Search for:
  • Home/
  • science/
  • La actividad de ondas lentas durante la noche del sueño puede predecir la discinesia inducida por levodopa
La actividad de ondas lentas durante la noche del sueño puede predecir la discinesia inducida por levodopa

La actividad de ondas lentas durante la noche del sueño puede predecir la discinesia inducida por levodopa

Hilos

En una evaluación retrospectiva de la base de datos local de la Unidad de Trastornos del Movimiento (Figura 2) y a 15 pacientes (Tabla 1), con un diagnóstico de EP idiopática, según el PD Community Brain Bank del Reino Unido, se les realizó una polisomnografía (PSG) antes de su desarrollo. Se incluye LID (según lo detectado por el examinador durante las visitas clínicas). Para todo el grupo, el momento más destacado del día fue la tarde. De los 15 pacientes, 11 fueron incluidos en el registro de PSG como voluntarios de proyectos de investigación anteriores, mientras que a los otros cuatro se les realizó PSG por sospecha de apnea del sueño que no fue confirmada. De las 11 PSG realizadas con fines de investigación, 8 se registraron en la segunda de las 2 noches consecutivas que los pacientes pasaron en el laboratorio del sueño, mientras que las otras 3 PSG y 4 PSG realizadas por motivos clínicos se registraron en la primera y única noche. Para evitar cualquier variación en la calidad del sueño debido al efecto de la primera noche, que podría haber influido en nuestros resultados principales, dividimos la muestra en dos subgrupos y verificamos cualquier variación en los parámetros del sueño. No encontramos diferencias entre los dos subgrupos, por lo que los agrupamos nuevamente en un grupo y consideramos el grupo completo para el análisis. El estudio fue aprobado por el comité de ética local (Comitato Etico Cantonale Ticino) y se realizó de acuerdo con la versión actual de la Declaración de Helsinki, ICH-GCP y todos los requisitos reglamentarios nacionales. Los pacientes fueron informados y dieron su consentimiento para el uso de sus datos.

Figura 2

Proceso de identificación de pacientes con EP. – Se identificaron un total de 333 pacientes con trastorno de Parkinson, de los cuales 117 tenían LID en el último seguimiento clínico. Entre los pacientes con EP con LID, 29 se sometieron a un registro de polisomnografía (PSG) antes de su inicio. Excluimos a 8 pacientes porque se presentaron en PSG con apnea obstructiva del sueño (SAOS) de moderada a grave y a 1 paciente debido a un tiempo de sueño insuficiente durante la inscripción (<240 minutos). De los 20 pacientes restantes, 5 pacientes fueron excluidos por razones técnicas y 15 pacientes fueron incluidos en este estudio.

La tabla 1 incluye pacientes con EP: características demográficas y clínicas (Drduración de la enfermedad; matriz de alto nivel, Es hora de que aparezca LID. m, meses; trata transatlántica de esclavos, tiempo total de sueño malo, latencia del sueño; Sureste, eficiencia del sueño).

Grabaciones EEG-PSG

Los pacientes se sometieron a una PSG nocturna, que se registró en un laboratorio de sueño estándar con sonido atenuado (nivel de ruido máximo de 30 dB). Todos los registros incluyeron canales EEG del cuero cabelludo (19 a 256), EMG submentoniano, EMG, ECG, canales cardiorrespiratorios y EMG tibial anterior derecho e izquierdo. El registro del sueño se realizó según criterios estandarizados (AASM).

READ  Los científicos usan AFM para obtener imágenes de la estimulación eléctrica

Análisis EEG-PSG

Se extrajeron los datos de EEG para el sueño NREM, rechazando las épocas que contenían vigilia, se combinaron y dividieron en dos partes iguales, sueño temprano y tardío respectivamente, que se analizaron adicionalmente como se describe en5. La disminución de energía SWS-SWA durante la noche, que refleja el proceso de reducción de escala del entrelazamiento, se calculó como un cambio porcentual: {[(late_sleep-early_sleep)/early_sleep]*100}. Luego se estudió la relación entre el tiempo hasta la aparición de LID (TLID) y la baja potencia SWS-SWA en áreas centrales (canales C3-C4).

análisis estadístico

Antes de construir el modelo de regresión lineal, el comportamiento de las variables se examinó gráficamente mediante diagramas de caja para detectar posibles valores atípicos en las variables, que podrían afectar tanto la tendencia como la pendiente de la línea de mejor ajuste. A continuación, se realizó una correlación de Pearson para investigar el nivel de dependencia lineal entre la cantidad de disminución de SWS-SWA durante la noche y la variable de respuesta, entre la duración de la enfermedad (DD) y la TLID, entre la cantidad de ingesta de levodopa (dosis diaria equivalente de levodopa). – LEDD) y TLID, y entre la cantidad de LEDD en el último ajuste del tratamiento (LTA) antes de la emergencia LID y el tiempo hasta el inicio de LID en LTA.

A continuación, el TLID, expresado en meses, se consideró como variable dependiente (respuesta), mientras que la cantidad de disminución de potencia nocturna de SWS-SWA se consideró como variable independiente (predictor). Se ejecutó una regresión lineal para evaluar si los valores de la variable de respuesta podían predecirse en función de los valores de la variable predictora. La normalidad de los residuos se evaluó mediante un gráfico QQ. La homogeneidad de los residuos se comprobó mediante la prueba de Breush-Pagan. Los resultados se consideraron significativos al nivel de P <0,05. El análisis estadístico se realizó utilizando R11.

READ  La NASA necesita tu ayuda para encontrar mundos alienígenas

"Defensor de la Web. Geek de la comida galardonado. Incapaz de escribir con guantes de boxeo puestos. Apasionado jugador".

Leave A Comment

All fields marked with an asterisk (*) are required