Comparação entre a detecção de comunidades e o algoritmo K-Means na descoberta do espectro do Transtorno do Déficit de Atenção e Hiperatividade (TDAH)

Abstract

Transtorno do Déficit de Atenção/Hiperatividade (TDAH) é um transtorno do neurodesenvolvimento que afeta a atenção e o controle comportamental. Os sintomas são frequentemente tratados de forma individualizada, mas a heterogeneidade do transtorno sugere a necessidade de abordagens mais personalizadas. Este estudo utilizou uma rede complexa de pacientes com TDAH para investigar a possibilidade de diferentes perfis de prejuízo atencional. A análise da rede revelou a presença de dois grupos distintos: um grupo moderado e um grupo severo. O grupo moderado apresentou tempos de reação mais rápidos e maiores valores de centralidade do que o grupo severo. Essas descobertas sugerem que os dois grupos podem apresentar diferentes características atencionais, o que pode ter implicações para o diagnóstico e tratamento do TDAH. O estudo utilizou o algoritmo de clusterização KMeans para identificar os dois grupos. Os resultados do teste de hipótese forneceram suporte à hipótese alternativa, indicando que a divisão em dois grupos distintos com base na variabilidade atencional é estatisticamente significativa. Este estudo fornece evidências de que os pacientes com TDAH podem apresentar diferentes características atencionais. Essas descobertas podem levar ao desenvolvimento de abordagens de diagnóstico e tratamento mais personalizado para o TDAH.