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Marqueur neurophysiologique du TDAH chez l'enfant

16 février 2024 mis à jour par: Junwon Kim, Daegu Catholic University Medical Center

Marqueur neurophysiologique du trouble déficitaire de l'attention avec hyperactivité chez l'enfant

Cette étude a examiné les sous-types d'électroencéphalographie quantitative (QEEG) comme outils auxiliaires pour évaluer le trouble déficitaire de l'attention avec hyperactivité (TDAH). Les patients ont été évalués à l'aide de la version coréenne du Diagnostic Interview Schedule for Children Version IV et ont été affectés à l'un des trois groupes : TDAH, TDAH non spécifié (NOS) et Neurotypique (NT). Les enquêteurs ont mesuré la puissance EEG absolue et relative dans 19 canaux et ont effectué un test de performance auditive continue. Les enquêteurs ont analysé le QEEG selon la gamme de fréquences : delta (1-4 Hz), thêta (4-8 Hz), alpha lent (8-10 Hz), alpha rapide (10-13,5 Hz) et bêta (13,5-30 Hz). Hz). Les sujets ont ensuite été regroupés par la méthode d'analyse par grappes de Ward en utilisant la distance euclidienne au carré pour mesurer les dissemblances.

Aperçu de l'étude

Statut

Statut

Indique le statut de recrutement actuel ou le statut d'accès étendu.
Complété

Les conditions

Les conditions

La maladie, le trouble, le syndrome, la maladie ou la blessure à l'étude. Sur ClinicalTrials.gov, les conditions peuvent également inclure d'autres problèmes liés à la santé, tels que la durée de vie, la qualité de vie et les risques pour la santé.

Intervention / Traitement

Intervention / Traitement

Processus ou action faisant l'objet d'une étude clinique. Les interventions comprennent les médicaments, les dispositifs médicaux, les procédures, les vaccins et d'autres produits expérimentaux ou déjà disponibles. Les interventions peuvent également inclure des approches non invasives, telles que l'éducation ou la modification du régime alimentaire et de l'exercice.

Description détaillée

Les participants âgés de 7 à 12 ans diagnostiqués avec un TDAH selon les critères du DSM-5 ont été inclus dans l'étude. Le diagnostic de TDAH était basé sur une version coréenne du Diagnostic Interview Schedule for Children Version IV (DISC-IV), qui est un outil d'entretien structuré, et ces diagnostics ont été confirmés par plusieurs psychiatres pour enfants et adolescents. Si les participants ne répondaient pas aux critères de diagnostic du TDAH du DSM-IV et du DISC-IV, ils étaient affectés au groupe Neurotypique (NT). Sur la base des résultats du test DISC-IV, les participants ont été affectés au groupe TDAH ou non spécifié (NOS). Les patients qui répondaient aux critères diagnostiques du TDAH dans le DSM-IV, mais dont le score ne dépassait pas six, et avaient un score supérieur à trois sur l'échelle de déficit de l'attention ou d'hyperactivité/impactivité du DISC-IV étaient inclus dans le groupe NOS. Les enfants ayant des antécédents de lésions cérébrales, de troubles neurologiques, de troubles génétiques, de dépendance à une substance, d'épilepsie ou de tout autre trouble mental ont été exclus de la participation. Les enfants ayant un QI de 70 ou moins selon l'échelle d'intelligence coréenne-Wechsler pour les enfants (quatrième édition) ou qui recevaient un traitement médicamenteux ont également été exclus de cette étude. Les enregistrements EEG ont été effectués à l'aide d'un amplificateur à courant continu (CC) SynAmps2 et d'un système de placement d'électrodes Quick-Cap à 64 canaux de disposition 10-20 (Neuroscan Inc., NC, USA). Les données EEG ont été enregistrées numériquement à partir de 19 électrodes en coupelle d'or placées selon le système international 10-20. Les impédances ont été maintenues en dessous de 5 kΩ et le taux d'échantillonnage était de 1000 Hz. Les enquêteurs utilisent la référence mastoïdienne liée et deux électrodes bipolaires supplémentaires pour mesurer les mouvements oculaires horizontaux et verticaux. Pendant l'enregistrement, chaque participant était allongé dans une pièce faiblement éclairée, blindée électriquement et insonorisée. Les enregistrements EEG au repos ont été enregistrés après trois minutes avec les yeux des participants fermés.

Type d'étude

Type d'étude

Décrit la nature d'une étude clinique. Les types d'études comprennent les études interventionnelles (également appelées essais cliniques), les études observationnelles (y compris les registres de patients) et l'accès élargi.
Observationnel

Inscription (Réel)

Inscription

Le nombre de participants à une étude clinique. L'inscription "prévue" est le nombre cible de participants dont les chercheurs ont besoin pour l'étude.
140

Contacts et emplacements

Cette section fournit les coordonnées de ceux qui mènent l'étude et des informations sur le lieu où cette étude est menée.

