黃欣欣 歐萍 錢沁芳 黃艷 王艷霞

（福建省婦幼保健院∕福建醫(yī)科大學婦兒臨床醫(yī)學院，福建福州 350001）

注意缺陷多動障礙 （attention deficit hyperactivity disorder，ADHD）是兒童時期常見的一種行為障礙［1-2］，主要表現(xiàn)為注意力不集中、活動過度、情緒沖動等。ADHD可降低生活質(zhì)量，并導致消極的學業(yè)和職業(yè)后果［3-4］。最新研究表明我國兒童和青少年ADHD的患病率高達6.26%［5］。

學齡前是兒童學習和技能掌握的關(guān)鍵期，也是行為發(fā)展與干預(yù)的重要時期。約2/3的ADHD發(fā)病于學齡前，3～4歲開始出現(xiàn)臨床癥狀［6］，但學齡前兒童的癥狀往往被家長認為是“正?！钡幕顫姾脛樱敝翆W齡期，患兒在學習、社交、情緒等各方面受到明顯影響時，才引起家長和老師的關(guān)注，但只有少部分家長帶孩子前來就診。如果不及早治療，50%～80%的病例可能會持續(xù)到成年［7］。兒童、青少年期ADHD易共患其他神經(jīng)發(fā)育障礙（如孤獨癥譜系障礙、溝通障礙、特定學習障礙、運動障礙和抽動等）及行為問題［8］，影響學業(yè)、職業(yè)、生活及社會關(guān)系，給社會、家庭、個人均帶來嚴重的負擔。因此在學齡前準確識別ADHD癥狀，進行早期干預(yù)治療，防止進入學齡期繼發(fā)其他心理行為異常具有重要臨床意義。有學者建議在4歲時開始篩查ADHD［9］。

隨著科學技術(shù)的發(fā)展，數(shù)據(jù)挖掘已成為科學研究的創(chuàng)新點。決策樹是機器學習算法之一，適用于研究多分類因變量與影響因素之間的關(guān)系。決策樹通過輸入目標變量，通過一系列問題測試，對輸出目標進行分類［10］，利用歸納算法生成可讀的規(guī)則，可以清晰地顯示出各個變量之間的關(guān)系。在大數(shù)據(jù)信息時代，決策樹應(yīng)用廣泛，國內(nèi)外專家學者也將其應(yīng)用到醫(yī)學相關(guān)研究當中，近年來兒童健康領(lǐng)域已開始出現(xiàn)應(yīng)用決策樹方法的相關(guān)研究成果，如分析兒童二次感染血吸蟲病的影響因素［11］、兒童齲齒影響因素［12］、兒童重癥手足口病預(yù)測［13］等，均證實了決策樹分析在篩選兒童健康關(guān)鍵性指標方面的可行性。

本研究就學齡前ADHD兒童相關(guān)癥狀進行決策樹算法，區(qū)分ADHD患兒，建立學齡前ADHD的預(yù)測模型，探討該模型的臨床應(yīng)用價值，為臨床醫(yī)師、尤其是基層醫(yī)務(wù)人員快速篩查ADHD提供一種便捷而有效的途徑，為在學齡前兒童中開展大面積篩查提供理論依據(jù)，為疾病早期發(fā)現(xiàn)、早期干預(yù)提供線索。

1 資料與方法

1.1 研究對象

本研究為前瞻性研究，ADHD組來自2019年2月至2020年3月于福建省婦幼保健院兒童心理門診就診，經(jīng)主治醫(yī)師及以上資格的醫(yī)師根據(jù)《美國精神障礙診斷與統(tǒng)計手冊》（第五版）》（Diagnostic and Statistical Manual of Mental Disorders，F(xiàn)ifth edition，DSM-V）診斷標準［14］首次確診為ADHD的4～6歲兒童，按就診順序入組。對照組來自同期在我院或我市幼兒園體檢，根據(jù)結(jié)構(gòu)化表單詢問家長后未發(fā)現(xiàn)明顯心理行為癥狀，且既往未患嚴重的軀體性疾病和精神障礙的4～6歲兒童。填寫量表的家長為兒童的主要撫養(yǎng)人，且其文化程度在初中及以上。

排除標準：（1）廣泛性發(fā)育障礙者；（2）發(fā)育商（development quotient，DQ）低下者；（3）孤獨癥譜系障礙者；（4）患有癲癇、精神分裂癥、抽動障礙或其他原發(fā)的精神障礙、腦器質(zhì)性精神障礙者。

