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为解决成人注意力缺陷多动障碍（ADHD）、自闭症谱系障碍（ASD）及其共病（ADHD + ASD）的诊断难题，研究人员开展了相关研究。通过对 300 名成人的调查，发现 BAARS IV、AQ、EQ 及 ALS - 18 量表相关指标可鉴别这些病症。这为临床诊断提供了重要依据。
在神经发育领域，注意力缺陷多动障碍（Attention Deficit Hyperactivity Disorder，ADHD）和自闭症谱系障碍（Autism Spectrum Disorder，ASD）一直是备受关注的焦点。ADHD 主要表现为与年龄和发育水平不相称的注意力不集中、多动和冲动行为，这些症状会持续影响患者生活的多个方面；而 ASD 则以社交互动和沟通障碍，以及重复刻板的行为和兴趣模式为特征。这两种疾病通常在儿童时期发病，并会延续到成年阶段。
随着人们对成年期 ADHD 和 ASD 的认识逐渐加深，寻求诊断的人数不断增加，这就对诊断服务提出了更高的要求。然而，这两种疾病常常共病，使得诊断变得更加复杂。例如，研究发现，ADHD 是 ASD 最常见的共病情况，在 ASD 患者中，ADHD 的共病率估计在 40% - 70% 之间；同时，在 ADHD 患者中，也有 10% - 20% 存在 ASD 或其相关特质。这表明，ADHD 和 ASD 的诊断类别可能并非基于完全独立的潜在机制或功能障碍。
此外，情感不稳定在多种精神疾病中都有出现，虽然它在 ADHD 患者中较为突出，但在普通人群中筛查 ADHD 时，其特异性较低。而且，之前的研究并未深入探讨情感不稳定在区分 ADHD、ASD 以及 ADHD + ASD 方面的判别价值。因此，为了更准确地诊断和区分这些疾病，深入研究情感不稳定的作用显得尤为重要。
为了解决这些问题，来自希腊雅典国立与卡波迪斯特里亚大学（National and Kapodistrian University of Athens）第一精神科成人神经发育科的研究人员开展了一项研究。他们对 300 名无智力发育障碍的成年人进行了评估，这些人在 2020 - 2023 年期间被诊断为 ADHD、ASD 或 ADHD + ASD。研究人员让这些患者在临床评估前，通过在线平台完成一系列问卷，包括用于评估 ADHD 的改良版巴克利成人 ADHD 评定量表（Barkley Adult ADHD Rating Scale - IV，BAARS IV）、评估 ASD 特征的自闭症谱系商数量表（Autism Spectrum Quotient，AQ）和共情商数量表（Empathy Quotient，EQ），以及评估情感不稳定的情感不稳定量表（Affective Lability Scale，ALS）。之后，研究人员对这些问卷数据进行统计分析，以探究不同量表得分在区分这三种疾病中的作用。
研究结果如下：
- ADHD 特征：通过对 BAARS IV 量表得分的分析发现，ADHD 组在过去（5 - 12 岁）和最近 6 个月的总分及所有子量表得分均显著高于 ASD 组；在 5 - 12 岁的多动和冲动子量表，以及最近 6 个月的多动和冲动子量表上，ADHD + ASD 组得分显著高于 ASD 组；在最近 6 个月的注意力不集中子量表上，ADHD + ASD 组得分也高于 ASD 组，且接近显著水平。这表明 ADHD 患者在自我报告的 ADHD 特征方面，症状比 ASD 患者更严重，而 ADHD + ASD 患者的症状又比单纯 ADHD 患者更严重。
- ASD 特征：AQ 量表结果显示，ADHD 组的总分及所有子量表得分均显著低于 ASD 组和 ADHD + ASD 组；EQ 量表方面，ADHD 组总分显著高于 ASD 组，但与 ADHD + ASD 组无显著差异，而 ADHD + ASD 组总分显著高于 ASD 组。这说明 ASD 患者在自闭症谱系特征方面更为突出，且在共情能力上存在明显缺陷。
- 情感不稳定量表 ALS：ADHD 组的 ALS 总分显著高于 ASD 组，但低于 ADHD + ASD 组；在焦虑 - 抑郁子量表上，三组无显著差异；在抑郁 - 欣快子量表上，ASD 组得分显著低于 ADHD + ASD 组；在愤怒子量表上，ADHD 组得分高于 ASD 组，但低于 ADHD + ASD 组。这表明 ADHD + ASD 患者的情感不稳定程度最高，而 ASD 患者在抑郁 - 欣快和愤怒相关的情感表达上存在差异。
- 逐步逻辑回归分析：通过逐步逻辑回归分析，研究人员发现了一些能够区分不同疾病组的关键指标。例如，BAARS IV 过去总分、当前注意力不集中、AQ 总分和 EQ 总分可用于区分 ADHD 和 ASD；BAARS IV 过去总分、AQ 总分和 ALS 愤怒子量表可区分 ADHD 和 ADHD + ASD；BAARS IV 当前总分和 EQ 总分可区分 ASD 和 ADHD + ASD。
研究结论和讨论部分指出，该研究具有重要意义。首先，研究结果支持将情感维度纳入诊断框架，这为临床医生区分神经发育疾病提供了新的视角和依据。例如，ALS 愤怒子量表在区分 ADHD 和 ADHD + ASD 方面具有显著作用，这意味着愤怒相关的情感不稳定可能是 ADHD + ASD 的一个重要情感特征。其次，研究发现不同疾病组在各种量表得分上存在差异，这有助于临床医生更准确地识别患者的疾病类型，从而制定更有针对性的干预策略。例如，对于 ASD 患者，可以着重关注其社交技能和共情能力的培养；对于 ADHD 患者，则可侧重于注意力和冲动控制的训练；对于 ADHD + ASD 患者，需要综合考虑两种疾病的特点进行干预。
然而，该研究也存在一些局限性。例如，研究采用的是横断面设计，无法推断因果关系或追踪疾病的发展轨迹；研究主要依赖自我报告测量，在回顾童年特征时可能存在偏差；样本主要来自寻求神经发育评估的人群，存在选择偏倚，可能无法代表所有 ADHD 或 ASD 患者。未来的研究需要进一步改进研究设计，纳入更多样化的人群，综合考虑更多影响因素，以更全面地理解 ADHD、ASD 及其共病的特征和机制。
总之，这项发表在《BMC Psychiatry》上的研究，为 ADHD、ASD 及其共病的诊断和鉴别提供了有价值的参考，为后续研究和临床实践指明了方向，推动了神经发育领域的发展。
研究人员开展研究时用到的主要关键技术方法：
研究人员从希腊雅典国立与卡波迪斯特里亚大学第一精神科成人神经发育科收集了 300 名成年人作为样本队列。采用在线平台收集数据，让患者完成 BAARS IV、AQ、EQ 和 ALS - 18 等问卷。运用 SPSS - 28? 软件进行统计分析，包括用卡方检验比较比例，用单因素方差分析评估连续变量，用 Tukey’s HSD 检验进行事后分析，以及进行逐步逻辑回归分析以确定区分不同疾病组的变量。
