L'algoritmo del fascicolo sanitario elettronico (EHR) identifica i bambini con ADHD e comorbidità
22 agosto 2022
Un nuovo algoritmo di cartelle cliniche elettroniche (EHR), in grado di differenziare l'iperattività da deficit di attenzione disturbo (ADHD) da condizioni di comorbilità nei bambini, può portare a diagnosi e trattamenti più accurati interventi. Secondo i risultati pubblicati sulla rivista Disturbi del neurosviluppo, più della metà dei bambini con ADHD ha una o più comorbilità. Ciò ha confuso i medici che hanno avuto difficoltà a discernere se i sintomi di un paziente fossero causati dall'ADHD o dalla comorbidità.1
Data la prevalenza di Comorbidità dell'ADHD, ricercatori del Centro di Genomica Applicata (CAG) a Ospedale Pediatrico di Filadelfia (CHOP) ha sviluppato un algoritmo basato su regole EHR multi-sorgente con test mining di elaborazione del linguaggio naturale (NLP) per fornire una visione completa della cartella clinica di un paziente. Utilizzando le cartelle cliniche elettroniche e i dati del CHOP e i dati del CAG tra il 2009 e il 2016, il il team di ricerca ha condotto uno studio caso-controllo retrospettivo su un totale di 51.293 pazienti di età compresa tra otto anni e mezzo più vecchio. Di questi, a 5.840 è stato diagnosticato l'ADHD; tra questi casi, il 46,1% aveva l'ADHD da solo e il 53,9% aveva l'ADHD insieme ad almeno una comorbidità.
L'algoritmo aveva un valore predittivo positivo del 95% per l'ADHD e del 93% per i controlli e aveva un valore predittivo positivo che andava dal 60% al 100% per le condizioni di comorbidità. Il maggior numero di pazienti con comorbidità, come ad es ansia (27,1% dei casi di ADHD) e disturbo dello spettro autistico (15,1% dei casi), ha prodotto risultati più accurati. Altre comorbidità osservate nella coorte includevano disturbi dell'apprendimento (11.8%), disturbo della condotta (10,1%) e disturbo oppositivo provocatorio (9.1%).1
ADHD le parole chiave non hanno aiutato in modo significativo a distinguere i pazienti. Tuttavia, i farmaci specifici per l'ADHD su EHR lo hanno fatto: hanno aumentato i casi identificati del 21%.
Sebbene l'algoritmo sia nelle prime fasi di sviluppo, i ricercatori raccomandano di implementarlo nella genomica e negli studi basati sulla scoperta. “Con gli elevati valori predittivi positivi raggiunti da questo algoritmo, riteniamo di aver sviluppato uno strumento robusto e utile per identificare set di dati appropriati e distinguere con successo tra gruppi di pazienti", ha affermato Hakon Hakonarson, M.D., Ph. D., direttore del Center for Applied Genomics presso CHOP e autore senior del studia. "È possibile che questi gruppi con o senza comorbilità possano rispondere in modo diverso ai farmaci, il che potrebbe aiutarci a progettare metodi migliori e più efficaci per gli interventi terapeutici".
Fonte
1Slaby, I., Hain, H. S., Abrams, D., Mentch, F. D., Glessner, J. T., Sleiman, P., & Hakonarson, H. (2022). Un algoritmo fenotipico di cartelle cliniche elettroniche (EHR) per identificare i pazienti con disturbi da deficit di attenzione e iperattività (ADHD) e comorbidità psichiatriche. Giornale dei disturbi dello sviluppo neurologico, 14(1), 37.
https://doi.org/10.1186/s11689-022-09447-9
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