El TDAH se encuentra entre los muchos síndromes en la nosología psiquiátrica para los cuales la señal etiológica y la predicción clínica son débiles. La reducción de la heterogeneidad fenotípica y mecanicista debería ser útil para llegar a señales de predicción etiológicas y clínicas más fuertes.
Destacamos cuestiones conceptuales y metodológicas clave, destacando el papel de las características dimensionales alineadas con RDoC y la teoría cognitiva, de la personalidad y el temperamento, así como la neurobiología. Describimos varias vías de trabajo en esta área, utilizando diferentes enfoques estadísticos, computacionales y de aprendizaje automático para resolver la heterogeneidad en el TDAH. Ofrecemos recomendaciones metodológicas y conceptuales.
Metodológicamente, proponemos que un enfoque integrado que utiliza la teoría y la lógica computacional avanzada para abordar las preguntas específicas, con la consideración del contexto de desarrollo, puede hacer que el problema de heterogeneidad sea manejable para el TDAH. Conceptualmente, concluimos que el campo está a punto de justificar un subperfil emocionalmente desregulado en el TDAH que puede ser útil para la predicción clínica y las pruebas de tratamiento.
Los perfiles cognitivos, aunque son más incipientes, pueden ser útiles para la predicción clínica y la asignación del tratamiento de diferentes maneras según la etapa de desarrollo. Dirigirse a estos perfiles psicológicos para el estudio neurobiológico y etiológico para capturar diferentes rutas fisiopatológicas sigue siendo una oportunidad a corto plazo. Es probable que los subtipos sean multifactoriales, atraviesen múltiples dimensiones y dependan de su selección final en la investigación o los resultados clínicos de interés.
En este contexto, los perfiles paralelos basados en la cognición, la emoción y las firmas neuronales específicas parecen estar en el horizonte, cada uno con utilidades algo diferentes. Los esfuerzos para integrar estos perfiles transversales dentro de un marco conceptual de desregulación están muy avanzados.
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