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 Nada de lo psicológico nos es ajeno
III Congreso Nacional de Psicología - Oviedo 2017
Universidad de Oviedo

 

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ARTÍCULO SELECCIONADO

Psicothema

ISSN EDICIÓN EN PAPEL: 0214-9915

2011. Vol. 23, nº 4, pp. 818-823
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UTILIDAD DE UN MODELO ESTADÍSTICO DE ESTILOS COGNITIVOS EN EL TRASTORNO POR DÉFICIT DE ATENCIÓN CON HIPERACTIVIDAD

 

José Antonio López Villalobos1, Isabel Serrano Pintado2, Juan Delgado Sánchez-Mateos2,Jesús María Andrés de Llano1, María Isabel Sánchez Azón3 y Susana Alberola López4

1 Complejo Asistencial de Palencia, 2 Universidad de Salamanca, 3 Servicio de Juventud (Diputación de Palencia) y 4 Atención Primaria (Palencia)

El objetivo de este estudio fue buscar el mejor modelo estadístico de estilos cognitivos, basado en las pruebas MFFT-20, CEFT y STROOP para predecir el trastorno por déficit de atención con hiperactividad (TDAH), analizando la validez del modelo para el diagnóstico del trastorno. Se estudió una muestra de 100 casos de TDAH (criterios DSM-IV) y 100 controles entre 7 y 11 años. Los controles fueron reclutados de forma aleatoria y emparejados según edad, sexo y zona sociodemográfica con los casos. Los casos presentaron en promedio mayor impulsividad (d: 1,28), menor flexibilidad cognitiva (d: ,91) y más dependencia de campo (d: 1,62) que los controles. El modelo de regresión logística que mejor predice TDAH está formado por las variables edad, CEFT, MFFT-20 y STROOP, y la fórmula derivada del modelo presenta una sensibilidad del 85% y especifidad del 85% para TDAH, tomando como prueba de referencia criterios DSM-IV. El modelo estadístico de estilos cognitivos presenta indicadores de adecuada validez diagnóstica en TDAH, contribuyendo a incrementar la objetividad en su análisis.

Utility of a statistical model of cognitive styles in attention deficit hyperactivity disorder. The purpose of this study was to determine the best statistical model of cognitive styles, based on the MFFT-20, CEFT and Stroop tests to predict attention deficit hyperactivity disorder (ADHD), analyzing the validity of the model for the diagnosis of the disease. We studied 100 ADHD cases (DSM-IV criteria) and 100 controls, age ranging between 7 and 11 years. Controls were randomly recruited and matched in age, gender and sociodemographic area with ADHD cases. On average, ADHD cases showed more impulsiveness (d: 1.28), less cognitive flexibility (d: 0.91) and more field dependence (d: 1.62) than controls. The logistic regression model that predicts ADHD best is made up of age, CEFT, MFFT-20 and Stroop tests and the formula derived from the model shows 85% sensitivity and 85% specificity for ADHD, regarding the DSM-IV criteria as the standard. The statistical model of cognitive styles presents valid indicators to diagnose ADHD, contributing to an increase in the objectivity of its analysis.

 


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