Coordonnées de l'étude

Coordonnées de l'étude

Le nom et les coordonnées de la personne qui peut répondre aux questions d'inscription à une étude clinique. Chaque lieu où l'étude est menée peut également avoir un contact spécifique, qui peut être mieux à même de répondre à ces questions.

Lieux d'étude

  • Corée, République de
    • Nam-gu
      • Daegu, Nam-gu, Corée, République de, 42471
        • Daegu Catholic University Medical Center

Critères de participation

Les chercheurs recherchent des personnes qui correspondent à une certaine description, appelée critères d'éligibilité. Certains exemples de ces critères sont l'état de santé général d'une personne ou des traitements antérieurs.

Critère d'éligibilité

Critère d'éligibilité

Les principales exigences que doivent remplir les personnes qui souhaitent participer à une étude clinique ou les caractéristiques qu'elles doivent avoir. Les critères d'éligibilité comprennent à la fois des critères d'inclusion (qui sont requis pour qu'une personne participe à l'étude) et des critères d'exclusion (qui empêchent une personne de participer). Les types de critères d'éligibilité incluent si une étude accepte des volontaires sains, a des exigences d'âge ou de groupe d'âge, ou est limitée par le sexe.

Âges éligibles pour étudier

3 ans à 8 ans (Enfant)

Accepte les volontaires sains

Oui

Méthode d'échantillonnage

Échantillon de probabilité

Population étudiée

Les patients suspectés d'un trouble déficitaire de l'attention/hyperactivité ont effectué un QEEG et ont reçu un diagnostic de DISC-IV

La description

Critère d'intégration:

  • Les participants âgés de 7 à 12 ans ayant reçu un diagnostic de TDAH selon les critères du DSM-5 ont été inclus dans l'étude

Critère d'exclusion:

  • Les enfants ayant des antécédents de lésions cérébrales, de troubles neurologiques, de troubles génétiques, de dépendance à une substance, d'épilepsie ou de tout autre trouble mental ont été exclus de la participation.
  • Les enfants avec un QI de 70 ou moins selon l'échelle d'intelligence coréenne-Wechsler pour les enfants (quatrième édition) ou qui recevaient un traitement médicamenteux ont également été exclus de cette étude

Plan d'étude

Cette section fournit des détails sur le plan d'étude, y compris la façon dont l'étude est conçue et ce que l'étude mesure.

Comment l'étude est-elle conçue ?

Détails de conception

  • Modèles d'observation: Cas uniquement
  • Perspectives temporelles: Rétrospective

Cohortes et interventions

Groupe / Cohorte

Groupe / Cohorte

Groupe ou sous-groupe de participants à une étude observationnelle dont les résultats biomédicaux ou sanitaires sont évalués.
Intervention / Traitement

