Pārskats: datorsimulācija var papildināt kognitīvos testus, ko izmanto ADHD simptomu novērtēšanai

2021. gada 12. janvāris

ADHD diagnosticēšanai izmantoto kognitīvo testu precizitāti un lietderību var uzlabot, izmantojot skaitļošanas modeļus vai datoru normālu smadzeņu procesu simulācijas, kas tiek salīdzinātas ar pacientiem novērotiem disfunkcionāliem procesiem, liecina jauns pārskats publicēts Psiholoģiskais biļetens.¹ Kognitīvie testi var palīdzēt noteikt selektīvu uzmanību, sliktu darba atmiņu, mainītu laika uztveri, grūtības uzmanības uzturēšanā un impulsīva uzvedība, taču tās ne vienmēr uztver sarežģītība ADHD simptomi, uzskata pētījuma autori. Viņi atklāja, ka skaitļošanas modeļi var palīdzēt aizpildīt šo plaisu.

Pētnieki pārskatīja 50 pētījumus par kognitīvie testi ADHD un noteica, kā trīs izplatīti skaitļošanas modeļi (difūzijas lēmumu modeļi, absolūto akumulatoru modeļi un ex-Gauss izplatīšanas modeļi) varētu tos papildināt. Tad viņi piedāvāja vadlīnijas testēšanai un klīniskajai praksei, kas varētu palīdzēt ārstiem labāk raksturot ADHD un visas pievienotās garīgās veselības diagnozes, uzlabo ārstēšanas rezultātus un paredz ADHD ilgmūžību simptomi.

Lēmumu pieņemšana braukšanas laikā ir scenārijs, kas palīdz ilustrēt iespējamo problēmu ar kognitīvajiem testiem. Kad sarkanā gaisma kļūst zaļa, lielākā daļa autovadītāju zina, ka var turpināt braukt, taču ne visi vienlaikus nospiež gāzes pedāli. Kognitīvais tests parādīs dalībniekiem to pašu sarkano gaismas zaļo gaismas scenāriju, lai noteiktu vidējo reakcijas laiku un izmantojiet novirzes no šī vidējā, lai klasificētu tipiskos pret traucētajiem uzvedība. Indivīdi ar ADHD parasti tiek uzskatīts, ka braukšanas sākšana ir “lēnāka”, secinājums, kurā netiek ņemti vērā tādi faktori kā uzmanības novēršana, dienas sapņošana vai nervozitāte. Datoru modelēšana varētu aptvert šo plašāko reakciju sadalījumu.

Nadja Ging-Jehli, pārskata galvenā autore, paskaidroja: “Mēs varam izmantot skaitļošanas modelēšanu, lai domātu par faktoriem, kas rada novēroto uzvedību. Šie faktori paplašinās mūsu izpratni par traucējumiem, atzīstot, ka ir dažāda veida indivīdi, kuriem ir atšķirīgs deficīts, kā arī prasa dažādas ārstēšanas metodes. ” Pētnieki ierosināja “izmantot visu reakcijas laiku sadalījumu, ņemot vērā lēnāko un ātrāko reakcijas laiku uz atšķirt dažādus ADHD veidus.”²

Pārskatā tika atklāts arī plašs ārēji acīmredzamu ADHD simptomu klāsts un smalkākas īpašības, kuras ir grūti noteikt ar visbiežāk izmantotajām testēšanas metodēm. Tas ļāva pētījumiem secināt, ka nepietiek ar vienu uzdevumu balstītu testu diagnosticējot ADHD precīzi.

Gings-Jehli secināja: “Mums ir jāatskaitās par dažādiem autovadītāju tipiem un mums ir jāsaprot dažādi apstākļi, kādiem mēs viņus pakļaujam. Balstoties tikai uz vienu novērojumu, mēs nevaram izdarīt secinājumus par diagnozi un ārstēšanas iespējām. ”

Visbeidzot, kognitīvā testēšana un skaitļošanas modelēšana jāuzskata par papildinājumiem, nevis par aizstājējiem klīniskajām intervijām un anketām. Ārstiem vajadzētu veikt dažādus uzdevumus, kas novērtē sociālās un kognitīvās iezīmes, un ir lielāka konsekvence nepieciešami visā literatūrā, lai garantētu, ka atbilstoša kognitīvā novērtēšanai tiek izmantoti tie paši kognitīvie uzdevumi koncepcijas.

Avoti

¹Ging-Jehli, N. R., un citi. (2021) Neirokognitīvo testu uzlabošana, izmantojot skaitļošanas psihiatriju - sistemātisks ADHD pārskats. Psiholoģiskais biļetens. doi.org/10.1037/bul0000319.

²Hendersone, Emīlija. Datorsimulācija var palīdzēt noteikt uzvedības problēmu nopietnību. News-Medical.net (Jan. 2021) https://www.news-medical.net/news/20210103/Computer-simulation-can-help-gauge-the-presence-severity-of-behavioral-problems.aspx

Atjaunināts 2021. gada 12. janvārī