RESUMO
Resumen: ANTECEDENTES: La función cerebral resulta de la actividad eléctrica en redes glío-neuronales, integradas de forma activa por interacciones sensoriales, motoras y reguladores. Redes que oscilan desde la infancia y se modulan por diversos factores de maduración, incluyendo procesos educativos. OBJETIVO: Identificar el espectro de potencia separado en delta (δ), theta (θ), alfa 1 (α1), alfa 2 (α2), beta 1 (β1) y beta 2 (β2) y su topografía en los hemisferios cerebrales de niños, jóvenes y adultos para establecer indicadores EEGc. MÉTODO: Se estudiaron tres grupos de 16 participantes: niños en primaria (GN), estudiantes de licenciatura (GL) y de maestría (GM). Los padres y los participantes otorgaron su consentimiento. En el aparato Nicolet se registró el EEG utilizando el sistema 10/20. Se analizaron muestras bipolares, con T Fourier se obtuvo la potencia absoluta (PA), se calculó su promedio (PPA), la potencia relativa (PR) y los índices de frecuencias lentas/rápidas. Las diferencias se evaluaron con Kruskal Wallis y la comparación de Dunnet para sub-grupos. RESULTADOS: El PPA de seis frecuencias fue mayor en GN que en GL y GM. En éstos fue similar con excepciones, relacionadas con la distribución topográfica. El índice δ/α fue mayor en GN con particular distribución topográfica y θ/α fue más variable. La PR de α fue mayor en GL y GM comparados con GN, la de θ y de δ en algunas derivaciones, fueron mayores en el GN. DISCUSIÓN Y CONCLUSIÓN: En la maduración cerebral disminuye la PA debido a la integración de más ensambles glío-neuronales, que presentan mayor asimetría en determinada frecuencia. Estos perfiles establecen indicadores para compararlos con futuros registros EEG.
Abstract: ANTECEDENTS: Cerebral function results from the electrical activity in glial-neuronal networks, integrated proactively through sensory, motor, and regulating interactions. These networks oscillate since early life and are modulated by diverse maturation factors, including educational processes. OBJECTIVE: To identify the power spectrum separated in delta (δ), theta (θ), alfa 1 (α1), alfa 2 (α2), beta 1 (β1) y beta 2 (β2), and their topography in cerebral hemispheres of children, youngsters, and adults to establish qEEG indicators. METHOD: We studied three groups of 16 participants each: elementary school children (CG), undergraduate students (UG), and graduate students (GG). Parents and participants granted their consent. The EEG was recorded (Nicolet) following the 10/20 system. Bipolar samples were analyzed. Absolute power (AP) was obtained with Fourier transform; its average (AAP) relative power (RP), and slow/fast frequencies and indices were calculated. Differences were assessed with Kruskal Wallis and Dunnet's comparison for subgroups. RESULTS: The AAP of six frequencies was higher in CG than in UG and GG. Frequencies were similar with exceptions correlating with topographic distribution. The δ/α index was higher in CG with a particular topographic distribution, θ/α varied more. RP of α was higher in UG and GG than in CG; that of θ and δ were higher in some leads of CG. DISCUSSION AND CONCLUSION: During cerebral maturation, AP diminishes due to integration of more glial-neuronal ensembles, presenting greater asymmetry in a giving frequency. These profiles establish indicators for comparison with future EEG recordings.