Optimizarea Machine Learning a SNAP-IV pentru screeningul eficient al ADHD

Cercetătorii au utilizat învățarea automată pe mai mulți clasificatori pentru a identifica elementele cel mai predictive din scala de evaluare SNAP-IV, reducând evaluarea cu 18 articole la 4 articole raportate de părinți și 6 articole raportate de către învățători, menținând în același timp acuratețea diagnosticului. Forma scurtată a demonstrat performanțe robuste pe cohorte independente și validitate structurală prin analiză factorială de confirmare, oferind un instrument mai eficient pentru screeningul ADHD la scară largă fără a compromite calitatea psihometrică.