12-18 yaş aralığında dikkat eksikliği ve hiperaktivite bozukluğu tanısının ve ilişkili faktörlerin makine öğrenmesi ile incelenmesi
Investigation of attention deficit and hyperactivity disorder diagnosis and related factors in 12-18 age group with machine learning, Hacettepe University Faculty of Medicine, thesis in child and adolescent psychiatry
Yazar: NAGİHAN ÖZER
Danışman: PROF. DR. DİLŞAD FOTO ÖZDEMİR
Hacettepe Üniversitesi / Tıp Fakültesi / Çocuk ve Ergen Ruh Sağlığı ve Hastalıkları Ana Bilim Dalı
Derece: Tıpta Uzmanlık, 2024
Konu: Psikiyatri = Psychiatry

Özet:
Dikkat Eksikliği ve Hiperaktivite Bozukluğu (DEHB); 12 yaşından önce başlayan, dikkatsizlik ve hiperaktivite-dürtüsellik boyutlarında işlevselliği etkileyen belirtiler ile seyreden, nörodavranışsal bir hastalıktır. Alan yazıda şikâyetleri ilk kez ergenlik/erişkinlik döneminde ortaya çıkan, çocukluk döneminde belirtisi olmayan ve/veya belirtisi olup kişinin işlevselliğinin etkilenmediği ancak ergenlik dönemi ile semptomatik olan bireyler geç başlangıçlı DEHB olarak tanımlanmıştır. Geç başlangıç fenomeninin geç sendromal düzeye ulaşan eşik altı DEHB'yi temsil ettiği, farklı bir nörogelişimsel bozukluk olduğu veya depresyonu temsil eden bir alt grup olduğu şeklinde çeşitli görüşler mevcuttur. Bu çalışma, pediatri polikliniğinden DEHB özellikleri ile psikiyatri kliniğine ilk kez yönlendirilen, herhangi bir tedavi almayan ergenlerde sosyodemografik, gelişimsel ve klinik özellikler, eşlik eden psikiyatrik hastalıklar, duygusal, davranışsal ve bilişsel sorunlar, yönetici işlev fonksiyonları, işlevsellik, algılanan stres düzeyi, anksiyete ve depresif belirtiler açısından DEHB tanısı alan ve almayan olguların karşılaştırılarak ergenlik döneminde DEHB'nin klinik profilinin incelendiği; DEHB tanısı alan ergenlerin "başlangıç yaşı" temel alınarak çocukluk ve geç başlangıçlı DEHB'nin karşılaştırıldığı bir çalışmadır. Elde edilen veriler ile ergenlik döneminde DEHB tanısının tahmini için makine öğrenmesi algoritmaları kullanılarak model oluşturulmuş; çalışmanın ilk aşaması kesitsel tanımlayıcı, ikinci aşaması metadolojik olacak şekilde yürütülmüştür. Çalışmaya 12-18 yaş arasında 203 ergen (101 kız, 102 erkek) dahil edilmiş, ergenlere Okul Çağı Çocukları İçin Duygulanım Bozuklukları ve Şizofreni Görüşme Çizelgesi-Şimdi ve Yaşam boyu Versiyonu (K-SADS-PL) psikiyatrik tanı görüşmesi, Conners-Wells Ergen Özbildirim Ölçeği-Yenilenmiş Uzun Formu (C-WEÖÖ-U), Weiss İşlevsellikte Bozulma-Özbildirim Formu (WIBÖ-Ö), Algılanan Stres Ölçegi (ASÖ) ve Çocuklarda Anksiyete ve Depresyon Ölçeği-Yenilenmiş/Çocuk Formu (ÇADÖ- Y)'nu; ebeveynlerine ise Conner's Ana/Baba Derecelendirme Ölçeği (CADÖ-48), Weiss İşlevsellikte Bozulma Ölçeği Ebeveyn Formu (WİBÖ-E) ve Yönetici İşlev Davranışlarını Derecelendirme Ölçeği (YİDDÖ-ABF) verilmiştir. K-SADS-PL ile yapılan değerlendirmede ergenlerin %21.2'si DEHB tanısı alırken, DEHB tanısı alanların %53.5'i çocukluk, %46.5'i geç başlangıçlıdır. DEHB tanısı alan ergenlerin; doğumda anne yaşının daha küçük, doğum sonrası komplikasyonların daha yüksek, baba eğitim düzeyinin daha düşük, aile yapısının tek ebeveyn, geniş/ dağılmış aile özellikleri taşıdığı, ailede DEHB öyküsünün daha sık olduğu belirlenmiştir. DEHB tanısı alan ergenlere Yıkıcı Davranış Bozuklukları'nın daha fazla eşlik ettiği, duygusal, davranışsal ve bilişsel sorunların, öfke kontrol zorluğunun ve aile ve akran ilişkilerinde sorunların daha sık olduğu, işlevselliğin birçok alanda olumsuz etkilendiği, yönetici işlevlerin daha şiddetli bozulduğu belirlenmiştir. DEHB tanısı almayan ergenlerde daha yüksek oranda Sosyal Anksiyete Bozukluğu tanısı saptanırken algılanan stres düzeyi, anksiyete ve depresyon belirtileri açısından gruplar arasında fark izlenmemiştir. DEHB tanısı alan ergenlerden geç başlangıçlı grupta kız cinsiyetin ve klinik görünümde dikkatsizlik tipinin baskın, ailede DEHB öyküsünün daha az ve daha düşük oranda Yıkıcı Davranım Bozuklukları'nın eşlik ettiği; yönetici işlev göstergesindeki bozulmanın daha az şiddette olduğu belirlenmiştir. Ergenlik döneminde DEHB tanısının tahmini için oluşturulan modellerden Rastgele Orman (RF) algoritması %88.7 oranında yüksek doğruluk değerine ulaşarak tanıyı tahmin performansı en yüksek model olurken DEHB tanısının tahmininde modelin performansını en iyi şekilde optimize eden değişkenler önem sırası ile yönetici işlev fonksiyonları, ergen özbildirimine dayanan Conners toplam puanı, ailede DEHB öyküsü, ebeveyn bildirimine dayanan CADÖ-48 toplam puanı olmuştur. Bu çalışmada ergenlik döneminde DEHB tanısının tahmininde rastgele orman ağacı algoritması kullanılarak makine öğrenmesi algoritmalarının etkinliğine dikkat çekilmiştir. Ergenlik döneminde yönetici işlev fonksiyonlarının değerlendirilmesinin klinik tanının tahmininde en önemli öznitelik olduğu belirlenmiştir.

