Exploración de la estructura fenotípica del trastorno por déficit de atención con hiperactividad (TDAH): subtipos frente a continuo de gravedad

  1. Víctor B. Arias 1
  2. Jonatan Frutos 2
  3. Henar Rodríguez 2
  4. Benito Arias 2
  1. 1 Universidad de Salamanca
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  2. 2 Universidad de Valladolid
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Zeitschrift:
Psicología conductual = behavioral psychology: Revista internacional de psicología clínica y de la salud

ISSN: 1132-9483

Datum der Publikation: 2019

Ausgabe: 27

Nummer: 1

Seiten: 69-85

Art: Artikel

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Zusammenfassung

El DSM-5 requiere para el diagnóstico del trastorno por déficit de atención con hiperactividad (TDAH) la presencia de al menos seis síntomas, dando lugar a tres subtipos o presentaciones. Sin embargo la validez de los subtipos sigue siendo objeto de debate. Nuestros objetivos fueron (a) investigar si el TDAH es mejor caracterizado como una tipología, un continuo o una mixtura de ambos, e (b) investigar si las presentaciones del TDAH propuestas por el DSM-5 pueden ser empíricamente validadas. Para ello, comparamos modelos factoriales, modelos de perfiles latentes y modelos factoriales mixtos estimados sobre los datos provenientes de 871 niños (de 5 a 14 años). El mejor modelo fue el de dos factores (déficit de atención e hiperactividad/impulsividad) y cuatro clases. Las clases no representaron grupos con perfiles sintomáticos cualitativamente distintos, sino una mixtura de distribuciones aproximadamente normales subyacentes a un mismo continuo de gravedad. Estos resultados no apoyan la categorización de los niños en subtipos o presentaciones, sino su evaluación en un continuo de gravedad cuyo extremo superior podría entenderse como la manifestación clínica del TDAH.

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de un modelo factorial dentro de cada clase). En un primer paso, el MFM establece que la heterogeneidad observada en la manifestación de los síntomas obedece a la presencia de clases (o perfiles) distintos. Sin embargo, y a diferencia del ACL, se asume que las clases son internamente heterogéneas mediante la estimación de un modelo factorial confirmatorio o exploratorio para cada clase. En consecuencia, en un modelo MFM la variabilidad con que las personas presentan los síntomas se explica, por una parte, a través de su pertenencia a clases distintas (p. ej., afectados y no afectados), así como por la variabilidad intraclase (p. ej., se asume que los sujetos afectados pueden diferir entre sí en la gravedad con la que manifiestan los síntomas, como de hecho se observa en la realidad, dada la conocida heterogeneidad conductual del TDAH). Una ventaja adicional del MFM es que su ajuste puede ser comparado directamente con el de modelos factoriales y de clases latentes mediante algunos de los índices habitualmente utilizados en la literatura (Lubke y Neale, 2008).

