Antecedentes
La depresión en la vejez (LLD, por sus siglas en inglés) se caracteriza por la alteración de las redes cerebrales. Estas redes en estado de reposo están compuestas por estructuras topológicas tanto estables como transitorias, conocidas como microestados, que reflejan la dinámica de las actividades neuronales. Sin embargo, aún no est&aa...
Antecedentes
La depresión en la vejez (LLD, por sus siglas en inglés) se caracteriza por la alteración de las redes cerebrales. Estas redes en estado de reposo están compuestas por estructuras topológicas tanto estables como transitorias, conocidas como microestados, que reflejan la dinámica de las actividades neuronales. Sin embargo, aún no está claro el patrón específico del microestado EEG en LLD.
Métodos
Se registraron EEG en estado de reposo para 31 pacientes con LLD episódica (eLLD), 20 pacientes con LLD remitida (rLLD) y 32 controles sanos (HC) utilizando una tapa de 64 canales. Se recopilaron los datos clínicos de los pacientes y se utilizó la escala de Calificación de Hamilton para la depresión (HAMD) de 17 ítems para evaluar los síntomas.
Se calcularon la duración, ocurrencia, cobertura temporal y sintaxis de las cuatro clases de microestados (AD). Se analizaron las diferencias grupales en los microestados del EEG y la relación entre los parámetros de los microestados y las características clínicas.
Resultados
En comparación con los controles sanos y los pacientes con LLD remitida, los pacientes con LLD episódica mostraron una mayor duración y cobertura temporal del microestado clase D. Además, se observó una disminución en la aparición del microestado C y la probabilidad de transición entre los microestados B y C.
Asimismo, se encontró que la cobertura temporal del microestado D se correlacionaba positivamente con la puntuación total de HAMD, los síntomas centrales y los elementos diversos.
Conclusión
Estos hallazgos sugieren que los microestados alterados del EEG pueden estar asociados con la fisiopatología de la LLD y pueden servir como posibles marcadores de estado para el seguimiento de la enfermedad.
Este estudio contribuye a nuestra comprensión de las bases neurobiológicas de la depresión en la vejez y destaca la importancia de investigaciones futuras para confirmar estos hallazgos y explorar su utilidad clínica en el diagnóstico y seguimiento de la LLD.
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