Uso del Matching Familiar Figures Test 20 en el diagnóstico de niños con trastorno por déficit de atención con hiperactividad

Abstract

[ES]Este estudio descriptivo se centra en las diferencias entre casos de trastorno por déficit de atención con hiperactividad (TDAH) y controles en impulsividad cognitiva, buscando el mejor modelo basado en el Matching Familiar Figures Test 20 (MFFT-20) que permita predecir y diagnosticar TDAH, analizando la validez de la prueba para el diagnóstico del trastorno. Se empleó un diseño ex post facto en una muestra de 100 casos de TDAH (criterios DSM-IV) y 100 controles entre 7 y 11 años, analizados mediante el MFFT-20. Los controles fueron reclutados de forma aleatoria y emparejados según edad, sexo y zona sociodemográfica con los casos. Los casos presentan un estilo cognitivo medio significativamente mas impulsivo (d = 1,29), con menor suma de latencias (d = 0,71) y mayor suma de errores (d = 2,20) en el MFFT20. El modelo de regresión logística que mejor predice TDAH está formado por las variables edad y suma de errores del MFFT-20 y la formula derivada del modelo presenta una sensibilidad del 80% y especifidad del 80% para TDAH, tomando como prueba de referencia criterios DSM-IV. La prueba MFFT-20 presenta indicadores de adecuada validez de criterio en TDAH, contribuyendo a incrementar la objetividad en su análisis.[EN]The descriptive study focused on the differences among patients with Attention Deficit Hyperactivity Disorder (ADHD) and controls, in relation to cognitive impulsivity and to find the best model based in Matching Familiar Figures Test 20 (MFFT-20) which permits to predict and to diagnose ADHD, analyzing the validity of the test for the diagnostic of the disease. Ex post facto study. We study 100 ADHD cases (DSM-IV criteria) and 100 controls, ranging between 7 and 11 years of age, analyzed with MFFT-20. Controls were randomly recruited and matched by age, gender and sociodemography area with cases. Cases show an average cognitive style significantly more impulsive (effect size d = 1.29) with a smaller sum of latencies (effect size d = .71) and a bigger sum of errors (effect size d = 2.20). The logistic regression model that best predicts ADHD in constituted by age and errors score of MFFT-20. The derived formula from the model shows a 80% of sensivity and a 80% of specificity for ADHD, regarding as gold standard the DSM-IV criteria. MFFT-20 test shows indicators of appropriate validity for diagnose in ADHD, contributing to increase the objectivity in his analysis.