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Bibliographische Referenzen

  • Amador, J. A., Forns, M., Guàrdia, J. y Peró, M. (2006). DSM-IV attention deficit hyperactivity disorder symptoms: agreement between informants in prevalence and factor structure at different ages. Journal of Psychopathology and Behavioral Assessment, 28, 23-32.
  • Asociación Americana de Psiquiatría (1988). Manual diagnóstico y estadístico de los trastornos mentales, DSM-III-R (3ª ed. rev.). Barcelona: Elservier Masson (Orig. 1987).
  • Asociación Americana de Psiquiatría (2014). Manual diagnóstico y estadístico de los trastornos mentales: DSM-5. Buenos Aires: Editorial Médica Panamericana (Orig. 2013).
  • Arias, V. B., Esnaola, I. y Rodríguez-Medina, J. (2018). Identifying potentially marker symptoms of attention-deficit/hyperactivity disorder. PeerJ, 6, e4820.
  • Arias, V. B., Ponce, F. P. y Núñez, D. (2016a). Bifactor models of attention-deficit/hyperactivity disorder (ADHD): an evaluation of three necessary but underused psychometric indexes. Assessment, 20, 1-13.
  • Arias, V. B., Ponce, F. P., Martínez-Molina, A., Arias, B. y Núñez, D. (2016b). General and specific attention-deficit/hyperactivity disorder factors of children 4 to 6 years of age: an exploratory structural equation modeling approach to assessing symptom multidimensionality. Journal of Abnormal Psychology, 125, 125.
  • Barkley, R. A. y Murphy, K. (2006). Attention-deficit hyperactivity disorder. A clinical workbook. New York, NY: Guilford.
  • Bauermeister, J. J., Canino, G., Polanczyk, G. y Rohde, L. A. (2010). ADHD across cultures: ¿Is there evidence for a bidimensional organization of symptoms? Journal of Clinical Child and Adolescent Psychology, 39, 362-372.
  • Beauducel, A. y Herzberg, P. Y. (2006). On the performance of maximum likelihood versus means and variance adjusted weighted least squares estimation in CFA. Structural Equation Modeling, 13, 186-203.
  • Borsboom, D., Rhemtulla, M., Cramer, A. O. J., Van der Maas, H. L. J., Scheffer, M. y Dolan, C. V. (2016). Kinds versus continua: a review of psychometric approaches to uncover the structure of psychiatric constructs. Psychological medicine, 46, 1567-1579.
  • Browne, M. W. y Cudeck, R. (1992). Alternative ways of assessing model fit. Sociological Methods & Research, 21, 230-258.
  • Cardo, E., Servera, M. y Llobera, J. (2007). Estimación de la prevalencia del trastorno por déficit de atención e hiperactividad en población normal de la isla de Mallorca. Revista de Neurología, 44, 10-14.
  • Clark, S. L., Muthén, B., Kaprio, J., D´Onofrio, B. M., Viken, R. y Rose, R. J. (2013). Models and strategies for factor mixture analysis: an example concerning the structure underlying psychological disorders. Structural Equation Modeling: a multidisciplinary journal, 20, 681-703.
  • Gomez, R. (2007). Australian parent and teacher ratings of the DSM-IV ADHD symptoms: differential symptom functioning and parent-teacher agreement and differences. Journal of Attention Disorders, 11, 17-27.
  • Gomez, R., Vance, A. y Gomez, R. M. (2013). Maternal ratings of the ADHD symptoms: suptypes versus severity in clinic-referred children and adolescents. Journal of Attention Disorders, 20, 414-423.
  • Hu, L. y Bentler, P. M. (1999). Cutoff criteria for fit indexes in covariance structure analysis: conventional criteria versus new alternatives. Structural Equation Modeling, 6, 1-55.
  • Hudziak, J. J., Achenbach, T. M., Althoff, R. R. y Pine, D. S. (2007). A dimensional approach to developmental psychopathology. International Journal of Methods in Psychiatric Research, 16, S16-S23.
  • Hudziak, J. J., Heath, A. C., Madden, P. F., Reich, W., Bucholz, K. K., Slutske, W., Bierut, L. J., Neuman, R. y Todd, R. D. (1998). Latent class and factor analysis of DSM-IV ADHD: a twin study of female adolescents. Journal of the American Academy of Child & Adolescent Psychiatry, 37, 848-857.
  • Leoutsakos, J. S., Zandi, P. P., Bandeen-Roche, K. y Lyketsos, C. G. (2010). Searching for valid psychiatric phenotypes: Discrete latent variable models. International Journal of Methods in Psychiatric Research, 19, 63-73.
