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ISSN 0016-3813 (Impreso)

2007, Número 5

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Gac Med Mex 2007; 143 (5)


Análisis cuantitativo del electroencefalograma para confirmar trastorno funcional frontal en niños con trastorno por déficit de atención con hiperactividad

Madera-Carrillo H, González-Garrido AA, Gómez-Velázquez FR, Zarabozo Enríquez-de Rivera D

Idioma: Español
Referencias bibliográficas: 44
Paginas: 391-400
Archivo PDF: 267.02 Kb.


RESUMEN

Antecedentes: En 1997, Barkley postuló un modelo funcional del trastorno por déficit de atención con hiperactividad (TDAH) basado en la presencia de un déficit central que afecta el desempeño de las funciones ejecutivas. Hallazgos neuroanatómicos y neurofisiológicos relacionan la afectación de los lóbulos frontales con los procesos cognitivos y conductuales de sujetos con TDAH.
Objetivo: Evaluar electrofisiológicamente la teoría de Barkley (1997).
Sujetos y métodos: Se estudiaron niños entre 7 y 11 años de edad con TDAH (subtipo inatento) y un grupo control. Se compararon los registros electroencefalográficos obtenidos durante la ejecución de una tarea de estimación del tiempo (ES) con el estado de reposo con ojos abiertos (RA). Se conformaron 42 matrices con 5 tipos diferentes de datos electroencefalográficos (19 derivaciones: sistema 10/20) en tres condiciones: RA, ES y ES-RA (potencia absoluta y potencia relativa). Se utilizaron dos métodos de clasificación.
Resultados: El análisis de varianza reveló diferencias significativas en el cociente de anterioridad bajo la condición ES-RA. La clasificación con análisis discriminante reportó una efectividad superior a 80%, mientras que una nueva propuesta de clasificación lineal realizó una clasificación superior a 80% con sólo dos derivaciones. Conclusión: Los resultados apoyan las hipótesis de Barkley y sugieren el uso del cociente de anterioridad referido a temporales para caracterizar electrofisiológicamente el TDAH en niños en edad escolar.


REFERENCIAS (EN ESTE ARTÍCULO)

  1. American Psychiatric Association. Diagnostic and statistical manual of mental disorders. 4th edition, text revision. Washington DC: American Psychiatric Press; 2000.

  2. World Health Organization. International statistical classification of diseases and related health problems (Tenth revision). Geneva: WHO; 1996.

  3. Campell-Araujo OA, Figueroa-Duarte AS. Trastorno del déficit de la atención- hiperactividad (TDAH). Tópicos de controversia en su diagnóstico y tratamiento. Arch Neurocien 2002;7:197-212.

  4. Jaimes AL, Ortiz S, Aboitis CM. Visión actualizada del trastorno por déficit de atención en niños. Rev Mex Pediatr 1999;66(5):221-226.

  5. Castro-Morales JM, Villar-Soto M. Trastorno por déficit de atención en niños escolares. Salud en Tabasco 1999:5:276-278.

  6. Rivera LA, Martínez R, Ortiz AB, Ramírez AD, Puente C, Ramírez MA, et al. Prevalencia del trastorno de déficit de atención e hiperactividad en niños de edad preescolar en San Luis Potosí. Rev Mex Neuroci 2004;5:462-468.

  7. Pineda DA, Lopera F, Henao GC, Palacio JD, Castellanos FX. Confirmación de la alta prevalencia del trastorno por déficit de atención en una comunidad colombiana. Rev Neurol 2001;32:217-222.

  8. Instituto Nacional de Estadística, Geografía e Informática. XII Censo general de población y vivienda, 2000. México: INEGI; 2000.

  9. Casini L, Ivry RB. Effects of divided attention on temporal processing in patients with lesions of the cerebellum or frontal lobe. Neuropsychology 1999;13:10-21.

  10. Harrington DL, Haaland KY, Knight RT. Cortical networks underlying mechanisms of time perception. J Neurosci 1998;18:1085-1095.

  11. Xu D, Liu T, Ashe J, Bushara KO. Role of the olivo-cerebellar system in timing. J Neurosci 2006;26:5990-5995.

  12. Treisman M. Temporal rhythms and cerebral rhythms. In: Gibbon J, Allan I, eds. Timing and time perception. Vol. 423. New York: New York Academy of Sciences; 1984. pp. 542-565.

  13. Chaston A, Kingstone A. Time estimation: the effect of cortically mediated attention. Brain Cogn 2004;55:286-289.

  14. Kingstone A, Enns J, Mangun GR, Gazzaniga MS. Guided visual search is a left hemisphere process in split-brain patients. Psychol Sci 1995;6:118-121.

  15. Barkley R. Attention-deficit/hyperactivity disorder, self regulation, and time: toward a more comprehensive theory. J Dev Behav Pediatr 1997;18:271-279.

  16. Barkley R. ADHD and the nature of self control. New York: Guilford; 1997.

  17. Barkley R. Behavioral inhibition, sustained attention, and executive functions: constructing a unifying theory of ADHD. Psychol Bull 1997;121:65-94.

  18. Barkley R, Koplowitz S, Anderson T, McMurray M. Sense of time in children with ADHD: Effects of duration, distraction, and stimulant medication. Int Neuropsychol Soc 1997;3:359-369.

  19. Pueyo R, Mañeru C, Vendrell P, Mataró M, Estévez-González A, García- Sánchez C, et al. Trastorno por déficit de atención con hiperactividad. Asimetrias cerebrales observadas en resonancia magnética. Rev Neurol 2000;30:920-925.

