Algoritmul Fișă electronică de sănătate (EHR) identifică copiii cu ADHD și comorbidități
22 august 2022
Un nou algoritm de înregistrări electronice de sănătate (EHR), care poate diferenția hiperactivitatea deficitului de atenție tulburare (ADHD) din afecțiunile comorbide la copii, poate duce la diagnostice și tratament mai precis interventii. Conform constatărilor publicate în jurnal Tulburări de neurodezvoltare, mai mult de jumătate dintre copiii cu ADHD au o comorbiditate sau mai multe. Acest lucru i-a derutat pe clinicienii care au avut probleme în a discerne dacă simptomele unui pacient au fost cauzate de ADHD sau de comorbiditate.1
Având în vedere prevalența de comorbidități ADHD, cercetători de la Centrul pentru Genomică Aplicată (CAG) la Spitalul de copii din Philadelphia (CHOP) a dezvoltat un algoritm bazat pe reguli EHR cu mai multe surse cu procesare a limbajului natural (NLP) test mining pentru a oferi o imagine cuprinzătoare a dosarului medical al unui pacient. Folosind dosarele electronice de sănătate și datele de la CHOP și datele din CAG între 2009 și 2016, echipa de cercetare a efectuat un studiu retrospectiv caz-control pe un total de 51.293 de pacienți în vârstă de opt și mai batran. Dintre aceștia, 5.840 au fost diagnosticați cu ADHD; dintre aceste cazuri, 46,1% au avut ADHD singur, iar 53,9% au avut ADHD împreună cu cel puțin o comorbiditate.
Algoritmul a avut o valoare predictivă pozitivă de 95% pentru ADHD și 93% pentru controale și a avut o valoare predictivă pozitivă variind de la 60% la 100% pentru condițiile comorbide. Numărul mai mare de pacienți cu comorbidități, cum ar fi anxietate (27,1% din cazurile de ADHD) și tulburare din spectrul autismului (15,1% din cazuri), a dat rezultate mai precise. Alte comorbidități observate în cohortă au inclus tulburări de învățare (11.8%), tulburări de comportament (10,1%) și tulburare opoziţională sfidătoare (9.1%).1
ADHD cuvintele cheie nu au ajutat semnificativ la distingerea pacienților. Cu toate acestea, medicamentele specifice ADHD de pe EHR au făcut-o - a crescut cazurile identificate cu 21%.
Deși algoritmul se află în stadiile incipiente de dezvoltare, cercetătorii recomandă implementarea lui în genomică și studii bazate pe descoperiri. „Cu valorile predictive pozitive ridicate obținute de acest algoritm, credem că am dezvoltat un instrument robust și util pentru identificarea seturilor de date adecvate și diferențierea cu succes între grupurile de pacienți”, a spus Hakon Hakonarson, M.D., Ph.D., director al Centrului pentru Genomică Aplicată la CHOP și autor principal al studiului. studiu. „Este posibil ca aceste grupuri cu sau fără comorbidități să răspundă diferit la medicamente, ceea ce ne-ar putea ajuta să proiectăm metode mai bune și mai eficiente pentru intervenții terapeutice.”
Sursă
1Slaby, I., Hain, H. S., Abrams, D., Mentch, F. D., Glessner, J. T., Sleiman, P. și Hakonarson, H. (2022). Un algoritm de fenotip de fișă electronică de sănătate (EHR) pentru a identifica pacienții cu tulburări de hiperactivitate cu deficit de atenție (ADHD) și comorbidități psihiatrice. Jurnalul tulburărilor de neurodezvoltare, 14(1), 37.
https://doi.org/10.1186/s11689-022-09447-9
- Stare de nervozitate
Din 1998, milioane de părinți și adulți au avut încredere în îndrumările și sprijinul experților ADDitude pentru a trăi mai bine cu ADHD și afecțiunile sale de sănătate mintală asociate. Misiunea noastră este să fim consilierul tău de încredere, o sursă neclintită de înțelegere și îndrumare pe calea spre bunăstare.
Obțineți o ediție gratuită și o carte electronică ADDitude gratuită, plus economisiți 42% din prețul de copertă.