本研究通過福建省婦幼保健院倫理委員會審查批準［（2019）倫研審批第（006）號］。所有研究對象家長均同意參加本研究并簽署知情同意書。

1.2 中文版SNAP-Ⅳ評定量表父母版

中文版SNAP-Ⅳ評定量表父母版（Chinese version of Swanson Nolan and Pelham，VersionⅣScale-Parent Form）根據(jù)DSM-V關(guān)于ADHD的診斷標準編制而成，用于4～18歲兒童的ADHD輔助診斷及評估療效。包括26個條目，分為3個因子：注意力不集中（條目1～9）、沖動/多動（條目10～18）、對立違抗（條目19～26），采用4級評分，“無”“有一點”“還算不少”“很多”分別為0、1、2、3分，評分越高表示癥狀越嚴重［10］。因其項目與DSM-V診斷項目直接對應(yīng)，因此臨床使用針對性較強。中文版SNAP-Ⅳ評定量表父母版評定學齡前兒童ADHD具有良好的信效度［15］。門診兒童于安靜診室內(nèi)進行評估，經(jīng)過培訓的?？漆t(yī)生詳細解說指導語，由熟悉兒童日常行為表現(xiàn)的主要撫養(yǎng)人根據(jù)兒童近期表現(xiàn)填寫。ADHD組評估在兒童首次就診時完成，評估時尚未被確診ADHD。在園兒童的評估在老師及學校保健醫(yī)生的協(xié)助下，發(fā)放測評量表及填表說明，由經(jīng)過統(tǒng)一培訓的調(diào)查員指導幼兒的主要撫養(yǎng)人填寫，學校保健醫(yī)生負責計分。在測評過程，一旦發(fā)現(xiàn)評估提示兒童可能患有ADHD，則轉(zhuǎn)?？崎T診進一步評估，確診者納入ADHD組。

1.3 0～6歲小兒神經(jīng)心理發(fā)育診斷量表

使用首都兒科研究所生長發(fā)育研究室研制的《0～6歲小兒神經(jīng)心理發(fā)育診斷量表》評估研究對象的智能發(fā)育水平。該量表是我國目前臨床應(yīng)用較為廣泛的發(fā)育診斷性測驗［15］，用于評估0～6歲嬰幼兒智能發(fā)育水平。由兒童保健或發(fā)育行為兒科醫(yī)生測評，結(jié)果以DQ表示。

1.4 注意力時間

兒童保健醫(yī)生通過父母課堂的健康宣教，指導家長正確記錄兒童的注意力時間：兒童處于安靜環(huán)境，自行獨立完成繪畫、積木拼裝、繪本閱讀等與其年齡相符合的任務(wù)，家長在旁觀察（不提醒）并記錄兒童在完成任務(wù)過程保持專注的時間。連續(xù)7 d在同一地點且選擇相對固定的2個時間段觀察記錄，一共14次，取平均值。

1.5 統(tǒng)計學分析

采用EpiData 3.1建立數(shù)據(jù)庫，雙人錄入校驗。采用SPSS 25.0進行統(tǒng)計學分析。非正態(tài)分布的計量資料采用中位數(shù)（四分位數(shù)間距）［M（P25，P75）］表示，兩組間比較采用Mean-WhitneyU檢驗。計數(shù)資料用例數(shù)和百分率（%）表示，組間比較采用χ2檢驗。使用分類決策樹中的卡方自動交互檢驗（chi-square automatic interaction，CHAID）方法建立決策樹模型，每個預(yù)測變量在決策樹臨床算法中的位置基于信息增益來確定。為分析決策樹臨床算法的有效性，進行靈敏度、特異度等準確性檢驗。P＜0.05為差異有統(tǒng)計學意義。

2 結(jié)果

2.1 一般資料

ADHD組及對照組各200例兒童，2組兒童的年齡、DQ、主要撫養(yǎng)人文化程度差異均無統(tǒng)計學意義（P＞0.05）。ADHD組男童比例高于對照組（P＜0.05），注 意 力 時 間 短 于 對 照 組（P＜0.05）。見表1。

