临床和认知特征指标预测注意缺陷多动障碍药物疗效

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.