ADHDのより詳細な症状を特定するツール

オハイオ州立大学がADHDの子供たちの症状を特定出来うるかもしれないツールをテストしています。

注意欠陥/多動性障害（ADHD）の子供たちの症状は様々で、より高度に検出できるツールは、ADHDの理解及び効果的な治療に寄与する可能性があります。

Most mental health disorders are diagnosed and treated based on clinical interviews and questionnaires – and, for about a century, data from cognitive tests has been added to the diagnostic process to help clinicians learn more about how and why people behave in a certain way.

参照元：https://news.osu.edu/a-pursuit-of-better-testing-to-sort-out-the-complexities-of-adhd/
– オハイオ州立大学 Ohio State University. Dec 30,2020 –

注意欠陥/多動性障害（ADHD）の子供たちの症状を特定するためのコンピューターシミュレーションの導入は、行動上の問題の存在と重症度を測定するための追加の客観的ツールを提供する可能性があると、オハイオ州立大学の研究者は新しい出版物で示唆しています。

ほとんどのメンタルヘルス障害は、臨床面接と質問票に基づいて診断および治療されます。

約1世紀の間、臨床医が特定の方法で行動する方法と理由についてさらに学ぶのに役立つように、認知テストのデータが診断プロセスに追加されてきました。

ADHDの認知テストは、選択的注意、作業記憶の低下、時間知覚の変化、注意の維持の困難さ、衝動的な行動など、さまざまな症状や欠陥を特定するために使用されます。

最も一般的なクラスのパフォーマンステストでは、子供たちは、特定の単語、記号、またはその他の刺激を見たときに、コンピューターのキーを押すか、キーを押さないように指示されます。

ただし、ADHDの場合、これらの認知テストでは症状の複雑さを把握できないことがよくあります。

計算精神医学の出現-正常な脳のプロセスのコンピューターシミュレーションモデルをテストで観察された機能不全のプロセスと比較する-はADHDの診断プロセスの重要な補足になる可能性がある、とオハイオ州立大学の研究者はジャーナルPsychologicalBulletinに発表された新しいレビューで報告しています。

研究チームは、ADHDの認知テストに関する50の研究をレビューし、3つの一般的なタイプの計算モデルがこれらのテストをどのように補完できるかを説明しました。

ADHDの子供は、障害のない子供よりもタスクの実行中に意思決定に時間がかかることが広く認識されており、テストは平均応答時間に依存して違いを説明しています。

しかし、計算モデルが特定に役立つ可能性のあるその機能不全には複雑さがあり、臨床医、親、教師がADHDの子供たちの生活を楽にするために使用できる情報を提供します。

オハイオ州立大学の心理学のレビューと大学院生Ging-Jehli氏は話します。

「モデルを使用して意思決定プロセスをシミュレートし、時間の経過とともに意思決定がどのように行われるかを確認できます。また、ADHDの子供が意思決定に時間がかかる理由をよりよく理解することができます。」

Ging-Jehli氏は、オハイオ州立大学の教員である心理学の教授であるRoger Ratcliff氏と、精神医学および行動の健康の名誉教授であるL. EugeneArnold氏とともにレビューを完了しました。

研究者は、3つの主要な目標を達成するためのテストと臨床実践のための推奨事項を提供します。

ADHDとそれに伴う不安やうつ病などの精神的健康診断のより良い特徴づけ、治療結果の改善（ADHD患者の約3分の1は治療に反応しません）、そして、どの子供が大人としてADHD診断を「失う」かを潜在的に予測します。

車のハンドルを握る意思決定は、問題を説明するのに役立ちます。

ドライバーは、赤いライトが緑色に変わると交差点を通過できることを知っていますが、全員が同時にアクセルペダルを踏むわけではありません。

この行動の一般的な認知テストでは、ドライバーを同じ赤薄緑光シナリオに繰り返しさらして平均反応時間に到達し、その平均とそれからの偏差を使用して、典型的なドライバーと無秩序なドライバーを分類します。

このアプローチは、ADHDのある人は、ADHDのない人よりも「運転を開始する」のが一般的に遅いことを判断するために使用されています。

しかし、その決定は、なぜ彼らが遅いのかを説明するのに役立つさまざまな可能性を除外します。

彼らは気が散ったり、空想にふけったり、実験室の設定で緊張したりする可能性があります。

コンピュータモデリングによってキャプチャされた反応の幅広い分布は、より多くの、そして有用な情報を提供する可能性があります。

Ging-Jehli氏は話します。

「私たちのレビューでは、この方法には、ADHDなどの精神障害の根本的な特徴を理解することを妨げる複数の問題があり、さまざまな個人に最適な治療法を見つけることもできないことを示しています。」

「計算モデリングを使用して、観察された行動を生み出す要因について考えることができます。これらの要因は、障害の理解を広げ、さまざまな赤字を持ち、さまざまな治療を必要とするさまざまなタイプの個人がいることを認めます。私たちは、異なるタイプのADHDを区別するために、最も遅い反応時間と最も速い反応時間を考慮して、反応時間の分布全体を使用することを提案しています。」

このレビューでは、今後のADHD研究の複雑な要因も特定されました。

これは、最も一般的なテスト方法では検出が難しい、より広範囲の外部から明らかな症状と微妙な特徴です。

ADHDの子供には生物学に基づく違いが非常に多いことを理解することは、意味のあるADHD診断を行うには単一のタスクベースの検査では不十分であることを示唆していると研究者らは述べています。

Ging-Jehliは話します。

「ADHDは、椅子にそわそわして落ち着きがない子供だけでなく、空想のために注意を怠っている子供でもあります。その子供は、より内向的で、多動性の子供ほど多くの症状を表さないにもかかわらず、そうではありません。子供が苦しんでいないという意味ではありません。空想は、ADHD研究に男の子ほど頻繁に登録されていない女の子に特に一般的です。」

Ging-Jehli氏は、計算精神医学を、車の機械的な違いと、それがドライバーの行動にどのように影響するかを考慮に入れることができるツールとして説明しました。

これらのダイナミクスは、ADHDを理解することを困難にする可能性がありますが、より幅広い治療オプションへの扉を開くことにもなります。

Ging-Jehli氏は話します。

「私たちはさまざまなタイプのドライバーを説明する必要があり、それらをさらすさまざまな条件を理解する必要があります。1つの観察だけに基づいて、診断と治療の選択肢について結論を出すことはできません。しかし、認知テストと計算モデリングは、既存の臨床面接と質問票ベースの手順を置き換える試みとしてではなく、新しい情報を提供することによって価値を付加する補完として見なされるべきです。」

研究者によると、社会的および認知的特徴を測定する一連のタスクを1つだけではなく診断に割り当てる必要があり、同じ認知タスクを使用して適切な認知概念を評価するには、研究全体でより一貫性が必要です。

最後に、認知検査と生理学的検査、特に脳内の電気的活動を記録する視線追跡とEEGを組み合わせると、強力な客観的で定量化可能なデータが得られ、診断の信頼性が高まり、臨床医がどの薬が最も効果的かをより正確に予測できるようになります。

Ging-Jehli氏は、ADHDの子供に対する特定の神経学的介入の研究に計算モデルを適用して、これらの提案を彼女自身の研究でテストしています。

Ging-Jehli氏は話します。

「私たちの分析の目的は、標準化が欠如していて非常に複雑であり、既存のツールでは症状を測定するのが難しいことを示すことでした。私たちは、子供と大人がより良い生活の質を持ち、最も適切な治療を受けるために、ADHDをよりよく理解する必要があります。」