L'algorithme du dossier de santé électronique (DSE) identifie les enfants atteints de TDAH et de comorbidités
22 août 2022
Un nouvel algorithme de dossier de santé électronique (DSE), qui peut différencier l'hyperactivité avec déficit de l'attention (TDAH) de conditions comorbides chez les enfants, peut conduire à des diagnostics et à un traitement plus précis interventions. Selon les résultats publiés dans la revue Troubles neurodéveloppementaux, plus de la moitié des enfants atteints de TDAH ont une comorbidité ou plus. Cela a confondu les cliniciens qui ont eu du mal à discerner si les symptômes d'un patient étaient causés par le TDAH ou une comorbidité.1
Étant donné la prévalence de Comorbidités du TDAH, des chercheurs du Centre de génomique appliquée (CAG) à Hôpital pour enfants de Philadelphie (CHOP) a développé un algorithme basé sur des règles de DSE multi-sources avec analyse de tests de traitement du langage naturel (NLP) pour fournir une vue complète du dossier médical d'un patient. En utilisant les dossiers de santé électroniques et les données du CHOP, et les données du CAG entre 2009 et 2016, le L'équipe de recherche a réalisé une étude cas-témoins rétrospective sur un total de 51 293 patients âgés de huit ans et plus âgée. Parmi ceux-ci, 5 840 ont reçu un diagnostic de TDAH; parmi ces cas, 46,1 % avaient le TDAH seul et 53,9 % avaient le TDAH avec au moins une comorbidité.
L'algorithme avait une valeur prédictive positive de 95 % pour le TDAH et de 93 % pour les témoins, et il avait une valeur prédictive positive allant de 60 % à 100 % pour les conditions comorbides. Le nombre plus élevé de patients présentant des comorbidités, telles que anxiété (27,1% des cas de TDAH) et troubles du spectre autistique (15,1 % des cas), ont donné des résultats plus précis. Les autres comorbidités observées dans la cohorte comprenaient troubles d'apprentissage (11.8%), trouble des conduites (10,1 %) et trouble oppositionnel avec provocation (9.1%).1
TDAH les mots-clés n'aidaient pas significativement à distinguer les patients. Cependant, les médicaments spécifiques au TDAH sur les DSE l'ont fait - cela a augmenté les cas identifiés de 21%.
Bien que l'algorithme en soit aux premiers stades de développement, les chercheurs recommandent de l'implémenter dans la génomique et les études basées sur la découverte. "Avec les valeurs prédictives positives élevées obtenues par cet algorithme, nous pensons avoir développé un outil robuste et utile pour identifier les ensembles de données appropriés et distinguer avec succès les groupes de patients », a déclaré Hakon Hakonarson, M.D., Ph. D., directeur du Centre de génomique appliquée au CHOP et auteur principal de l'étude étude. "Il est possible que ces groupes avec ou sans comorbidités réagissent différemment aux médicaments, ce qui pourrait nous aider à concevoir des méthodes meilleures et plus efficaces pour les interventions thérapeutiques."
La source
1Slaby, I., Hain, H. S., Abrams, D., Mentch, F. D., Glessner, J. T., Sleiman, P. et Hakonarson, H. (2022). Un algorithme de phénotype de dossier de santé électronique (DSE) pour identifier les patients atteints de troubles d'hyperactivité avec déficit de l'attention (TDAH) et de comorbidités psychiatriques. Journal des troubles neurodéveloppementaux, 14(1), 37.
https://doi.org/10.1186/s11689-022-09447-9
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