【摘 要】
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目的:采用机器学习模型,探讨预测哌甲酯控释片(OROSMPH)与托莫西汀(ATX)治疗注意缺陷多动障碍(ADHD)疗效的临床和认知特征指标.方法:纳入符合DSM-Ⅳ诊断标准的6～16岁ADHD患者237例,1∶1随机接受OROS MPH或ATX治疗,以缓解作为结局指标.以基线ADHD评定量表、临床总体印象量表、中国韦氏儿童智力量表、执行功能测查结果为特征,分别构建两种药物的疗效预测模型.结果:临床症状较轻、C因子智商较高、执行功能计划和抑制受损较轻的患者,OROSMPH疗效更好,疗效预测模型准确率81.3
【机 构】
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北京大学第六医院,北京大学精神卫生研究所,国家卫生健康委员会精神卫生学重点实验室(北京大学),国家精神心理疾病临床医学研究中心(北京大学第六医院),北京100083;北京大学计算机学院,北京10087
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目的:采用机器学习模型,探讨预测哌甲酯控释片(OROSMPH)与托莫西汀(ATX)治疗注意缺陷多动障碍(ADHD)疗效的临床和认知特征指标.方法:纳入符合DSM-Ⅳ诊断标准的6～16岁ADHD患者237例,1∶1随机接受OROS MPH或ATX治疗,以缓解作为结局指标.以基线ADHD评定量表、临床总体印象量表、中国韦氏儿童智力量表、执行功能测查结果为特征,分别构建两种药物的疗效预测模型.结果:临床症状较轻、C因子智商较高、执行功能计划和抑制受损较轻的患者,OROSMPH疗效更好,疗效预测模型准确率81.3％;而对于ATX,B因子智商较高、执行功能启动和抑制受损较轻的患者,疗效更好,预测模型准确率80.7％.结论:患者基线智商水平、执行功能受损程度是OROS MPH与ATX疗效的重要预测指标,同时,临床症状严重程度也是OROSMPH疗效的预测指标.
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