Évaluation diagnostique de phase 3 d'un jeu sérieux sur tablette graphique permettant d'identifier l'autisme chez 760 enfants âgés de 3 à 5 ans en Suède et au Royaume-Uni

Aperçu: G.M.

Des preuves récentes suggèrent qu'une perturbation du mouvement sous-jacente pourrait être une composante essentielle du "trouble du spectre de l'autisme" (TSA) et un nouveau biomarqueur précoce accessible. Les technologies intelligentes mobiles telles que les iPad contiennent des capteurs de mouvement inertiel et des écrans tactiles capables d'enregistrer des modèles de mouvement inférieurs à la seconde pendant le jeu. Une étude pilote précédente avait recours à une analyse par apprentissage automatique de modèles moteurs enregistrés chez des enfants de 3 à 5 ans. Il a identifié les personnes avec un TSA parmi les témoins appariés selon l'âge et le sexe avec une précision de 93%, en présentant une méthode d'évaluation attrayante pouvant être utilisée à la maison, en clinique ou en classe.
METHODES ET ANALYSE:
Il s'agit d'une étude de classification diagnostique prospective de phase III conçue selon les directives des normes de rapport des études de précision du diagnostic. Trois cohortes sont étudiées: les enfants au développement typique (TD); les enfants avec un diagnostic clinique de TSA et les enfants avec un diagnostic d'un autre trouble neurodéveloppemental (OND) qui n'est pas un TSA. L’étude sera achevée à Glasgow, au Royaume-Uni, et à Göteborg, en Suède. L'objectif de recrutement est de 760 enfants (280 DT, 280 ASD et 200 OND). Les enfants jouent à deux jeux sur l'iPad, puis un algorithme d'acquisition et d'analyse de données tiers (Play.Care, Harimata) classera les données comme étant associées positivement ou négativement aux TSA. Les résultats sont aveugles jusqu'à ce que la collecte de données soit terminée, lorsque la classification de l'algorithme sera comparée au diagnostic médical. De plus, les parents des participants des groupes des TSA et des OND rempliront trois questionnaires: Questionnaire sur les forces et les difficultés; Syndromes symptomatiques précoces suscitant un questionnaire sur les examens cliniques neurodéveloppementaux et le système d'évaluation du comportement adaptatif-3 ou l'échelle de comportement adaptatif de Vineland-II. 

Le critère de jugement principal est la sensibilité et la spécificité de Play.Care pour différencier les enfants TSA des enfants TD. Les mesures de résultats secondaires incluent la précision de Play.Care pour différencier les enfants TSA des enfants OND.
ETHIQUE ET DIFFUSION:
Cette étude a été approuvée par le comité 3 du service d'éthique de la recherche dans l'ouest de l'Écosse et par le comité d'éthique de l'université de Strathclyde. Les résultats seront diffusés dans des publications examinées par des pairs et lors de conférences scientifiques internationales.
NUMÉRO D'ENREGISTREMENT DE L'ESSAI:  NCT03438994; Pré-résultats.

Cliquer ICI pour accéder à l'intégralité de l'article en anglais

BMJ Open. 2019 Jul 16;9(7):e026226. doi: 10.1136/bmjopen-2018-026226.

Phase 3 diagnostic evaluation of a smart tablet serious game to identify autism in 760 children 3-5 years old in Sweden and the United Kingdom

Millar L^1,2, McConnachie A³, Minnis H⁴, Wilson P⁵, Thompson L^5,6, Anzulewicz A⁷, Sobota K⁷, Rowe P^1,2, Gillberg C^4,6, Delafield-Butt J¹.

Author information

1

Laboratory for Innovation in Autism, University of Strathclyde, Glasgow, UK.

2

Biomedical Engineering, University of Strathclyde, Glasgow, UK.

3

Robertson Centre for Biostatistics, University of Glasgow, Glasgow, UK.

4

Mental Health and Wellbeing, University of Glasgow, Glasgow, UK.

5

Centre for Rural Health, University of Aberdeen, Aberdeen, UK.

6

Gillberg Neuropsychiatry Centre, Sahlgrenska Academy, University of Gothenburg, Gothenburg, Sweden.

7

Harimata sp. z o.o., Kraków, Poland.

Abstract

INTRODUCTION:

Recent evidence suggests an underlying movement disruption may be a core component of autism spectrum disorder (ASD) and a new, accessible early biomarker. Mobile smart technologies such as iPads contain inertial movement and touch screen sensors capable of recording subsecond movement patterns during gameplay. A previous pilot study employed machine learning analysis of motor patterns recorded from children 3-5 years old. It identified those with ASD from age-matched and gender-matched controls with 93% accuracy, presenting an attractive assessment method suitable for use in the home, clinic or classroom.

METHODS AND ANALYSIS:

This is a phase III prospective, diagnostic classification study designed according to the Standards for Reporting Diagnostic Accuracy Studies guidelines. Three cohorts are investigated: children typically developing (TD); children with a clinical diagnosis of ASD and children with a diagnosis of another neurodevelopmental disorder (OND) that is not ASD. The study will be completed in Glasgow, UK and Gothenburg, Sweden. The recruitment target is 760 children (280 TD, 280 ASD and 200 OND). Children play two games on the iPad then a third party data acquisition and analysis algorithm (Play.Care, Harimata) will classify the data as positively or negatively associated with ASD. The results are blind until data collection is complete, when the algorithm's classification will be compared against medical diagnosis. Furthermore, parents of participants in the ASD and OND groups will complete three questionnaires: Strengths and Difficulties Questionnaire; Early Symptomatic Syndromes Eliciting Neurodevelopmental Clinical Examinations Questionnaire and the Adaptive Behavioural Assessment System-3 or Vineland Adaptive Behavior Scales-II. The primary outcome measure is sensitivity and specificity of Play.Care to differentiate ASD children from TD children. Secondary outcomes measures include the accuracy of Play.Care to differentiate ASD children from OND children.

ETHICS AND DISSEMINATION:

This study was approved by the West of Scotland Research Ethics Service Committee 3 and the University of Strathclyde Ethics Committee. Results will be disseminated in peer-reviewed publications and at international scientific conferences.

TRIAL REGISTRATION NUMBER:

NCT03438994; Pre-results.

© Author(s) (or their employer(s)) 2019. Re-use permitted under CC BY-NC. No commercial re-use. See rights and permissions. Published by BMJ.

PMID:31315858

DOI:10.1136/bmjopen-2018-026226