Algoritmus elektronického zdravotního záznamu (EHR) identifikuje děti s ADHD a komorbiditami

August 24, 2022 18:24 | Adhd Novinky A Výzkum
click fraud protection

22. srpna 2022

Nový algoritmus elektronických zdravotních záznamů (EHR), který dokáže odlišit hyperaktivitu s poruchou pozornosti poruchy (ADHD) z komorbidních stavů u dětí, může vést k přesnější diagnóze a léčbě zásahy. Podle zjištění zveřejněných v časopise Neurologické vývojové poruchyvíce než polovina dětí s ADHD má jednu nebo více komorbidit. To zmátlo klinické lékaře, kteří měli problém rozeznat, zda symptomy pacienta byly způsobeny ADHD nebo komorbiditou.1

Vzhledem k prevalenci Komorbidity ADHD, výzkumníci z Centrum pro aplikovanou genomiku (CAG) v Dětská nemocnice ve Filadelfii (CHOP) vyvinuli vícezdrojový algoritmus založený na pravidlech EHR s dolováním testů zpracování přirozeného jazyka (NLP), který poskytuje komplexní pohled na lékařský záznam pacienta. Pomocí elektronických zdravotních záznamů a dat z CHOP a dat z CAG v letech 2009 až 2016 výzkumný tým provedl retrospektivní studii případ-kontrola na celkem 51 293 pacientech ve věku 8 let starší. Z nich bylo 5 840 diagnostikováno ADHD; mezi těmito případy mělo 46,1 % samotnou ADHD a 53,9 % mělo ADHD spolu s alespoň jednou komorbiditou.

instagram viewer

Algoritmus měl pozitivní prediktivní hodnotu 95 % pro ADHD a 93 % pro kontroly a měl pozitivní prediktivní hodnotu v rozmezí od 60 % do 100 % pro komorbidní stavy. Vyšší počet pacientů s komorbiditami, jako je např úzkost (27,1 % případů ADHD) a poruchou autistického spektra (15,1 % případů), přineslo přesnější výsledky. Zahrnuty další komorbidity pozorované v kohortě poruchy učení (11.8%), porucha chování (10,1 %) a opoziční vzdorovitá porucha (9.1%).1

ADHD klíčová slova výrazně nepomohla odlišit pacienty. Nicméně léky specifické pro ADHD na EHR ano – zvýšily počet zjištěných případů o 21 %.

Přestože je algoritmus v raných fázích vývoje, vědci doporučují jeho implementaci do genomiky a studií založených na objevech. „S vysokými pozitivními prediktivními hodnotami dosaženými tímto algoritmem věříme, že jsme vyvinuli robustní a užitečný nástroj pro identifikaci vhodných datových sad a úspěšně rozlišovat mezi skupinami pacientů,“ řekl Hakon Hakonarson, M.D., Ph. D., ředitel Centra pro aplikovanou genomiku na CHOP a hlavní autor studie studie. "Je možné, že tyto skupiny s komorbiditami nebo bez nich mohou reagovat na léky odlišně, což by nám mohlo pomoci navrhnout lepší a účinnější metody terapeutických intervencí."

Zdroj

1Slabý, I., Hain, H. S., Abrams, D., Mentch, F. D., Glessner, J. T., Sleiman, P., & Hakonarson, H. (2022). Algoritmus fenotypu elektronického zdravotního záznamu (EHR) k identifikaci pacientů s poruchami pozornosti s hyperaktivitou (ADHD) a psychiatrickými komorbiditami. Časopis neurovývojových poruch, 14(1), 37.
https://doi.org/10.1186/s11689-022-09447-9

  • Facebook
  • Cvrlikání
  • Instagram
  • Pinterest

Od roku 1998 miliony rodičů a dospělých důvěřují odbornému vedení a podpoře ADDitude pro lepší život s ADHD a souvisejícími duševními poruchami. Naším posláním je být vaším důvěryhodným poradcem, neochvějným zdrojem porozumění a vedení na cestě ke zdraví.

Získejte bezplatné vydání a bezplatnou eKnihu ADDitude a navíc ušetřete 42 % z krycí ceny.