Resumen Hasta hace poco, los estudios de actigrafía en trastornos bipolares se concentraban en el sueño en lugar de la actividad diurna en la manía o la depresión, y no se habían podido analizar los episodios mixtos por separado. Además, incluso los estudios que evaluaron los parámetros de actividad informaron sólo de niveles medios más que la complejidad o predictibilidad de la actividad. Se identificaron casos que se presentaban en una de las tres fases agudas del trastorno bipolar y se examinó si la aplicación de modelos dinámicos no lineales a la descripción de la actividad objetivamente medida se puede utilizar para predecir la clasificación de casos. La muestra comprendió a 34 adultos que fueron hospitalizados con un episodio agudo de manía (n = 16), depresión bipolar (n = 12), o un estado mixto (n = 6), que accedió a llevar un actiwatch durante un período continuo de 24 horas. Se registró el nivel medio, la variabilidad, la regularidad, la entropía y la predictibilidad de la actividad durante un período definido de 64 minutos durante el periodo de la noche activo y la mañana. El análisis de la función discriminante se utilizó para determinar la combinación de variables que mejor clasificaron los casos en función de la fase de la enfermedad El modelo identificó dos funciones discriminantes: la primera fue estadísticamente significativa y correlacionó con la fluctuación intra-individual en la actividad y la regularidad de la actividad (entropía de la muestra) en el período de la mañana activa; el segundo correlacionó con varias medidas de actividad del período nocturno (por ejemplo, análisis de Fourier, autocorrelación, entropía de la muestra). Una tabla de clasificación generada a partir de ambas funciones clasificó correctamente el 79% de todos los casos basados en la fase de la enfermedad (? 2 = 36,21; df 4; p = 0,001). Sin embargo, el 42% de los casos de depresión bipolar se clasificaron erróneamente como estando en fase maníaca. Los hallazgos deben ser tratados con precaución, ya que se trataba de un estudio piloto a pequeña escala y no controlamos los tratamientos prescritos, la adherencia a los medicamentos, etc. Sin embargo, las ideas adquiridas deberían fomentar la adopción más extendida de enfoques estadísticos para la clasificación de los casos, junto con la aplicación de modelos más sofisticados de patrones de actividad. La dificultad de clasificar con precisión los casos de depresión bipolar requiere una investigación adicional, ya que no está claro si la tasa de predicción más baja refleja debilidades en un modelo basado sólo en datos de actigrafía, o si refleja la realidad clínica, es decir, la posibilidad de que pueda haber más de un subtipo de depresión bipolar. Para acceder al texto completo consulte las características de suscripción de la fuente original: https://journalbipolardisorders.springeropen.com/
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