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Quantitative electroencephalography (qEEG) to discriminate primary degenerative dementia from major depressive disorder (depression)
Deslandes, Andréa; Veiga, Heloisa; Cagy, Mauricio; Fiszman, Adriana; Piedade, Roberto; Ribeiro, Pedro.
  • Deslandes, Andréa; Universidade Federal do Rio de Janeiro. Instituto de Psiquiatria. Setor de Neuroimagem Funcional. Rio de Janeiro. BR
  • Veiga, Heloisa; Universidade Federal do Rio de Janeiro. Instituto de Psiquiatria. Setor de Neuroimagem Funcional. Rio de Janeiro. BR
  • Cagy, Mauricio; Universidade Federal do Rio de Janeiro. COPPE. Rio de Janeiro. BR
  • Fiszman, Adriana; Universidade Federal do Rio de Janeiro. Instituto de Psiquiatria. Setor de Neuroimagem Funcional. Rio de Janeiro. BR
  • Piedade, Roberto; Universidade Federal do Rio de Janeiro. Instituto de Psiquiatria. Setor de Neuroimagem Funcional. Rio de Janeiro. BR
  • Ribeiro, Pedro; Universidade Federal do Rio de Janeiro. Instituto de Psiquiatria. Setor de Neuroimagem Funcional. Rio de Janeiro. BR
Arq. neuropsiquiatr ; 62(1): 44-50, mar. 2004. tab, graf
Article in English | LILACS | ID: lil-357833
RESUMO
A Eletroencefalografia (EEG) pode ser utilizada como uma técnica valiosa na avaliação de mudanças eletrofisiológicas relacionadas à demência. Em pacientes com suspeita de demência, o EEG é em geral bastante informativo. A sensibilidade do EEG em detectar correlatos de desordens psiquiátricas pode ser incrementada através de métodos de análise quantitativa (EEG quantitativo). Padrões quantitativos são extraídos de pelo menos 2 minutos de dados livres de artefatos, em que os sujeitos estão com olhos fechados e em estado de repouso. São aplicados métodos quantitativos, tais como transformação logarítmica para obtenção de uma distribuição Gaussiana, regressão por faixa etária e o escore Z relativo a normas populacionais preestabelecidas (Neurometrics). Utilizando uma amostra de padrões de EEG quantitativo (EEGq), será implementada uma análise discriminante (forward stepwise) a fim de estabelecer funções classificatórias. Neste contexto, o objetivo principal deste estudo é distinguir perfis de EEGq que diferenciem pacientes com depressão de pacientes com demência (n = 125). Os resultados demonstraram que pacientes acometidos por demência apresentam desvios acima do grupo controle em variáveis associadas a ritmos lentos Potência Monopolar Relativa Normalizada em Teta para Cz e Potência Bipolar Relativa Normalizada em Teta para Cabeça. Por outro lado, desvios abaixo do grupo controle ocorrem em variáveis associadas ao ritmo alfa Potência Monopolar Relativa Normalizada em Alfa para P3. Através deste método, a presente investigação demonstrou uma alta acurácia em discriminar pacientes com Demência Degenerativa Primária de pacientes com Transtorno Depressivo Maior.
Subject(s)
Full text: Available Index: LILACS (Americas) Main subject: Dementia / Depressive Disorder, Major / Electroencephalography Type of study: Diagnostic study / Observational study / Prognostic study Limits: Aged / Humans Language: English Journal: Arq. neuropsiquiatr Journal subject: Neurology / Psychiatry Year: 2004 Type: Article Affiliation country: Brazil Institution/Affiliation country: Universidade Federal do Rio de Janeiro/BR

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