EEG cuantitativo para el diagnóstico del deterioro cognitivo leve
Puede ser utilizado para el cribado de pacientes con enfermedad de Parkinson en función de la presencia de esta alteración.
El deterioro cognitivo leve (MCI) en pacientes con enfermedad de Parkinson (PD) es un determinante clave en el pronóstico del grado de dependencia y supervivencia. Actualmente, el MCI es diagnosticado mediante un largo proceso en el que el paciente debe realizar periódicamente un conjunto de pruebas neuropsicológicas estandarizadas. La inversión ...
El deterioro cognitivo leve (MCI) en pacientes con enfermedad de Parkinson (PD) es un determinante clave en el pronóstico del grado de dependencia y supervivencia. Actualmente, el MCI es diagnosticado mediante un largo proceso en el que el paciente debe realizar periódicamente un conjunto de pruebas neuropsicológicas estandarizadas. La inversión de tiempo por paciente es elevada, lo que con frecuencia resulta en un seguimiento incompleto, costes elevados y un aumento de la probabilidad de sesgo a lo largo del proceso. Basándose en evidencia previa y en la cada vez más extendida electroencefalografía de alta resolución, científicos de la Universidad de Basilea han propuesto la electroencefalografía cuantitativa (qEEG) como una potencial alternativa para un diagnóstico más fiable del MCI. La principal ventaja de la EEG de alta resolución es la mejor localización de las áreas con actividad eléctrica y la ausencia de sesgo en las reevaluaciones.
Los 74 pacientes con PD incluidos en el estudio fueron evaluados mediante EGG de 256 canales, cuyas señales fueron procesadas de manera parcial o totalmente automatizada. En 5 de 10 regiones examinadas se hallaron diferencias significativas en la banda de frecuencia alfa1 entre pacientes cognitivamente normales y los que presentaban MCI. La actividad en el lóbulo temporal derecho fue la variable que mejor definió el diagnóstico, siendo la sensibilidad y especificidad globales del 65,9 y del 66,7%, respectivamente, con valores de predicción positiva y negativa del 87,1 y del 36,4%, respectivamente. El diagnóstico de MCI mediante qEEG es independiente de potenciales factores de sesgo como la edad, género o nivel educativo. Si estudios prospectivos corroboran estos resultados, la qEEG podría ser utilizada como base para desarrollar un método diagnóstico del MCI completamente automatizado.
