Algoritem elektronskega zdravstvenega zapisa (EHR) identificira otroke z ADHD in komorbidnostmi
22. avgust 2022
Nov algoritem elektronskih zdravstvenih kartotek (EHR), ki lahko razlikuje hiperaktivnost s pomanjkanjem pozornosti (ADHD) zaradi komorbidnih stanj pri otrocih, lahko vodi do natančnejših diagnoz in zdravljenja intervencije. Po ugotovitvah, objavljenih v žurnalu Nevrorazvojne motnje, ima več kot polovica otrok z ADHD eno sočasno bolezen ali več. To je zmedlo klinike, ki so imeli težave pri ugotavljanju, ali je bolnikove simptome povzročil ADHD ali komorbidnost.1
Glede na razširjenost Sočasne bolezni ADHD, raziskovalci iz Center za uporabno genomiko (CAG) pri Otroška bolnišnica v Filadelfiji (CHOP) je razvil algoritem, ki temelji na pravilih EHR z več viri, z rudarjenjem testov za obdelavo naravnega jezika (NLP), da bi zagotovil celovit pregled bolnikovega zdravstvenega kartona. Z uporabo elektronskih zdravstvenih kartotek in podatkov iz CHOP ter podatkov iz CAG med letoma 2009 in 2016 je raziskovalna skupina je izvedla retrospektivno študijo primerov in kontrol na skupaj 51.293 bolnikih, starih osem in starejši. Od teh je bilo 5.840 diagnosticiranih z ADHD; med temi primeri jih je imelo 46,1 % samo ADHD, 53,9 % pa ADHD skupaj z vsaj eno sočasno boleznijo.
Algoritem je imel pozitivno napovedno vrednost 95 % za ADHD in 93 % za kontrolne skupine ter je imel pozitivno napovedno vrednost v razponu od 60 % do 100 % za komorbidna stanja. Večje število bolnikov s spremljajočimi boleznimi, kot je npr anksioznost (27,1 % primerov ADHD) in motnja avtističnega spektra (15,1 % primerov), dalo natančnejše rezultate. Vključene so tudi druge sočasne bolezni, opažene v kohorti motnje učenja (11.8%), vedenjska motnja (10,1 %) in opozicijsko kljubovalna motnja (9.1%).1
ADHD ključne besede niso bistveno pomagale pri razlikovanju bolnikov. Vendar pa so zdravila, specifična za ADHD, na EHR-jih uspela – povečala so ugotovljene primere za 21 %.
Čeprav je algoritem v zgodnjih fazah razvoja, raziskovalci priporočajo njegovo uporabo v genomiki in študijah, ki temeljijo na odkritju. »Z visokimi pozitivnimi napovednimi vrednostmi, ki jih dosega ta algoritem, verjamemo, da smo razvili robustno in uporabno orodje za prepoznavanje ustreznih naborov podatkov in uspešno razlikovanje med skupinami bolnikov,« je povedal Hakon Hakonarson, MD, Ph.D., direktor Centra za uporabno genomiko pri CHOP in višji avtor študija. "Možno je, da se te skupine s komorbidnostmi ali brez njih drugače odzovejo na zdravila, kar bi nam lahko pomagalo oblikovati boljše in učinkovitejše metode za terapevtske posege."
Vir
1Slaby, I., Hain, H. S., Abrams, D., Mentch, F. D., Glessner, J. T., Sleiman, P. in Hakonarson, H. (2022). Algoritem fenotipa elektronskega zdravstvenega zapisa (EHR) za identifikacijo bolnikov z motnjami pomanjkanja pozornosti in hiperaktivnostjo (ADHD) in psihiatričnimi komorbiditetami. Journal of neurodevelopmental disorders, 14(1), 37.
https://doi.org/10.1186/s11689-022-09447-9
Od leta 1998 milijoni staršev in odraslih zaupajo strokovnim smernicam in podpori ADDitude za boljše življenje z ADHD in z njim povezanimi duševnimi težavami. Naše poslanstvo je biti vaš zaupanja vreden svetovalec, neomajen vir razumevanja in vodenja na poti do dobrega počutja.
Zagotovite si brezplačno izdajo in brezplačno e-knjigo ADDitude ter prihranite 42 % pri naslovnici.