Intervention / Traitement

Processus ou action faisant l'objet d'une étude clinique. Les interventions comprennent les médicaments, les dispositifs médicaux, les procédures, les vaccins et d'autres produits expérimentaux ou déjà disponibles. Les interventions peuvent également inclure des approches non invasives, telles que l'éducation ou la modification du régime alimentaire et de l'exercice.
TDAH
Test diagnostique: électroencéphalographie delta puissance absolue
Nous avons utilisé MATLAB 7.0.1 (Math Works, Natick, MA, USA) et la boîte à outils EEGLAB pour pré-traiter et analyser les enregistrements EEG. Tout d'abord, les données EEG ont été sous-échantillonnées à 250 Hz. Ensuite, les données EEG ont été supprimées et soustraites à la moyenne pour supprimer la composante DC. Un filtre passe-haut à 1 Hz et un filtre coupe-bande à 60 Hz ont été appliqués pour supprimer le bruit oculaire et électrique. Ensuite, une analyse en composantes indépendantes (ICA) a été effectuée pour éliminer les sources bien définies d'artefacts. Il a été démontré que l'ICA isole de manière fiable les artefacts causés par les mouvements oculaires et musculaires et le bruit cardiaque (23). Enfin, des psychiatres cliniciens et des experts en EEG ont inspecté visuellement les EEG corrigés. Pour l'analyse, nous avons sélectionné plus de deux minutes de lectures EEG sans artefact à partir des enregistrements de trois minutes
Test diagnostique: delta de puissance relative de l'électroencéphalographie
Nous avons utilisé MATLAB 7.0.1 (Math Works, Natick, MA, USA) et la boîte à outils EEGLAB pour pré-traiter et analyser les enregistrements EEG. Tout d'abord, les données EEG ont été sous-échantillonnées à 250 Hz. Ensuite, les données EEG ont été supprimées et soustraites à la moyenne pour supprimer la composante DC. Un filtre passe-haut à 1 Hz et un filtre coupe-bande à 60 Hz ont été appliqués pour supprimer le bruit oculaire et électrique. Ensuite, une analyse en composantes indépendantes (ICA) a été effectuée pour éliminer les sources bien définies d'artefacts. Il a été démontré que l'ICA isole de manière fiable les artefacts causés par les mouvements oculaires et musculaires et le bruit cardiaque (23). Enfin, des psychiatres cliniciens et des experts en EEG ont inspecté visuellement les EEG corrigés. Pour l'analyse, nous avons sélectionné plus de deux minutes de lectures EEG sans artefact à partir des enregistrements de trois minutes
Test diagnostique: électroencéphalographie puissance thêta absolue
Nous avons utilisé MATLAB 7.0.1 (Math Works, Natick, MA, USA) et la boîte à outils EEGLAB pour pré-traiter et analyser les enregistrements EEG. Tout d'abord, les données EEG ont été sous-échantillonnées à 250 Hz. Ensuite, les données EEG ont été supprimées et soustraites à la moyenne pour supprimer la composante DC. Un filtre passe-haut à 1 Hz et un filtre coupe-bande à 60 Hz ont été appliqués pour supprimer le bruit oculaire et électrique. Ensuite, une analyse en composantes indépendantes (ICA) a été effectuée pour éliminer les sources bien définies d'artefacts. Il a été démontré que l'ICA isole de manière fiable les artefacts causés par les mouvements oculaires et musculaires et le bruit cardiaque (23). Enfin, des psychiatres cliniciens et des experts en EEG ont inspecté visuellement les EEG corrigés. Pour l'analyse, nous avons sélectionné plus de deux minutes de lectures EEG sans artefact à partir des enregistrements de trois minutes
Test diagnostique: puissance thêta relative de l'électroencéphalographie
Nous avons utilisé MATLAB 7.0.1 (Math Works, Natick, MA, USA) et la boîte à outils EEGLAB pour pré-traiter et analyser les enregistrements EEG. Tout d'abord, les données EEG ont été sous-échantillonnées à 250 Hz. Ensuite, les données EEG ont été supprimées et soustraites à la moyenne pour supprimer la composante DC. Un filtre passe-haut à 1 Hz et un filtre coupe-bande à 60 Hz ont été appliqués pour supprimer le bruit oculaire et électrique. Ensuite, une analyse en composantes indépendantes (ICA) a été effectuée pour éliminer les sources bien définies d'artefacts. Il a été démontré que l'ICA isole de manière fiable les artefacts causés par les mouvements oculaires et musculaires et le bruit cardiaque (23). Enfin, des psychiatres cliniciens et des experts en EEG ont inspecté visuellement les EEG corrigés. Pour l'analyse, nous avons sélectionné plus de deux minutes de lectures EEG sans artefact à partir des enregistrements de trois minutes
Test diagnostique: électroencéphalographie puissance alpha lente absolue