  • Lo, Y., Mendell, N. R. y Rubin, D. B. (2001). Testing the number of components in a normal mixture. Biometrika, 88, 767-778.
  • Lubke, G. H., Hudziak, J. J., Derks, E. M., van Bijsterveldt, T. y Boomsma, D. I. (2009). Maternal ratings of attention problems in ADHD: evidence for the existence of a continuum. Journal of the American Academy of Child and Adolescent Psychiatry, 48, 1085-1093.
  • Lubke, G. H. y Neale, M. C. (2008). Distinguishing between latent classes and continuous factors with categorical out-comes: Class invariance of parameters of factor mixture models. Multivariate Behavioral Research, 41, 499-532.
  • Lubke, G.H. y Muthén, B. (2005). Investigating population heterogeneity with factor mixture models. Psychological Methods, 10, 21-39.
  • Lubke, G. H., Muthén, B., Moilanen, I. K., McGough, J. J., Loo, S. K., Swanson, J., May, Y., Taanila, A., Tuula, H., Marjo-Riitta, J. y Smalley, S. L. (2007). Subtypes versus severity differences in attention deficit/hyperactivity disorder in the Northern Finnish Birth Cohort. Journal of the American Academy of Child and Adolescent Psychiatry, 46, 1584-1593.
  • Marsh, H. W. y Hau, K. (1996). Assessing goodness of fit: is parsimony always desirable? Journal of Experimental Education, 64, 364-390.
  • McCutcheon, A. L. (1987). Latent Class Analysis (Quantitative Applications in the Social Sciences). Londres: Sage.
  • Muthén, B. y Shedden, K. (1999). Finite mixture modeling with mixture outcomes using the EM algorithm. Biometrics, 55, 463-469.
  • Muthén, L. K. y Muthén, B. (2015). Mplus statistical software version 7.31. Los Angeles, CA: autor.
  • Narad, M. E., Garner, A. A., Peugh, J. L., Tamm, L., Antonini, T. N., Kingery, K. M. y Epstein, J. N. (2015). Parent-teacher agreement on ADHD symptoms across development. Psychological assessment, 27, 239.
  • Nigg, J. T., Tannock, R. y Rohde, L. A. (2010). What is to be the fate of ADHD subtypes? An introduction to the special section on research on the ADHD subtypes and implications for the DSM-V. Journal of Clinical and Adolescent Psychology, 39, 723-725.
  • Pickles, A. y Angold, A. (2003). Natural categories or fundamental dimensions: on carving nature at the joints and the rearticulation of psychopathology. Development and Psychopathology, 15, 529-551.
  • Polanczyk, G., de Lima, M., Lessa, B., Biederman, J. y Rohde, L. A. (2007). The worldwide prevalence of TDAH: a systematic review and metaregression analysis. The American Journal of Psychiatry, 164, 942-948.
  • Ranby, K. W., Boynton, M. H., Kollins, S. H., McClernon, F. J., Yang, C. M. y Fuemmeler, B. F. (2012). Understanding the phenotypic structure of adult retrospective ADHD symptoms during childhood in the United States. Journal of Clinical Child and Adolescent Psychology, 41, 261-274.
  • Reise, S. P. y Waller, N. G. (2009). Item response theory and clinical measurement. Annual review of clinical psychology, 5, 27-48.
  • Swanson, J. M., Schuck, S., Porter, M. M., Carlson, C., Hartman, C. A., Sergeant, J. A. y Wigal, T. (2012). Categorical and dimensional definitions and evaluations of symptoms of ADHD: history of the SNAP and the SWAN rating scales. The International Journal of Educational and Psychological Assessment, 10, 51.
  • Willcutt, E. G., Nigg, J. T., Pennington, B. F., Solanto, M. V., Rohde, L. A., Tannock, R. y Lahey, B. B. (2012). Validity of DSM-IV attention deficit/hyperactivity disorder symptom dimensions and subtypes. Journal of abnormal psychology, 121, 991-1010.
  • World Health Organization (1991). International classification of diseases (ICD-10). Ginebra: Autor.
  • Yung, Y. F. (1997). Finite mixtures in confirmatory factor-analysis models. Psychometrika, 62, 297-330.
  • Zinbarg, R. E., Revelle, W., Yovel, I. y Li, W. (2005). Cronbach’s alpha, Revelle’s beta, and McDonald’s omegah: their relations with each other and two alternative conceptualizations of reliability. Psychometrika, 70, 123-133.
Fuente de los datos: Dialnet