CRII: HCC: A multimodal approach for the assessment of hyperactivity behaviors in ADHD

CRII:HCC:评估 ADHD 多动行为的多模式方法

基本信息

  • 批准号:
    2245495
  • 负责人:
  • 金额:
    $ 17.48万
  • 依托单位:
  • 依托单位国家:
    美国
  • 项目类别:
    Standard Grant
  • 财政年份:
    2023
  • 资助国家:
    美国
  • 起止时间:
    2023-09-15 至 2025-08-31
  • 项目状态:
    未结题

项目摘要

This research focuses on the impacts of misdiagnosing Attention Deficit Hyperactivity Disorder (ADHD). This project provides decision support to clinicians to improve the diagnosis of ADHD. The goal is to enhance the accuracy and reliability of ADHD assessments. This project also will add to the generalized understanding of human activity recognition. It is typical for people with ADHD to express inattention, impulsivity, and hyperactivity. Hyperactivity symptoms include fidgeting, restlessness, talking too much or at the wrong time. These symptoms are first noticed by parents and teachers. This often results in an evaluation for ADHD. Assessing these behaviors is challenging. It may rely on information provided through interviews, observations, and surveys. The gathering of this information is from parents, teachers, and clinicians. Various factors may influence the ability to receive an accurate diagnosis of ADHD. These factors may include parental income or a child's gender, race, or symptom severity. The project aims to develop computational approaches to collect and analyze ADHD data. The project will use a combination of human expertise and computational ADHD data collected. The project expectation is this will allow improved understanding of ADHD behaviors. The approach will provide quality and reliable information to improve ADHD assessment. Early diagnosis and targeted interventions can improve and empower people with ADHD, which will help them to reach their full potential.Current technology offers promising opportunities to support professionals in the assessment of ADHD. These advancements include inertial movement units (IMU), touch-sensitive screens, and high precision cameras. These technologies provide access to health-related behavioral information. These may include movement levels, physical activity, and speech. This data could offer valuable insights into hyperactivity behaviors. It is not clear which current sensors will improve the assessment of hyperactivity. This research will focus on designing applications to improve and support this process. The applications will gather sensor data and contextual data gathered from children. There will be a mix of children with and without an ADHD diagnosis. The research team will conduct interviews to understand the needs of experts. This will lead to the creation of an application to improve data collection for ADHD. An evaluation of the created application will show its feasibility and acceptability. This evaluation will provide meaningful information about ADHD hyperactivity behaviors. It will augment the capabilities of experts in the assessment process. The result will be a decision support system to aid in the assessment of neuro-diverse behaviors.This award reflects NSF's statutory mission and has been deemed worthy of support through evaluation using the Foundation's intellectual merit and broader impacts review criteria.
本研究的重点是对注意力缺陷多动障碍误诊的影响。本项目为临床医生提供决策支持,以改善ADHD的诊断。目的是提高ADHD评估的准确性和可靠性。该项目还将增加对人类活动识别的广义理解。典型的ADHD患者表现为注意力不集中、冲动和多动。多动症的症状包括坐立不安、坐立不安、说话太多或在错误的时间说话。这些症状首先由家长和老师注意到。这通常会导致ADHD的评估。评估这些行为是有挑战性的。它可能依赖于通过访谈、观察和调查提供的信息。这些信息的收集来自家长、老师和临床医生。各种因素可能会影响对ADHD的准确诊断。这些因素可能包括父母收入或孩子的性别、种族或症状严重程度。该项目旨在开发收集和分析ADHD数据的计算方法。该项目将结合人类专业知识和收集的计算ADHD数据。该项目的期望是,这将有助于提高对多动症行为的理解。该方法将为改进ADHD评估提供高质量和可靠的信息。早期诊断和有针对性的干预可以改善和增强多动症患者的能力,这将帮助他们充分发挥潜力。目前的技术为专业人员评估ADHD提供了很好的机会。这些进步包括惯性运动单元(IMU)、触敏屏幕和高精度相机。这些技术提供了获取与健康有关的行为信息的途径。这些可能包括运动水平、身体活动和语言。这些数据可以为过度活跃的行为提供有价值的见解。目前尚不清楚哪些传感器将改善对多动症的评估。本研究将集中于设计应用程序来改进和支持这一过程。这些应用程序将收集传感器数据和从儿童身上收集的上下文数据。有和没有被诊断为多动症的孩子将会混杂在一起。研究小组将进行访谈,了解专家的需求。这将导致创建一个应用程序来改进ADHD的数据收集。对所创建应用程序的评估将显示其可行性和可接受性。该评估将提供有关ADHD多动行为的有意义的信息。它将增强专家在评估过程中的能力。结果将是一个决策支持系统,以帮助评估神经多样性行为。该奖项反映了美国国家科学基金会的法定使命,并通过使用基金会的知识价值和更广泛的影响审查标准进行评估,被认为值得支持。

项目成果

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