表1 2組兒童基本情況及注意力時間比較

2.2 中文版SNAP-Ⅳ評定量表父母版條目比較

ADHD組中文版SNAP-Ⅳ評定量表父母版條目1、4、7、8、10、11、14、15、16、18、20、21、22的得分高于對照組（P＜0.05），見表2。

表2 ADHD組和對照組中文版SNAP-Ⅳ評定量表父母版各條目比較 ［M（P25，P75）］

2.3 決策樹模型

將注意力時間和中文版SNAP-Ⅳ評定量表父母版差異有統(tǒng)計學意義的條目進行決策樹分析，選擇CHAID法依次尋找最大影響因子并劃分預(yù)測節(jié)點。以分組（1=對照組，2=ADHD組）作為因變量，對各個自變量進行自動分類，并與目標變量進行卡方檢驗，選擇差異顯著性最大的自變量作為樹狀結(jié)構(gòu)的第一層。再以目標變量的各個類別作為第一層各個節(jié)點，在各節(jié)點上對其他變量進行卡方檢驗，繼續(xù)形成以下級別的層次和節(jié)點（圖1）。最后進入CHAID模型的有3個變量，分別是注意力時間、中文版SNAP-Ⅳ評定量表父母版的條目14和條目15。

注意力時間是決策樹的根節(jié)點。注意力時間1～3 min為節(jié)點1，直接判斷為ADHD的準確率（正確診斷的比例）為86%。注意力時間9～16 min者為節(jié)點4，直接判斷為非ADHD的準確率為87.9%。注意力時間4～5 min是節(jié)點2，中文版SNAP-Ⅳ評定量表父母版條目14（總是一直在動或像裝了馬達似的動個不停）作為節(jié)點2的第二層：條目14得分為3是第5節(jié)點，判斷ADHD的準確度為82%；條目14得分為0～2是第6節(jié)點，判斷非ADHD的準確度為53.8%。注意力時間6～8 min是第3節(jié)點，條目15（話很多）作為節(jié)點3的第二層：條目15得分為2～3者，判斷ADHD的準確度為61.5%；條目15得分為0～1者，判斷非ADHD的準確度為89.7%。ADHD組中，預(yù)測ADHD的準確率為81%；對照組中，預(yù)測非ADHD的準確率為69%，總體準確率為75%。

為評價模型的診斷效能，分析決策樹模型的預(yù)測效果見表3，靈敏度（ADHD組中預(yù)測陽性例數(shù)/ADHD組總例數(shù)）為81.0%，特異度（對照組中預(yù)測陰性例數(shù)/對照組總例數(shù)）為69.0%，陰性預(yù)測值（對照組中預(yù)測陰性例數(shù)/預(yù)測陰性總例數(shù)）為78.4%，陽性預(yù)測值（ADHD組中預(yù)測陽性例數(shù)/預(yù)測陽性總例數(shù)）為72.3%。

表3 決策樹模型的預(yù)測結(jié)果 （例）

2.4 受試者工作特征曲線分析

采用受試者工作特征曲線對決策樹模型的預(yù)測概率進行評估（圖2）。決策樹模型曲線下面積（area under curve，AUC）為0.816（95%CI：0.774～0.857，P＜0.001）。提示決策樹模型預(yù)測價值較高，對兒童ADHD的快速篩查具有一定的準確性。最佳截斷值為0.29，靈敏度為93.0%，特異度為55.0%，約登指數(shù)0.5，陰性預(yù)測值為88.7%，陽性預(yù)測值為67.4%。

3 討論

由于學齡前兒童ADHD癥狀不典型，且缺乏輔助診斷的生物標志物，兒童行為問題是否符合ADHD的判斷在相當大程度取決于臨床醫(yī)生的專業(yè)背景及家長對ADHD癥狀的認知［16］。量表評估是照料者、老師、醫(yī)生采用特定量表報告兒童行為的一種方法。中文版SNAP-Ⅳ評定量表父母版是常用的學齡前兒童ADHD行為評定量表之一［17］，由于其能反映兒童的日常生活及ADHD癥狀，因此具有重要的臨床參考價值。然而中文版SNAP-Ⅳ評定量表父母版的26個條目均為4級評分，主觀性大，測評者需要反復(fù)思考取舍，導致測評時間較長；其次由于不同評估者的分數(shù)存在一定差異，可能因恰好高于臨界值，得到不同的結(jié)論［17］。因此需要在行為量表基礎(chǔ)上結(jié)合訪談保證評估的有效性［18］。訪談需要由兒童保健、發(fā)育行為兒科學、精神及心理學等醫(yī)生執(zhí)行。我國由于兒童基數(shù)大，部分地區(qū)醫(yī)務(wù)人員數(shù)量相對不足［19］，或缺乏足夠經(jīng)驗，兒童心理保健覆蓋面不高，難以開展大面積測評，導致很多ADHD患兒被延誤診斷，有地區(qū)報道超過一半兒童到學齡期才被發(fā)現(xiàn)ADHD［20］。因此在人群中快速篩查學齡前ADHD患兒已成為兒童保健領(lǐng)域研究的熱點問題。