Nous avons utilisé MATLAB 7.0.1 (Math Works, Natick, MA, USA) et la boîte à outils EEGLAB pour pré-traiter et analyser les enregistrements EEG. Tout d'abord, les données EEG ont été sous-échantillonnées à 250 Hz. Ensuite, les données EEG ont été supprimées et soustraites à la moyenne pour supprimer la composante DC. Un filtre passe-haut à 1 Hz et un filtre coupe-bande à 60 Hz ont été appliqués pour supprimer le bruit oculaire et électrique. Ensuite, une analyse en composantes indépendantes (ICA) a été effectuée pour éliminer les sources bien définies d'artefacts. Il a été démontré que l'ICA isole de manière fiable les artefacts causés par les mouvements oculaires et musculaires et le bruit cardiaque (23). Enfin, des psychiatres cliniciens et des experts en EEG ont inspecté visuellement les EEG corrigés. Pour l'analyse, nous avons sélectionné plus de deux minutes de lectures EEG sans artefact à partir des enregistrements de trois minutes
Test diagnostique: électroencéphalographie puissance alpha lente relative
Nous avons utilisé MATLAB 7.0.1 (Math Works, Natick, MA, USA) et la boîte à outils EEGLAB pour pré-traiter et analyser les enregistrements EEG. Tout d'abord, les données EEG ont été sous-échantillonnées à 250 Hz. Ensuite, les données EEG ont été supprimées et soustraites à la moyenne pour supprimer la composante DC. Un filtre passe-haut à 1 Hz et un filtre coupe-bande à 60 Hz ont été appliqués pour supprimer le bruit oculaire et électrique. Ensuite, une analyse en composantes indépendantes (ICA) a été effectuée pour éliminer les sources bien définies d'artefacts. Il a été démontré que l'ICA isole de manière fiable les artefacts causés par les mouvements oculaires et musculaires et le bruit cardiaque (23). Enfin, des psychiatres cliniciens et des experts en EEG ont inspecté visuellement les EEG corrigés. Pour l'analyse, nous avons sélectionné plus de deux minutes de lectures EEG sans artefact à partir des enregistrements de trois minutes
Test diagnostique: électroencéphalographie puissance alpha rapide absolue
Nous avons utilisé MATLAB 7.0.1 (Math Works, Natick, MA, USA) et la boîte à outils EEGLAB pour pré-traiter et analyser les enregistrements EEG. Tout d'abord, les données EEG ont été sous-échantillonnées à 250 Hz. Ensuite, les données EEG ont été supprimées et soustraites à la moyenne pour supprimer la composante DC. Un filtre passe-haut à 1 Hz et un filtre coupe-bande à 60 Hz ont été appliqués pour supprimer le bruit oculaire et électrique. Ensuite, une analyse en composantes indépendantes (ICA) a été effectuée pour éliminer les sources bien définies d'artefacts. Il a été démontré que l'ICA isole de manière fiable les artefacts causés par les mouvements oculaires et musculaires et le bruit cardiaque (23). Enfin, des psychiatres cliniciens et des experts en EEG ont inspecté visuellement les EEG corrigés. Pour l'analyse, nous avons sélectionné plus de deux minutes de lectures EEG sans artefact à partir des enregistrements de trois minutes
Test diagnostique: puissance alpha relativement rapide de l'électroencéphalographie
Nous avons utilisé MATLAB 7.0.1 (Math Works, Natick, MA, USA) et la boîte à outils EEGLAB pour pré-traiter et analyser les enregistrements EEG. Tout d'abord, les données EEG ont été sous-échantillonnées à 250 Hz. Ensuite, les données EEG ont été supprimées et soustraites à la moyenne pour supprimer la composante DC. Un filtre passe-haut à 1 Hz et un filtre coupe-bande à 60 Hz ont été appliqués pour supprimer le bruit oculaire et électrique. Ensuite, une analyse en composantes indépendantes (ICA) a été effectuée pour éliminer les sources bien définies d'artefacts. Il a été démontré que l'ICA isole de manière fiable les artefacts causés par les mouvements oculaires et musculaires et le bruit cardiaque (23). Enfin, des psychiatres cliniciens et des experts en EEG ont inspecté visuellement les EEG corrigés. Pour l'analyse, nous avons sélectionné plus de deux minutes de lectures EEG sans artefact à partir des enregistrements de trois minutes
Test diagnostique: puissance bêta absolue de l'électroencéphalographie
Nous avons utilisé MATLAB 7.0.1 (Math Works, Natick, MA, USA) et la boîte à outils EEGLAB pour pré-traiter et analyser les enregistrements EEG. Tout d'abord, les données EEG ont été sous-échantillonnées à 250 Hz. Ensuite, les données EEG ont été supprimées et soustraites à la moyenne pour supprimer la composante DC. Un filtre passe-haut à 1 Hz et un filtre coupe-bande à 60 Hz ont été appliqués pour supprimer le bruit oculaire et électrique. Ensuite, une analyse en composantes indépendantes (ICA) a été effectuée pour éliminer les sources bien définies d'artefacts. Il a été démontré que l'ICA isole de manière fiable les artefacts causés par les mouvements oculaires et musculaires et le bruit cardiaque (23). Enfin, des psychiatres cliniciens et des experts en EEG ont inspecté visuellement les EEG corrigés. Pour l'analyse, nous avons sélectionné plus de deux minutes de lectures EEG sans artefact à partir des enregistrements de trois minutes
