Autor/autores:
Abigail Ortiz , Ramzi Halabi , Martín Alda...(et.al)
Introducción Detectar las transiciones en el trastorno bipolar (TB) es crucial para la intervención oportuna. Este estudio tuvo como objetivo identificar los primeros indicadores del inicio de un episodio hipomaníaco en individuos con TB. Nuestra hipótesis era que los cambios en los patrones de sueño, medidos objetivamente, serían los primeros indicadore...
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Detectar las transiciones en el trastorno bipolar (TB) es crucial para la intervención oportuna.
Este estudio tuvo como objetivo identificar los primeros indicadores del inicio de un episodio hipomaníaco en individuos con TB. Nuestra hipótesis era que los cambios en los patrones de sueño, medidos objetivamente, serían los primeros indicadores del inicio de un nuevo episodio hipomaníaco o maníaco.
En este estudio prospectivo, observacional y sin contacto, los participantes usaron tecnología de manera continua para monitorear su actividad diaria y los parámetros de sueño. También realizaron autoevaluaciones semanales utilizando la escala de manía de Autoevaluación de Altman (ASRM).
Utilizamos la detección de picos derivativos de espectro de tiempo-frecuencia para evaluar la sensibilidad, especificidad y precisión equilibrada de los datos obtenidos por los dispositivos portátiles en la identificación de un episodio hipomaníaco, definido como una o más semanas consecutivas con puntajes ASRM ≥10.
Un total de 164 participantes fueron seguidos durante una mediana de 495 días (Rango Interquartil: 410 días), con 50 experimentando uno o más episodios hipomaníacos.
El indicador más temprano fue la variabilidad intra-noche en las etapas del sueño, mostrando una sensibilidad de 0. 94 ± 0. 19, especificidad de 0. 80 ± 0. 19 y precisión equilibrada de 0. 87 ± 0. 13. Esto fue seguido de cerca por la variabilidad intra-día en los niveles de actividad, con una sensibilidad de 0. 93 ± 0. 18, especificidad de 0. 84 ± 0. 13 y precisión equilibrada de 0. 89 ± 0. 11.
Las limitaciones del estudio incluyen un tamaño de muestra relativamente pequeño. Sin embargo, sus fortalezas residen en el muestreo denso de datos en una cohorte bien caracterizada durante un período extendido, y el uso innovador del análisis de tiempo-frecuencia para evaluar dinámicamente las características conductuales a un nivel granular.
Este estudio demuestra que es factible detectar y predecir el inicio de episodios hipomaníacos (o maníacos) en el trastorno bipolar usando tecnología portátil. Tal detección es fundamental para implementar intervenciones tempranas individualizadas, potencialmente alterando el curso del episodio y mejorando el manejo general de la condición.
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