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Un estudio prospectivo de un modelo de predicción temprana del TDAH basado en inteligencia artificial

  • Autor/autores: Gang Wang, Wanyue Li and Zhuoming Chen



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Artículo | Fecha de publicación: 21/12/2023
Artículo revisado por nuestra redacción | Hiperactividad

Objetivo Explorar la relación entre el cuestionario de síntomas para padres (PSQ) y el trastorno por déficit de atención con hiperactividad (TDAH) en China, y el valor de aplicación del cuestionario PSQ. Método En este estudio se inscribieron doscientos dos niños de entre 3 y 14 años. Se utilizaron métodos estadísticos para s...



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Objetivo


Explorar la relación entre el cuestionario de síntomas para padres (PSQ) y el trastorno por déficit de atención con hiperactividad (TDAH) en China, y el valor de aplicación del cuestionario PSQ.


Método


En este estudio se inscribieron doscientos dos niños de entre 3 y 14 años. Se utilizaron métodos estadísticos para seleccionar factores característicos y explorar la relación entre los ítems del PSQ y el TDAH. Se utilizaron algoritmos de aprendizaje automático para evaluar el valor de la aplicación clínica del PSQ en la detección del TDAH.


Resultados


Mediante la prueba U de Mean-Whitney, la regresión LASSO y el árbol de decisión, se excluyeron del PSQ 44, 24 y 12 ítems con alta correlación con el TDAH. Luego se clasificaron los elementos anteriores y la precisión alcanzó más del 90%. Además, los elementos del índice de hiperactividad del TDAH del PSQ según el algoritmo de inteligencia artificial son diferentes de los del PSQ.


Conclusión


Existen algunas diferencias en los ítems del índice de hiperactividad entre el PSQ y el TDAH en China. El modelo de algoritmo de inteligencia artificial de niños con TDAH basado en la escala PSQ tiene una alta precisión.


Para acceder al texto completo consulte las características de suscripción de la fuente original:https://journals.sagepub.com/

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