condições de saúde, medicamentos e histórico comportamental ajudará a esclarecer os fatores que afetam a precisão preditiva.

#Conclusão

Este estudo representa um passo inovador para entender a ligação entre sono e comportamentos diurnos em indivíduos com TEA, especialmente aqueles com formas severas. O método que usamos para monitorar o sono é de baixo custo, protege a privacidade e é relativamente fácil de implementar.

Ao oferecer insights sobre como a qualidade do sono impacta o comportamento, nossas descobertas podem ser benéficas para cuidadores e profissionais que trabalham com indivíduos com TEA. A tecnologia que desenvolvemos pode ajudar a reduzir comportamentos desafiadores e melhorar a qualidade de vida daqueles afetados pelo TEA.