Test diagnostique: puissance bêta relative de l'électroencéphalographie
Nous avons utilisé MATLAB 7.0.1 (Math Works, Natick, MA, USA) et la boîte à outils EEGLAB pour pré-traiter et analyser les enregistrements EEG. Tout d'abord, les données EEG ont été sous-échantillonnées à 250 Hz. Ensuite, les données EEG ont été supprimées et soustraites à la moyenne pour supprimer la composante DC. Un filtre passe-haut à 1 Hz et un filtre coupe-bande à 60 Hz ont été appliqués pour supprimer le bruit oculaire et électrique. Ensuite, une analyse en composantes indépendantes (ICA) a été effectuée pour éliminer les sources bien définies d'artefacts. Il a été démontré que l'ICA isole de manière fiable les artefacts causés par les mouvements oculaires et musculaires et le bruit cardiaque (23). Enfin, des psychiatres cliniciens et des experts en EEG ont inspecté visuellement les EEG corrigés. Pour l'analyse, nous avons sélectionné plus de deux minutes de lectures EEG sans artefact à partir des enregistrements de trois minutes
Test diagnostique: Échelle d'évaluation coréenne du TDAH
Le KARS est un outil de dépistage standardisé du TDAH chez les enfants coréens et une échelle d'évaluation complétée par les parents.
Test diagnostique: Version coréenne du programme d'entretien de diagnostic pour les enfants Version IV
Le DISC-IV est un outil de diagnostic structuré qui a été développé pour être utilisé dans des études épidémiologiques chez les enfants et les adolescents
NT NeuroTypique
Test diagnostique: électroencéphalographie delta puissance absolue
Nous avons utilisé MATLAB 7.0.1 (Math Works, Natick, MA, USA) et la boîte à outils EEGLAB pour pré-traiter et analyser les enregistrements EEG. Tout d'abord, les données EEG ont été sous-échantillonnées à 250 Hz. Ensuite, les données EEG ont été supprimées et soustraites à la moyenne pour supprimer la composante DC. Un filtre passe-haut à 1 Hz et un filtre coupe-bande à 60 Hz ont été appliqués pour supprimer le bruit oculaire et électrique. Ensuite, une analyse en composantes indépendantes (ICA) a été effectuée pour éliminer les sources bien définies d'artefacts. Il a été démontré que l'ICA isole de manière fiable les artefacts causés par les mouvements oculaires et musculaires et le bruit cardiaque (23). Enfin, des psychiatres cliniciens et des experts en EEG ont inspecté visuellement les EEG corrigés. Pour l'analyse, nous avons sélectionné plus de deux minutes de lectures EEG sans artefact à partir des enregistrements de trois minutes
Test diagnostique: delta de puissance relative de l'électroencéphalographie
Nous avons utilisé MATLAB 7.0.1 (Math Works, Natick, MA, USA) et la boîte à outils EEGLAB pour pré-traiter et analyser les enregistrements EEG. Tout d'abord, les données EEG ont été sous-échantillonnées à 250 Hz. Ensuite, les données EEG ont été supprimées et soustraites à la moyenne pour supprimer la composante DC. Un filtre passe-haut à 1 Hz et un filtre coupe-bande à 60 Hz ont été appliqués pour supprimer le bruit oculaire et électrique. Ensuite, une analyse en composantes indépendantes (ICA) a été effectuée pour éliminer les sources bien définies d'artefacts. Il a été démontré que l'ICA isole de manière fiable les artefacts causés par les mouvements oculaires et musculaires et le bruit cardiaque (23). Enfin, des psychiatres cliniciens et des experts en EEG ont inspecté visuellement les EEG corrigés. Pour l'analyse, nous avons sélectionné plus de deux minutes de lectures EEG sans artefact à partir des enregistrements de trois minutes
Test diagnostique: électroencéphalographie puissance thêta absolue
Nous avons utilisé MATLAB 7.0.1 (Math Works, Natick, MA, USA) et la boîte à outils EEGLAB pour pré-traiter et analyser les enregistrements EEG. Tout d'abord, les données EEG ont été sous-échantillonnées à 250 Hz. Ensuite, les données EEG ont été supprimées et soustraites à la moyenne pour supprimer la composante DC. Un filtre passe-haut à 1 Hz et un filtre coupe-bande à 60 Hz ont été appliqués pour supprimer le bruit oculaire et électrique. Ensuite, une analyse en composantes indépendantes (ICA) a été effectuée pour éliminer les sources bien définies d'artefacts. Il a été démontré que l'ICA isole de manière fiable les artefacts causés par les mouvements oculaires et musculaires et le bruit cardiaque (23). Enfin, des psychiatres cliniciens et des experts en EEG ont inspecté visuellement les EEG corrigés. Pour l'analyse, nous avons sélectionné plus de deux minutes de lectures EEG sans artefact à partir des enregistrements de trois minutes
Test diagnostique: puissance thêta relative de l'électroencéphalographie
