Az elektronikus egészségügyi nyilvántartás (EHR) algoritmusa azonosítja az ADHD-vel és társbetegségekkel küzdő gyermekeket
2022. augusztus 22
Egy új elektronikus egészségügyi nyilvántartás (EHR) algoritmus, amely megkülönbözteti a figyelemhiányos hiperaktivitást gyermekeknél a komorbid állapotokból származó rendellenesség (ADHD) pontosabb diagnózishoz és kezeléshez vezethet beavatkozások. A folyóiratban megjelent eredmények szerint Neurofejlődési zavarok, az ADHD-s gyermekek több mint felének van egy vagy több társbetegsége. Ez megzavarta azokat a klinikusokat, akiknek gondot okozott annak megállapítása, hogy a páciens tüneteit ADHD vagy társbetegség okozta-e.1
Tekintettel az elterjedtségére ADHD társbetegségek, kutatók a Alkalmazott Genomikai Központ (CAG) nál nél Philadelphiai Gyermekkórház (CHOP) kifejlesztett egy többforrású EHR-szabályalapú algoritmust természetes nyelvi feldolgozási (NLP) tesztbányászattal, hogy átfogó képet adjon a páciens kórlapjáról. A CHOP elektronikus egészségügyi nyilvántartásai és adatai, valamint a CAG 2009 és 2016 közötti adatai alapján a A kutatócsoport retrospektív eset-kontroll vizsgálatot végzett összesen 51 293 nyolc és éves korú betegen idősebb. Közülük 5840-nél diagnosztizáltak ADHD-t; ezek közül az esetek 46,1%-ának volt ADHD-ja egyedül, és 53,9%-ának volt ADHD-ja legalább egy társbetegséggel együtt.
Az algoritmus pozitív prediktív értéke 95% volt ADHD esetén és 93% a kontrollok esetében, és pozitív prediktív értéke 60% és 100% közötti komorbid állapotok esetén. A nagyobb számú társbetegségben szenvedő betegek, mint pl szorongás (az ADHD esetek 27,1%-a) és autizmus spektrum zavar (az esetek 15,1%-a) pontosabb eredményt adott. A kohorszban megfigyelt egyéb társbetegségek is tanulási zavarok (11.8%), magatartási zavar (10,1%), és ellenzéki dacos zavar (9.1%).1
ADHD a kulcsszavak nem segítették jelentősen a betegek megkülönböztetését. Az EHR-ekre adott ADHD-specifikus gyógyszerek azonban igen – 21%-kal növelték az azonosított eseteket.
Bár az algoritmus a fejlesztés korai szakaszában van, a kutatók azt javasolják, hogy implementálják a genomikai és felfedezésen alapuló tanulmányokba. „Az algoritmus által elért magas pozitív prediktív értékekkel úgy gondoljuk, hogy robusztus és hasznos eszközt fejlesztettünk ki a megfelelő adatkészletek és sikeresen megkülönbözteti a betegcsoportokat” – mondta Hakon Hakonarson, M.D., Ph.D., a CHOP Alkalmazott Genomikai Központjának igazgatója és a tanulmány vezető szerzője. tanulmány. "Lehetséges, hogy ezek a csoportok társbetegségekkel vagy anélkül eltérően reagálnak a gyógyszeres kezelésre, ami segíthet a terápiás beavatkozások jobb és hatékonyabb módszereinek kialakításában."
Forrás
1Slaby, I., Hain, H. S., Abrams, D., Mentch, F. D., Glessner, J. T., Sleiman, P. és Hakonarson, H. (2022). Elektronikus egészségügyi nyilvántartás (EHR) fenotípus-algoritmus a figyelemhiányos hiperaktivitási zavarban (ADHD) és pszichiátriai társbetegségben szenvedő betegek azonosítására. Idegrendszeri fejlődési rendellenességek folyóirata, 14(1), 37.
https://doi.org/10.1186/s11689-022-09447-9
1998 óta szülők és felnőttek milliói bíznak az ADDitude szakértői útmutatásában és támogatásában az ADHD és a kapcsolódó mentális egészségi állapotok jobb életviteléhez. Küldetésünk, hogy az Ön megbízható tanácsadója legyünk, a megértés és útmutatás megingathatatlan forrása a wellness felé vezető úton.
Szerezzen ingyenes számot és ingyenes ADDitude e-könyvet, valamint 42% kedvezményt a borító árából.
