用于诊断青少年注意力缺陷/多动障碍的可穿戴信号:可行性研究

科学领域:

• 神经发育障碍 神经发育障碍
• 青少年健康 青少年健康
• 生物医学工程 生物医学工程

背景情况:

• 注意缺陷/多动障碍 (ADHD) 是一种常见的神经发育障碍.
• 目前的ADHD诊断严重依赖于主观的家长和教师的评分.
• 需要采取客观措施来提高ADHD评估的准确性.

研究的目的:

• 调查使用客观活动监测数据用于青少年ADHD诊断的可行性.
• 为了比较客观措施与主观措施的诊断性能.
• 探索可穿戴活动追踪器在监测青少年ADHD中的实用性.

主要方法:

• 一项涉及16-17岁的中国青少年的纵向研究.
• 收集客观数据 (动图:运动,心率,睡眠) 和主观数据 (问卷).
• 开发了用于ADHD分类的Extreme Gradient Boosting (XGBoost) 机器学习模型,并使用SHAP分析了功能重要性.

主要成果:

• 仅使用客观措施的机器学习模型实现了高ADHD分类准确性 (AUC = 0.844).
• 整合客观和主观措施的模型显示出优异的性能 (AUC = 0.933).
• 对ADHD的关键预测因素包括易怒,性和生活质量;对于药物状况,心率和体育活动强度是关键.

结论:

• 动图学为青少年提供非侵入性,细粒度的客观生命体征监测.
• 客观的措施,如果在更大的样本中得到验证,可以提高多维评估和ADHD的诊断准确性.
• 可穿戴活动追踪器显示出可以补充现有的ADHD诊断方法的潜力.