Artículo |
12/05/2016
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ong>Resumen
La terapia electroconvulsiva (TEC) es uno de los tratamientos más efectivos para la depresión severa. Sin embargo, los biomarcadores que predicen con precisión la respuesta a la terapia electroconvulsiva no han sido identificados. El objetivo de este estudio es investigar si ciertos factores identificados por técnicas de imágenes de resonancia magnética estructural (MRI) son capaces de predecir la respuesta de la TEC.
En este estudio prospectivo, no aleatorio, la estructura de la materia gris se evaluó dos veces en aproximadamente 6 semanas de diferencia usando MRI 3-T y morfometría basada en voxel. Los pacientes fueron reclutados a través del servicio de pacientes internos del Departamento de Psiquiatría de la Universidad de Münster, a partir del 11 de marzo de 2010 al 27 de marzo de 2015. Se incluyeron dos grupos de pacientes con trastorno depresivo mayor agudo. Un grupo recibió una serie de TEC además de antidepresivos (n = 24); una muestra de comparación se trató únicamente con antidepresivos (n = 23). Ambos grupos fueron comparados con una muestra de participantes de control sanos (n = 21).
Los resultados principales y medidas fueron la clasificación de patrones binarios que se utilizaron para predecir la respuesta de la TEC por resonancia magnética estructural realizada antes del tratamiento. Además, se realizó un análisis univariante para predecir la reducción de la puntuación en la escala de Depresión de Hamilton por volúmenes de materia gris pretratamiento y para investigar los cambios estructurales relacionados con la TEC.
Uno de los participantes en la muestra de TEC se excluyó del análisis, dejando a 67 participantes (27 hombres y 40 mujeres, con una media [DE] de edad, 43,7 [10,6] años). La clasificación de patrones binarios produjo una predicción exitosa de respuesta de la TEC, con tasas de precisión del 78,3% (18 de 23 pacientes en la muestra TEC) y tasas de sensibilidad del 100% (13 de 13 que respondieron a la terapia electroconvulsiva). Por otra parte, un apoyo del vector de regresión produjo una predicción significativa de reducción relativa en la puntuación en la Escala de Depresión de Hamilton. Las principales conclusiones del modelo univariante indicó una asociación positiva entre el volumen cingulado subgenual antes del tratamiento y la respuesta individual TEC (Instituto Neurológico de Montreal [MNI] coordenadas x = 8, y = 21, z = -18; puntuación Z, 4,00; P <0,001 ; pico voxel r = 0,73). Por otra parte, el análisis de los efectos del tratamiento reveló un aumento en el volumen del hipocampo en la muestra de TEC (MNI coordenadas x = -28, y = -9, z = -18; Zpuntuación, 7,81; P <0,001) que es lo que faltó en la muestra que utilizaron medicamentos únicamente.
Un grado relativamente pequeño de deterioro estructural en la corteza cingulada subgenual antes de la terapia parece estar asociada con el éxito del tratamiento con TEC. En el futuro, las técnicas de neuroimagen podría ser prometedoras herramientas para predecir la eficacia terapéutica individual de la TEC.
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JAMA Psychiatry
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