Nous avons utilisé MATLAB 7.0.1 (Math Works, Natick, MA, USA) et la boîte à outils EEGLAB pour pré-traiter et analyser les enregistrements EEG. Tout d'abord, les données EEG ont été sous-échantillonnées à 250 Hz. Ensuite, les données EEG ont été supprimées et soustraites à la moyenne pour supprimer la composante DC. Un filtre passe-haut à 1 Hz et un filtre coupe-bande à 60 Hz ont été appliqués pour supprimer le bruit oculaire et électrique. Ensuite, une analyse en composantes indépendantes (ICA) a été effectuée pour éliminer les sources bien définies d'artefacts. Il a été démontré que l'ICA isole de manière fiable les artefacts causés par les mouvements oculaires et musculaires et le bruit cardiaque (23). Enfin, des psychiatres cliniciens et des experts en EEG ont inspecté visuellement les EEG corrigés. Pour l'analyse, nous avons sélectionné plus de deux minutes de lectures EEG sans artefact à partir des enregistrements de trois minutes
Test diagnostique: électroencéphalographie puissance alpha lente absolue
Nous avons utilisé MATLAB 7.0.1 (Math Works, Natick, MA, USA) et la boîte à outils EEGLAB pour pré-traiter et analyser les enregistrements EEG. Tout d'abord, les données EEG ont été sous-échantillonnées à 250 Hz. Ensuite, les données EEG ont été supprimées et soustraites à la moyenne pour supprimer la composante DC. Un filtre passe-haut à 1 Hz et un filtre coupe-bande à 60 Hz ont été appliqués pour supprimer le bruit oculaire et électrique. Ensuite, une analyse en composantes indépendantes (ICA) a été effectuée pour éliminer les sources bien définies d'artefacts. Il a été démontré que l'ICA isole de manière fiable les artefacts causés par les mouvements oculaires et musculaires et le bruit cardiaque (23). Enfin, des psychiatres cliniciens et des experts en EEG ont inspecté visuellement les EEG corrigés. Pour l'analyse, nous avons sélectionné plus de deux minutes de lectures EEG sans artefact à partir des enregistrements de trois minutes
Test diagnostique: électroencéphalographie puissance alpha lente relative
Nous avons utilisé MATLAB 7.0.1 (Math Works, Natick, MA, USA) et la boîte à outils EEGLAB pour pré-traiter et analyser les enregistrements EEG. Tout d'abord, les données EEG ont été sous-échantillonnées à 250 Hz. Ensuite, les données EEG ont été supprimées et soustraites à la moyenne pour supprimer la composante DC. Un filtre passe-haut à 1 Hz et un filtre coupe-bande à 60 Hz ont été appliqués pour supprimer le bruit oculaire et électrique. Ensuite, une analyse en composantes indépendantes (ICA) a été effectuée pour éliminer les sources bien définies d'artefacts. Il a été démontré que l'ICA isole de manière fiable les artefacts causés par les mouvements oculaires et musculaires et le bruit cardiaque (23). Enfin, des psychiatres cliniciens et des experts en EEG ont inspecté visuellement les EEG corrigés. Pour l'analyse, nous avons sélectionné plus de deux minutes de lectures EEG sans artefact à partir des enregistrements de trois minutes
Test diagnostique: électroencéphalographie puissance alpha rapide absolue
Nous avons utilisé MATLAB 7.0.1 (Math Works, Natick, MA, USA) et la boîte à outils EEGLAB pour pré-traiter et analyser les enregistrements EEG. Tout d'abord, les données EEG ont été sous-échantillonnées à 250 Hz. Ensuite, les données EEG ont été supprimées et soustraites à la moyenne pour supprimer la composante DC. Un filtre passe-haut à 1 Hz et un filtre coupe-bande à 60 Hz ont été appliqués pour supprimer le bruit oculaire et électrique. Ensuite, une analyse en composantes indépendantes (ICA) a été effectuée pour éliminer les sources bien définies d'artefacts. Il a été démontré que l'ICA isole de manière fiable les artefacts causés par les mouvements oculaires et musculaires et le bruit cardiaque (23). Enfin, des psychiatres cliniciens et des experts en EEG ont inspecté visuellement les EEG corrigés. Pour l'analyse, nous avons sélectionné plus de deux minutes de lectures EEG sans artefact à partir des enregistrements de trois minutes
Test diagnostique: puissance alpha relativement rapide de l'électroencéphalographie
Nous avons utilisé MATLAB 7.0.1 (Math Works, Natick, MA, USA) et la boîte à outils EEGLAB pour pré-traiter et analyser les enregistrements EEG. Tout d'abord, les données EEG ont été sous-échantillonnées à 250 Hz. Ensuite, les données EEG ont été supprimées et soustraites à la moyenne pour supprimer la composante DC. Un filtre passe-haut à 1 Hz et un filtre coupe-bande à 60 Hz ont été appliqués pour supprimer le bruit oculaire et électrique. Ensuite, une analyse en composantes indépendantes (ICA) a été effectuée pour éliminer les sources bien définies d'artefacts. Il a été démontré que l'ICA isole de manière fiable les artefacts causés par les mouvements oculaires et musculaires et le bruit cardiaque (23). Enfin, des psychiatres cliniciens et des experts en EEG ont inspecté visuellement les EEG corrigés. Pour l'analyse, nous avons sélectionné plus de deux minutes de lectures EEG sans artefact à partir des enregistrements de trois minutes
