Algoritmo de historia clínica electrónica (EHR) identifica a niños con TDAH y comorbilidades
22 de agosto de 2022
Un nuevo algoritmo de registros electrónicos de salud (EHR), que puede diferenciar el déficit de atención con hiperactividad (TDAH) de condiciones comórbidas en niños, puede conducir a diagnósticos y tratamientos más precisos intervenciones. Según los hallazgos publicados en la revista Trastornos del neurodesarrollo, más de la mitad de los niños con TDAH tienen una comorbilidad o más. Esto ha confundido a los médicos que han tenido problemas para discernir si los síntomas de un paciente fueron causados por el TDAH o por una comorbilidad.1
Dada la prevalencia de Comorbilidades del TDAH, investigadores de la Centro de Genómica Aplicada (CAG) a Hospital de Niños de Filadelfia (CHOP) desarrolló un algoritmo basado en reglas de EHR de múltiples fuentes con minería de prueba de procesamiento de lenguaje natural (NLP) para proporcionar una visión integral del historial médico de un paciente. Usando registros de salud electrónicos y datos de CHOP, y datos del CAG entre 2009 y 2016, el equipo de investigación realizó un estudio retrospectivo de casos y controles en un total de 51.293 pacientes de ocho y más viejo. De ellos, 5840 fueron diagnosticados con TDAH; entre esos casos, el 46,1% tenía TDAH solo y el 53,9% tenía TDAH junto con al menos una comorbilidad.
El algoritmo tenía un valor predictivo positivo del 95 % para el TDAH y del 93 % para los controles, y tenía un valor predictivo positivo que oscilaba entre el 60 % y el 100 % para las condiciones comórbidas. El mayor número de pacientes con comorbilidades, como ansiedad (27,1% de los casos de TDAH) y desorden del espectro autista (15,1% de los casos), arrojó resultados más precisos. Otras comorbilidades observadas en la cohorte incluyeron trastornos del aprendizaje (11.8%), desorden de conducta (10,1%), y trastorno de oposición desafiante (9.1%).1
TDAH las palabras clave no ayudaron significativamente a distinguir a los pacientes. Sin embargo, los medicamentos específicos para el TDAH en los EHR sí lo hicieron: aumentaron los casos identificados en un 21 %.
Aunque el algoritmo se encuentra en las primeras etapas de desarrollo, los investigadores recomiendan implementarlo en estudios de genómica y basados en descubrimientos. “Con los altos valores predictivos positivos logrados por este algoritmo, creemos que hemos desarrollado una herramienta robusta y útil para identificar conjuntos de datos apropiados y distinguir con éxito entre grupos de pacientes”, dijo Hakon Hakonarson, M.D., Ph. D., director del Centro de Genómica Aplicada de CHOP y autor principal del estudiar. “Es posible que estos grupos con o sin comorbilidades puedan responder de manera diferente a la medicación, lo que podría ayudarnos a diseñar métodos mejores y más efectivos para las intervenciones terapéuticas”.
Fuente
1Slaby, I., Hain, H. S., Abrams, D., Mentch, F. D., Glessner, J. T., Sleiman, P. y Hakonarson, H. (2022). Un algoritmo de fenotipo de registro de salud electrónico (EHR) para identificar pacientes con trastornos por déficit de atención con hiperactividad (TDAH) y comorbilidades psiquiátricas. revista de trastornos del neurodesarrollo, 14(1), 37.
https://doi.org/10.1186/s11689-022-09447-9
- Gorjeo
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