Título: Comparação entre a detecção de comunidades e o algoritmo K-Means na descoberta do espectro do Transtorno do Déficit de Atenção e Hiperatividade (TDAH)
Autores: Marnes Adao Simão Cassule, Luiz Renato Rodrigues Carreiro, Leandro Augusto Silva
Resumo: 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.
Palavras-chave: déficit de atenção e hiperatividade/impulsividade, variabilidade atencional, detecção de comunidade, redes complexas, espectro do transtorno do déficit de atenção e hiperatividade, KMeans, cluster, elbow.
Páginas: 8
Código DOI: 10.21528/CBIC2023-124
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