Parametri elettroencefalografici quantitativi come predittori della risposta al sonno in pazienti affetti da depressione maggiore

Ogni ricerca

Dott. med. Parametri elettroencefalografici quantitativi come predittori della risposta al sonno nei pazienti con depressione maggiore nati il 29 gennaio 1968 a Warstein Test di maturazione il 14 maggio 1987 a Rüthen Physics il 1 aprile 1993 presso l'Università di Heidelberg Clinical Study a Mannheim Studio pratico anno a Mannheim State Examination il 8 maggio 1998 presso l'Università di Heidelberg/Mannheim Dipartimento di ricerca: Psichiatria Dott. med. H.A. Kick Il meccanismo biologico della rapida efficacia del sonno totale (SE) nei pazienti con depressione endogena non è ancora stato sufficientemente studiato.

In questo studio sono stati esaminati 26 pazienti in stato di malattia, tra cui:

di cui all'allegato II del regolamento (CE) n.

I pazienti ICD 9: 296.1 e sei pazienti ICD 9: 296.3 Un miglioramento del 30% della media giornaliera di Hamilton è stato definito come risposta.

Sono state prese in considerazione le

parametri EEG determinati da analisi spettrale:

Prezzi

Troid, Power,

In questo contesto, sono state esaminate le differenze relative ai parametri EEG nei pazienti con e senza risposta positiva alla SE (effetto di gruppo), le modulazioni rese visibili da SE nel gruppo complessivo nell'EEG (effetto di tempo) e 3.

La varietà

Le reazioni di

Il giorno prima dell'interruzione del sonno sono state trovate differenze significative tra i seguenti gruppi di parametri EEG: centroid (alfa, delta), dispersione di frequenza (delta, totale) e coerenza (alfa, beta, delta, theta, totale).

Per quanto riguarda le

La diffusione della frequenza è stata

Delta spettro un significativo positivo

e nel

Spettro di frequenza totale un segnale

correlazione negativa nel campo del frontal

Per tutti i soggetti esaminati:

Le bande di quenz sono apparse tra il

I risultati promettenti di questo studio riguardanti le possibilità di differenziazione dei depressivi da parte dell'EEG, come metodo non invasivo e facilmente riproducibile, rappresentano un significativo strumento di previsione per il futuro, sulla base dei parametri EEG qui inclusi.