本研究增加了注意力時間這個客觀指標，結(jié)合中文版SNAP-Ⅳ評定量表父母版進行統(tǒng)計學處理，構(gòu)建預(yù)測模型。根據(jù)單因素分析和決策樹分析，發(fā)現(xiàn)對ADHD篩查有貢獻的主要因素為注意力時間、中文版SNAP-Ⅳ評定量表父母版的條目14和條目15。既往報道學齡前ADHD兒童以好動為主要表現(xiàn)［21］，本研究發(fā)現(xiàn)中文版SNAP-Ⅳ評定量表父母版進入預(yù)測模型的2個條目均為沖動/多動因子，和文獻［21］觀點一致。但我們發(fā)現(xiàn)注意力時間對篩查模型的貢獻最大，提示客觀量化的注意力觀察記錄應(yīng)成為著重關(guān)注點，進一步證實需要綜合量表評估和行為訪談完成ADHD診斷。

受試者工作特征曲線的AUC是評價快速篩查診斷價值的最佳指標之一，AUC越大，說明診斷的準確性越高。本模型的AUC為0.816，說明其具有一定的準確性，能較為精確區(qū)分ADHD患兒與非ADHD兒童。生成的預(yù)警模型條目數(shù)明顯減少，簡化為條目14、條目15及注意力時間3項。家長經(jīng)過培訓后即可在家庭完成注意力時間記錄；其余的2個條目將4級評分簡化為2級，與完整的中文版SNAP-Ⅳ評定量表父母版相比，節(jié)約了評估時間，醫(yī)務(wù)人員在兒童體格發(fā)育檢查過程即可指導家長快速完成；判斷方式簡單，不需要安排醫(yī)務(wù)人員全量表（26個條目）逐項解釋，也無需專人計算分數(shù)。篩查陰性者可按照常規(guī)兒童保健流程管理，篩查陽性者作為可疑ADHD患兒，需立即轉(zhuǎn)?？崎T診評估，明確診斷。預(yù)警模型在我院門診實施6個月，醫(yī)務(wù)人員人均門診量較同期上升約32%，表明該模型可縮短測評時間及兒童候診等待時間；根據(jù)預(yù)警模型結(jié)果分流心理門診就診兒童，優(yōu)化就診流程、提升門診運行效率、節(jié)約醫(yī)療人力資源、擴大門診量。

早期干預(yù)可以減緩ADHD的程度，減少繼發(fā)性問題［22］。越來越多的證據(jù)表明，針對學齡前兒童采用父母培訓，實施行為管理，有助于提高依從性、改善治療效果，促進患兒學業(yè)及社會功能改善［23］。本研究為臨床醫(yī)生及公共衛(wèi)生醫(yī)生開展全人口快速篩查ADHD提供依據(jù)。即便暫時不具備開展ADHD?？圃\療條件的醫(yī)療機構(gòu)，尤其是基層醫(yī)院或幼兒園的保健醫(yī)師，經(jīng)過培訓，也可開展ADHD初篩；可疑者轉(zhuǎn)上級醫(yī)院進一步評估。有助于增強基層醫(yī)務(wù)人員對ADHD患兒的早期篩查能力，具有較好的推廣潛力。今后將進一步擴大研究范圍，制定并完善一套操作簡便、實用、符合我國國情且具有循證依據(jù)的ADHD篩查流程及應(yīng)用規(guī)范，開發(fā)專項區(qū)域性的信息平臺，對篩查陽性的患兒進行篩查-轉(zhuǎn)診-評估-確診-干預(yù)-隨訪的閉環(huán)管理模式。預(yù)計未來將ADHD篩查納入常規(guī)兒童保健工作的范疇，提高兒童ADHD篩查的普及率，提升兒童心理保健的覆蓋面，保障ADHD患兒在學齡前接受全方位診治，完善兒童心理保健工作統(tǒng)籌管理，協(xié)助衛(wèi)生健康行政部門制訂促進兒童身心健康的公共衛(wèi)生策略。

利益沖突聲明：所有作者均聲明不存在利益沖突。