Abstract:
Attention Deficit Hyperactivity Disorder (ADHD) is a neurobehavioral disorder characterized by symptoms of inattention and hyperactivity-impulsivity that impair functioning and typically manifest before the age of 12. In the literature, individuals whose complaints first emerge during adolescence or adulthood—without prior symptoms in childhood or with childhood symptoms that did not impair functioning but became symptomatic during adolescence—are referred to as having late-onset ADHD. There are various perspectives on the late-onset phenomenon, suggesting that it may represent subthreshold ADHD reaching syndromal levels, a distinct neurodevelopmental disorder, or a subgroup associated with depression. This study examined the clinical profile of ADHD in adolescents who were referred to the psychiatry clinic for the first time from the pediatric outpatient clinic with ADHD characteristics and who did not receive any treatment, by comparing the cases diagnosed with ADHD and not diagnosed with ADHD in terms of sociodemographic, developmental and clinical characteristics, comorbid psychiatric disorders, emotional, behavioral and cognitive problems, executive functioning, functionality, perceived stress level, anxiety and depressive symptoms; It is a study in which childhood and late-onset ADHD were compared based on the "age of onset" of adolescents diagnosed with ADHD. With the data obtained, a model was created using machine learning algorithms for the prediction of ADHD diagnosis in adolescence; the first phase of the study was conducted as cross- sectional descriptive and the second phase as metadological. The study included 203 adolescents (101 girls, 102 boys) between the ages of 12-18, and adolescents were administered the Schedule for Affective Disorders and Schizophrenia for School Age Children Present and Life-time DSM-5 (K-SADS-PL) psychiatric diagnostic interview, Conners-Wells Adolescent Self-Report Scale-Revised Long Form (CASS-L), Weiss Functional Impairment Rating Scale- Self Report Form (WFIRS- S), Perceived Stress Scale (PSS) and The Revised Child Anxiety And Depression Scale-Child Version (RCADS); Conner's Parent Rating Scale (CPRS), Weiss Functional Impairment Rating Scale-Parent (WFIRS-P) and Behavioral Rating Inventory of Executive Functions (BRIEF). In the evaluation made with K-SADS- PL, 21.2% of the adolescents were diagnosed with ADHD, 53.5% of those diagnosed with ADHD had childhood onset and 46.5% had late onset. In adolescents diagnosed with ADHD, maternal age at birth was younger, postnatal complications were higher, paternal education level was lower, family structure was single parent/extended/dispersed family, and family history of ADHD was more frequent. It was determined that adolescents diagnosed with ADHD were more often comorbidity with Disruptive Behavioral Disorders, emotional, behavioral and cognitive problems, anger control difficulties, problems in family and peer relationships, and that functionality was negatively affected in many areas and impairment in executive functions was more severe. While adolescents who were not diagnosed with ADHD were diagnosed with Social Anxiety Disorder at a higher rate, there was no difference between the groups in terms of perceived stress level, anxiety and depression symptoms. Among the adolescents diagnosed with ADHD, it was determined that in the late-onset group, female gender and inattention type were predominant in clinical appearance, family history of ADHD was less, Disruptive Conduct Disorders accompanied at a lower rate, and impairment in the executive function indicator was less severe. Among the models created for the prediction of ADHD diagnosis in adolescence, the Random Forest (RF) algorithm was the model with the highest prediction performance by reaching a high accuracy value of 88.7%, while the variables that optimized the performance of the model in the prediction of ADHD diagnosis were executive function functions, Conners total score based on adolescent self-report, family history of ADHD, and CPRS total score based on parental report, in order of importance. In this study, the effectiveness of machine learning algorithms in predicting ADHD diagnosis in adolescence was emphasized by using a random forest tree algorithm. It was determined that the assessment of executive function in adolescence was the most important attribute in predicting the clinical diagnosis.