Autor/autores:
Mou S , Yan S , Shen S...(et.al)
Objetivo El trastorno de ansiedad (TA) es una enfermedad incapacitante común que afecta a millones de personas en todo el mundo. Un curso prolongado de esta enfermedad puede llevar a un deterioro del rendimiento cognitivo y de la función cerebral, resultando en un mal pronóstico para los pacientes. A pesar de la prevalencia y el impacto significativo del TA, pocos estudios ...
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El trastorno de ansiedad (TA) es una enfermedad incapacitante común que afecta a millones de personas en todo el mundo.
Un curso prolongado de esta enfermedad puede llevar a un deterioro del rendimiento cognitivo y de la función cerebral, resultando en un mal pronóstico para los pacientes.
A pesar de la prevalencia y el impacto significativo del TA, pocos estudios han examinado el efecto de la duración de la enfermedad en la función cerebral utilizando electroencefalograma (EEG).
Se realizó un análisis de EEG en estado de reposo en 34 pacientes diagnosticados con TA. Estos pacientes se dividieron en dos grupos según la duración de su enfermedad: aquellos en estado ansioso (EA) y aquellos con trastorno de ansiedad generalizada (GAD).
Las características del EEG, incluidas la densidad espectral de potencia univariante (PSD), la entropía difusa (FE) y la conectividad funcional multivariable (FC), fueron extraídas y comparadas entre los grupos de EA y GAD. Para evaluar la precisión de la clasificación de EA y GAD, se emplearon tres métodos de aprendizaje automático previamente validados.
El análisis reveló una disminución significativa en la PSD y la FE en los pacientes con GAD en comparación con aquellos en estado ansioso (EA), especialmente en la banda Alpha 2. Además, el análisis de la conectividad funcional (FC) indicó una disminución en la conexión entre los hemisferios izquierdo y derecho en los pacientes con GAD. Al aplicar métodos de aprendizaje automático, se logró clasificar con alta precisión a los pacientes con EA y GAD, utilizando un criterio de seis meses, alcanzando una precisión de clasificación de hasta 0, 99 ± 0, 0015.
Los hallazgos sugieren que la función cerebral está más gravemente afectada en los pacientes con TA que presentan una duración más prolongada de la enfermedad.
El EEG en estado de reposo demostró ser una herramienta prometedora para la clasificación de TAG y EA, utilizando métodos de aprendizaje automático que ofrecen una precisión de clasificación notablemente alta.
Estos resultados no solo destacan la importancia del EEG en el estudio y la clasificación de los trastornos de ansiedad, sino que también subrayan la necesidad de intervenciones tempranas para prevenir el deterioro cognitivo y funcional asociado con un curso prolongado de la enfermedad. Este enfoque podría llevar a un mejor manejo y tratamiento personalizado de los pacientes con TA, mejorando su pronóstico y calidad de vida.
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