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2024-09-18Zeitschriftenartikel DOI: 10.25646/12479
ADHS im Kindes- und Jugendalter: Leitliniengerechte Online-Diagnostik im Konsortialprojekt INTEGRATE-ADHD
Hetzke, Leila
Berner, Annalena
Weyrich, Sophia
Romanos, Marcel
Beyer, Ann-Kristin
Schlack, Robert
Ravens-Sieberer, Ulrike
Kaman, Anne
Witte, Julia
Fiessler, Cornelia
Grau, Anna
Horn, Anna
Heuschmann, Peter
Riederer, Cordula
die INTEGRATE-ADHD Study Group
Jans, Thomas
Hintergrund: Im Forschungsprojekt INTEGRATE-ADHD wurden administrative Daten zum Vorliegen einer Aufmerksamkeitsdefizit-/Hyperaktivitätsstörung (ADHS) bei Kindern und Jugendlichen den Ergebnissen einer Elternbefragung sowie einer umfassenden klinischen Diagnostik auf Basis der S3-Leitlinie der Arbeitsgemeinschaft der Wissenschaftlichen Medizinischen Fachgesellschaften (AWMF) gegenübergestellt. Die klinische Diagnostik fand aufgrund der SARS-CoV-2-Pandemie als Online-Diagnostik statt. Vorgehen: Im Beitrag wird dargestellt, wie eine leitliniengerechte klinische ADHS-Diagnostik im Online-Setting umgesetzt werden kann. Eine eigens entwickelte Diagnosematrix wird vorgestellt, welche die Methodik der Diagnostik und des diagnostischen Entscheidungsprozesses abbildet. Die Matrix soll den Diagnostizierenden den Überblick über die zahlreichen Einzelbefunde erleichtern, die über verschiedene Beurteilungsperspektiven und Methoden (z. B. diagnostische Interviews, Beurteilungsskalen, Leistungstests) erhoben wurden, um so eine fundierte und transparente Diagnoseentscheidung treffen zu können. Diskussion: Im Forschungsprojekt INTEGRATE-ADHD zeigte sich, dass eine Online-Diagnostik leitliniengerecht umgesetzt werden kann und ein valides klinisches Urteil ermöglicht. Das Vorgehen wird bezugnehmend auf internationale Leitlinien und Empfehlungen zur Online-Diagnostik (z. B. Aspekte der Umsetzbarkeit, der Akzeptanz sowie der Sicherheit des diagnostischen Vorgehens) diskutiert. Zudem wird beschrieben, welche Herausforderungen und Chancen sich mit der Online-Diagnostik auch für die Anwendung in der klinischen Praxis ergeben.
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MD5: 2c07acbb49b784a1198c347209876793
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DOI
10.25646/12479
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https://doi.org/10.25646/12479
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