Validesa i precisió de les proves diagnòstiques del TDAH. Una revisió sistemàtica

Abstract

[spa] El Trastorn per Dèficit d’Atenció amb Hiperactivitat (TDAH) és considerat el trastorn neuroconductual infantil i juvenil més freqüent a escala mundial. Les taxes de prevalença han augmentat en els darrers anys, la qual cosa ha conduït a un debat sobre les causes d'aquest increment. Aquest estudi investiga el naixement de l’evolució conceptual i estadística del TDAH, analitzant la validesa d’instruments diagnòstics. A través d’una exhaustiva revisió sistemàtica de la literatura d’aquests últims anys, s’han examinat els resultats dels estudis duits a terme sobre aquesta qüestió. Els resultats d’aquesta revisió indiquen que els canvis que s’han produït en els criteris de diagnòstic han fet que les avaluacions siguin menys estrictes. A més, identifiquen un augment en les taxes de prevalença del trastorn i estudien la possible existència d’un sobrediagnòstic. Això remarca la concepció de la utilització de proves de validesa, incloent-hi l’ús del machine learning com una eina per donar suport a la pràctica clínica en el diagnòstic del TDAH. Es conclou que en general, el diagnòstic deixa molt en mans del metge i pot conduir a una avaluació deficient o exagerada. Durant els darrers anys aquest tema ha estat de gran rellevància i és necessari l’estudi i la utilització d’eines de validesa per evitar casos de diagnòstics erronis i així obtenir avaluacions més específiques

[eng] Attention Deficit Hyperactivity Disorder (ADHD) is considered the most common childhood and adolescent neurobehavioral disorder worldwide. Prevalence rates have increased in recent years, which has led to a debate about the causes of this increase. This study investigates the birth of the conceptual and statistical evolution of ADHD, analyzing the validity of diagnostic instruments. Through an exhaustive systematic review of the literature of recent years, the results of the studies carried out on this issue have been examined. The results of this review indicate that the changes that have occurred in the diagnostic criteria have made the evaluations less strict. In addition, they identify an increase in the prevalence rates of the disorder and study the possible existence of an overdiagnosis. This highlights the concept of the use of validity tests, including the use of machine learning as a tool to support clinical practice in the diagnosis of ADHD. It is concluded that, in general, the diagnosis leaves much in the hands of the doctor and can lead to poor or exaggerated assessment. In recent years, this issue has been of great relevance and it is necessary to study and use validity tools to avoid cases of erroneous diagnoses and thus obtain more specific assessments