Test diagnostique: puissance bêta absolue de l'électroencéphalographie
Nous avons utilisé MATLAB 7.0.1 (Math Works, Natick, MA, USA) et la boîte à outils EEGLAB pour pré-traiter et analyser les enregistrements EEG. Tout d'abord, les données EEG ont été sous-échantillonnées à 250 Hz. Ensuite, les données EEG ont été supprimées et soustraites à la moyenne pour supprimer la composante DC. Un filtre passe-haut à 1 Hz et un filtre coupe-bande à 60 Hz ont été appliqués pour supprimer le bruit oculaire et électrique. Ensuite, une analyse en composantes indépendantes (ICA) a été effectuée pour éliminer les sources bien définies d'artefacts. Il a été démontré que l'ICA isole de manière fiable les artefacts causés par les mouvements oculaires et musculaires et le bruit cardiaque (23). Enfin, des psychiatres cliniciens et des experts en EEG ont inspecté visuellement les EEG corrigés. Pour l'analyse, nous avons sélectionné plus de deux minutes de lectures EEG sans artefact à partir des enregistrements de trois minutes
Test diagnostique: puissance bêta relative de l'électroencéphalographie
Nous avons utilisé MATLAB 7.0.1 (Math Works, Natick, MA, USA) et la boîte à outils EEGLAB pour pré-traiter et analyser les enregistrements EEG. Tout d'abord, les données EEG ont été sous-échantillonnées à 250 Hz. Ensuite, les données EEG ont été supprimées et soustraites à la moyenne pour supprimer la composante DC. Un filtre passe-haut à 1 Hz et un filtre coupe-bande à 60 Hz ont été appliqués pour supprimer le bruit oculaire et électrique. Ensuite, une analyse en composantes indépendantes (ICA) a été effectuée pour éliminer les sources bien définies d'artefacts. Il a été démontré que l'ICA isole de manière fiable les artefacts causés par les mouvements oculaires et musculaires et le bruit cardiaque (23). Enfin, des psychiatres cliniciens et des experts en EEG ont inspecté visuellement les EEG corrigés. Pour l'analyse, nous avons sélectionné plus de deux minutes de lectures EEG sans artefact à partir des enregistrements de trois minutes
Test diagnostique: Échelle d'évaluation coréenne du TDAH
Le KARS est un outil de dépistage standardisé du TDAH chez les enfants coréens et une échelle d'évaluation complétée par les parents.
Test diagnostique: Version coréenne du programme d'entretien de diagnostic pour les enfants Version IV
Le DISC-IV est un outil de diagnostic structuré qui a été développé pour être utilisé dans des études épidémiologiques chez les enfants et les adolescents
TDAH SAI
Test diagnostique: électroencéphalographie delta puissance absolue
Nous avons utilisé MATLAB 7.0.1 (Math Works, Natick, MA, USA) et la boîte à outils EEGLAB pour pré-traiter et analyser les enregistrements EEG. Tout d'abord, les données EEG ont été sous-échantillonnées à 250 Hz. Ensuite, les données EEG ont été supprimées et soustraites à la moyenne pour supprimer la composante DC. Un filtre passe-haut à 1 Hz et un filtre coupe-bande à 60 Hz ont été appliqués pour supprimer le bruit oculaire et électrique. Ensuite, une analyse en composantes indépendantes (ICA) a été effectuée pour éliminer les sources bien définies d'artefacts. Il a été démontré que l'ICA isole de manière fiable les artefacts causés par les mouvements oculaires et musculaires et le bruit cardiaque (23). Enfin, des psychiatres cliniciens et des experts en EEG ont inspecté visuellement les EEG corrigés. Pour l'analyse, nous avons sélectionné plus de deux minutes de lectures EEG sans artefact à partir des enregistrements de trois minutes
Test diagnostique: delta de puissance relative de l'électroencéphalographie
Nous avons utilisé MATLAB 7.0.1 (Math Works, Natick, MA, USA) et la boîte à outils EEGLAB pour pré-traiter et analyser les enregistrements EEG. Tout d'abord, les données EEG ont été sous-échantillonnées à 250 Hz. Ensuite, les données EEG ont été supprimées et soustraites à la moyenne pour supprimer la composante DC. Un filtre passe-haut à 1 Hz et un filtre coupe-bande à 60 Hz ont été appliqués pour supprimer le bruit oculaire et électrique. Ensuite, une analyse en composantes indépendantes (ICA) a été effectuée pour éliminer les sources bien définies d'artefacts. Il a été démontré que l'ICA isole de manière fiable les artefacts causés par les mouvements oculaires et musculaires et le bruit cardiaque (23). Enfin, des psychiatres cliniciens et des experts en EEG ont inspecté visuellement les EEG corrigés. Pour l'analyse, nous avons sélectionné plus de deux minutes de lectures EEG sans artefact à partir des enregistrements de trois minutes
Test diagnostique: électroencéphalographie puissance thêta absolue