  20. Casey BJ, Castellanos FX, Giedd JN, Marsh WL, Hamburger SD, Schubert AB, et al. Implication of right frontostriatial circuitry in response inhibition and attention-deficit/hyperactivity disorder. Am Acad Child Adolesc Psychiatry 1997;36:374-383.

  21. Hynd GW, Hern KL, Novey ES, Eliopulos D, Marshall R, Gonzalez JJ, et al. Attention deficit-hyperactivity disorder and asymmetry of the caudate nucleus. J Child Neurol 1993;8:339-347.

  22. Hynd GW, Semrud-Clikeman M, Lorys AR, Novey ES, Eliopulos D, Lyytinen H. Corpus callosum morphology in attention deficit-hyperactivity disorder: morphometric analysis of MRI. Special Series: Attention deficit disorder. J Learn Disabil 1991;24:141-146.

  23. Ricardo-Garcell J. Aportes del electroencefalograma convencional y el análisis de frecuencias para el estudio del trastorno por déficit de atención. Primera parte. Salud Mental 2004;27:22-27.

  24. Ricardo-Garcell J. Aportes del electroencefalograma convencional y el análisis de frecuencias para el estudio del trastorno por déficit de atención. Segunda parte. Salud Mental 2004;27:7-14.

  25. Becker K, Holtmann M. Role of electroencephalography in attention-deficit hyperactivity disorder. Expert Rev Neurother 2006;6:731-739.

  26. Castañeda-Cabrero C, Lorenzo-Sanz G, Caro-Martínez E, Galán-Sánchez JM, Sáenz-Álvarez J, Quintana-Aparicio P, et al. Alteraciones electroencefalográficas en niños con trastorno por déficit de atención con hiperactividad. Rev Neurol 2003;37:904-908.

  27. Monastra VJ, Lubar JF, Linden M, VanDeusen P, Green G, Wing W, et al. Assessing attention deficit hyperactivity disorder via quantitative electroencephalography: an initial validation study. Neuropsychology 1999;13:424-433.

  28. Mann C A, Lubar JF, Zimmerman AW, Miller CA, Muenchen RA. Quantitative analysis of EEG in boys with attention-deficit-hyperactivity disorder: controlled study with clinical implications. Pediatr Neurol 1992;8:30-36.

  29. Loo SK, Hopfer C, Teale PD, Reite ML. EEG correlates of methylphenidate responce in ADHD: association with cognitive and behavioral measures. J Clin Neurophysiol 2004;21(6):457-464.

  30. Hermens DF, Soei EXC, Clarke SD, Kohn MR, Gordon E, Williams LM. Resting EEG theta activity predicts cognitive performance in attention-deficit hyperactivity disorder. Pediatr Neurol 2005;32:248-256.

  31. Annett M. A classification of hand preference by association analysis. Br J Psychol 1970;61:303-321.

  32. Wechsler D. WISC-RM. Escala de inteligencia revisada para el nivel escolar (Manual MP 36-1) (M. Gómez, ER. Padilla y S. Roll, adaptadores y estandarizadores). México: El Manual Moderno; 1984.

  33. John ER, Prichep LS, Easton P. Normative data banks and neurometrics: basic concepts, methods and results of norm construction. In: Remond A, ed. Handbook of electroencephalography and clinical neurophysiology, Vol. III, Computer analysis of the EEG and other neurophysiological signals. Amsterdam: Elsevier; 1987. pp. 449-495.

  34. Harner P, Sannit T. A review of the International Ten-Twenty System of electrode placement. Massachussets, US: Grass Instrument Company; 1974.

  35. Neuronic SA. Trackwalker versión 2.0 (manual de usuario). La Habana, Cuba: Neuronic, S. A.; s. f.

  36. SPSS versión 13.0.1. Chicago, Illinois, US: SPSS Inc.; 2004.

  37. Ulrich G, Fürstenberg U. Quantitative assessment of dynamic electroencephalogram (EEG) organization as a tool for subtyping depressive syndromes. Eur Psychiatry 1999;14:217-229.

  38. Kirk ER. Experimental design: procedures for the behavioral sciences. 2nd. ed. California, US: Brooks/Cole Publishing Company; 1982.

  39. González-Hernández JA, Céspedes-García Y, Campbell K, Scherbaum WA, Bosch-Bayard J, Figueredo-Rodriguez P. A pre-task resting condition neither "baseline" nor "zero" Neurosci Lett 2005;391:43-47.

  40. Jiang ZY, Zheng LL. Inter-and intra-hemispheric EEG coherence in patients with mild cognitive impairment at rest and during working memory task. J Zhejiang University Science B 2006;357-364.

  41. Martinussen R, Hayden J, Hogg-Johnson S, Tannock R. A meta-analysis of working memory impairments in children with attention-deficit/hyperactivity disorder. J Am Acad Child Adolesc Psychiatry 2005;44:377-384.

  42. Barkley R, Edwards G, Laneri M, Fletcher K, Metevia L. Executive functioning, temporal discounting, and sense of time in adolescents with attention deficit hyperactivity disorder (ADHD) and oppositional defiant disorder (ODD). J Abnorm Child Psychol 2001;29:541-546.

  43. Radonovich KJ, Mostofsky SH. Duration judgments in children with ADHD suggest deficient utilization of temporal information rather than general impairment in timing. Neuropsychol Dev Cogn C Child Neuropsychol 2004;10:162-172.

  44. Toplak ME, Tannock R. Time perception: modality and duration effects in attention-deficit/hyperactivity disorder (ADHD). J Abnorm Child Psychol 2005;33:639-654.




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