An Alternative Approach to Scoring the MTA-SNAP-IV to Guide Attention-Deficit/Hyperactivity Disorder Medication Treatment Titration towards Symptom Remission: A Preliminary Consideration
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The Multimodal Treatment Study for Attention-Deficit/Hyperactivity Disorder Swanson, Nolan, and Pelham, Version IV (MTA-SNAP-IV) is a common rating scale to measure attention-deficit/hyperactivity disorder (ADHD) symptoms during medication treatment. Relying on the traditional scoring approach for this instrument to identify symptom remission, however, may leave a child with significant residual symptoms. The objective of this study was to examine an alternative scoring approach for this instrument to identify the extent of residual symptoms for children completing ADHD medication treatment. METHODS: Parent and teacher ratings on the ADHD symptom component of the MTA-SNAP-IV were extracted from medical records of 80 children completing medication treatment at a specialty clinic in Canada. Data were scored in two ways. 1) Traditional scoring based on assigning a value ranging from 0 to 3 for response options: "Not at all," "Just a little," "Pretty much," or "Very much," for each symptom and then determining a mean across items, and 2) alternative scoring based on assigning values of 0, 0, 0.5, and 1 across the same response options and summing the total across items. Symptom remission based on the former is defined as a mean value ≤ 1, and for the latter it is defined as a summed value equal to 0. RESULTS: Children were significantly less likely to be classified as symptom remitted under the alternative scoring method based on parent, teacher, and combined parent-teacher ratings. Using the alternative scoring approach, residual symptoms were identified for 25%, 39%, and 70% of children classified as symptom remitted (under traditional scoring rules) by parents, teachers, and parents/teachers combined, respectively. CONCLUSIONS: Potential "residual" ADHD symptoms were identified in many children attaining symptom remission using the traditional scoring approach; however, further scrutiny of this alternative scoring approach is required. Although it may improve the ability to detect residual symptoms that could signal the need for further intervention to achieve symptom remission, it may increase the risk of over treatment.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,045 | 0,085 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».