אלגוריתם רפואי אלקטרוני (EHR) מזהה ילדים עם ADHD ומחלות נלוות
22 באוגוסט 2022
אלגוריתם חדש של רשומות בריאות אלקטרוניות (EHR), שיכול להבדיל בין היפראקטיביות של הפרעות קשב הפרעה (ADHD) ממצבים נלווים בילדים, עשויה להוביל לאבחנות וטיפול מדויקים יותר התערבויות. על פי ממצאים שפורסמו בכתב העת הפרעות נוירו-התפתחותיות, ליותר ממחצית מהילדים עם ADHD יש תחלואה נלווית אחת או יותר. זה בילבל רופאים שהתקשו להבחין אם התסמינים של המטופל נגרמו על ידי ADHD או תחלואה נלווית.1
בהתחשב בשכיחות של מחלות נלוות ל-ADHD, חוקרים מ- המרכז לגנומיקה יישומית (CAG) בְּ- בית החולים לילדים של פילדלפיה (CHOP) פיתח אלגוריתם מבוסס כללים EHR עם כריית בדיקות עיבוד שפה טבעית (NLP) כדי לספק מבט מקיף על הרשומה הרפואית של המטופל. באמצעות רשומות בריאות אלקטרוניות ונתונים מ-CHOP, ונתונים מה-CAG בין 2009 ל-2016, צוות המחקר ביצע מחקר מקרה-ביקורת רטרוספקטיבי על סך של 51,293 מטופלים בני שמונה ו מבוגרים יותר. מתוכם, 5,840 אובחנו עם ADHD; מבין המקרים הללו, 46.1% סבלו מהפרעות קשב וריכוז בלבד, ו-53.9% סבלו מהפרעת קשב וריכוז יחד עם תחלואה נלווית אחת לפחות.
לאלגוריתם היה ערך ניבוי חיובי של 95% ל-ADHD ו-93% לביקורות, והיה לו ערך ניבוי חיובי שנע בין 60% ל-100% למצבים נלווים. המספר הגבוה יותר של חולים עם מחלות נלוות, כגון
חֲרָדָה (27.1% ממקרי ADHD) ו הפרעת הספקטרום האוטיסטי (15.1% מהמקרים), הניב תוצאות מדויקות יותר. מחלות נלוות אחרות שנצפו בקבוצה כללו הפרעות למידה (11.8%), הפרעת התנהגות (10.1%), ו הפרעת התרסה אופוזיציונית (9.1%).1הפרעת קשב וריכוז מילות מפתח לא עזרו באופן משמעותי להבחין בין מטופלים. עם זאת, תרופות ספציפיות להפרעות קשב וריכוז ב-EHR עשו זאת - זה הגדיל את המקרים שזוהו ב-21%.
למרות שהאלגוריתם נמצא בשלבי פיתוח מוקדמים, החוקרים ממליצים ליישם אותו בגנומיקה ומחקרים מבוססי גילוי. "עם ערכי הניבוי החיוביים הגבוהים שהושגו על ידי אלגוריתם זה, אנו מאמינים שפיתחנו כלי חזק ושימושי לזיהוי מערכי נתונים מתאימים ו להבחין בהצלחה בין קבוצות של חולים", אמר האקון הקונרסון, M.D., Ph. D., מנהל המרכז לגנומיקה יישומית ב-CHOP ומחבר בכיר של הספר לימוד. "ייתכן שקבוצות אלה עם או בלי מחלות נלוות עשויות להגיב אחרת לתרופות, מה שיכול לעזור לנו לעצב שיטות טובות ויעילות יותר להתערבויות טיפוליות."
מָקוֹר
1Slaby, I., Hain, H. S., Abrams, D., Mentch, F. ד., גלסנר, ג'יי. T., Sleiman, P., & Hakonarson, H. (2022). אלגוריתם פנוטיפ של רישום בריאות אלקטרוני (EHR) לזיהוי חולים עם הפרעות קשב וריכוז (ADHD) ומחלות נלוות פסיכיאטריות. כתב עת להפרעות נוירו-התפתחותיות, 14(1), 37.
https://doi.org/10.1186/s11689-022-09447-9
- פייסבוק
- טוויטר
- אינסטגרם
- פינטרסט
מאז 1998, מיליוני הורים ומבוגרים סומכים על ההדרכה והתמיכה המומחית של ADDitude לחיים טובים יותר עם ADHD ומצבי בריאות הנפש הקשורים לה. המשימה שלנו היא להיות היועץ המהימן שלך, מקור בלתי מעורער של הבנה והדרכה לאורך הדרך לבריאות.
קבל גיליון חינם ו-ADDitude eBook בחינם, ובנוסף חסוך 42% הנחה ממחיר הכריכה.