Nous avons utilisé MATLAB 7.0.1 (Math Works, Natick, MA, USA) et la boîte à outils EEGLAB pour pré-traiter et analyser les enregistrements EEG. Tout d'abord, les données EEG ont été sous-échantillonnées à 250 Hz. Ensuite, les données EEG ont été supprimées et soustraites à la moyenne pour supprimer la composante DC. Un filtre passe-haut à 1 Hz et un filtre coupe-bande à 60 Hz ont été appliqués pour supprimer le bruit oculaire et électrique. Ensuite, une analyse en composantes indépendantes (ICA) a été effectuée pour éliminer les sources bien définies d'artefacts. Il a été démontré que l'ICA isole de manière fiable les artefacts causés par les mouvements oculaires et musculaires et le bruit cardiaque (23). Enfin, des psychiatres cliniciens et des experts en EEG ont inspecté visuellement les EEG corrigés. Pour l'analyse, nous avons sélectionné plus de deux minutes de lectures EEG sans artefact à partir des enregistrements de trois minutes
Test diagnostique: puissance thêta relative de l'électroencéphalographie
Nous avons utilisé MATLAB 7.0.1 (Math Works, Natick, MA, USA) et la boîte à outils EEGLAB pour pré-traiter et analyser les enregistrements EEG. Tout d'abord, les données EEG ont été sous-échantillonnées à 250 Hz. Ensuite, les données EEG ont été supprimées et soustraites à la moyenne pour supprimer la composante DC. Un filtre passe-haut à 1 Hz et un filtre coupe-bande à 60 Hz ont été appliqués pour supprimer le bruit oculaire et électrique. Ensuite, une analyse en composantes indépendantes (ICA) a été effectuée pour éliminer les sources bien définies d'artefacts. Il a été démontré que l'ICA isole de manière fiable les artefacts causés par les mouvements oculaires et musculaires et le bruit cardiaque (23). Enfin, des psychiatres cliniciens et des experts en EEG ont inspecté visuellement les EEG corrigés. Pour l'analyse, nous avons sélectionné plus de deux minutes de lectures EEG sans artefact à partir des enregistrements de trois minutes
Test diagnostique: électroencéphalographie puissance alpha lente absolue
Nous avons utilisé MATLAB 7.0.1 (Math Works, Natick, MA, USA) et la boîte à outils EEGLAB pour pré-traiter et analyser les enregistrements EEG. Tout d'abord, les données EEG ont été sous-échantillonnées à 250 Hz. Ensuite, les données EEG ont été supprimées et soustraites à la moyenne pour supprimer la composante DC. Un filtre passe-haut à 1 Hz et un filtre coupe-bande à 60 Hz ont été appliqués pour supprimer le bruit oculaire et électrique. Ensuite, une analyse en composantes indépendantes (ICA) a été effectuée pour éliminer les sources bien définies d'artefacts. Il a été démontré que l'ICA isole de manière fiable les artefacts causés par les mouvements oculaires et musculaires et le bruit cardiaque (23). Enfin, des psychiatres cliniciens et des experts en EEG ont inspecté visuellement les EEG corrigés. Pour l'analyse, nous avons sélectionné plus de deux minutes de lectures EEG sans artefact à partir des enregistrements de trois minutes
Test diagnostique: électroencéphalographie puissance alpha lente relative
Nous avons utilisé MATLAB 7.0.1 (Math Works, Natick, MA, USA) et la boîte à outils EEGLAB pour pré-traiter et analyser les enregistrements EEG. Tout d'abord, les données EEG ont été sous-échantillonnées à 250 Hz. Ensuite, les données EEG ont été supprimées et soustraites à la moyenne pour supprimer la composante DC. Un filtre passe-haut à 1 Hz et un filtre coupe-bande à 60 Hz ont été appliqués pour supprimer le bruit oculaire et électrique. Ensuite, une analyse en composantes indépendantes (ICA) a été effectuée pour éliminer les sources bien définies d'artefacts. Il a été démontré que l'ICA isole de manière fiable les artefacts causés par les mouvements oculaires et musculaires et le bruit cardiaque (23). Enfin, des psychiatres cliniciens et des experts en EEG ont inspecté visuellement les EEG corrigés. Pour l'analyse, nous avons sélectionné plus de deux minutes de lectures EEG sans artefact à partir des enregistrements de trois minutes
Test diagnostique: électroencéphalographie puissance alpha rapide absolue
Nous avons utilisé MATLAB 7.0.1 (Math Works, Natick, MA, USA) et la boîte à outils EEGLAB pour pré-traiter et analyser les enregistrements EEG. Tout d'abord, les données EEG ont été sous-échantillonnées à 250 Hz. Ensuite, les données EEG ont été supprimées et soustraites à la moyenne pour supprimer la composante DC. Un filtre passe-haut à 1 Hz et un filtre coupe-bande à 60 Hz ont été appliqués pour supprimer le bruit oculaire et électrique. Ensuite, une analyse en composantes indépendantes (ICA) a été effectuée pour éliminer les sources bien définies d'artefacts. Il a été démontré que l'ICA isole de manière fiable les artefacts causés par les mouvements oculaires et musculaires et le bruit cardiaque (23). Enfin, des psychiatres cliniciens et des experts en EEG ont inspecté visuellement les EEG corrigés. Pour l'analyse, nous avons sélectionné plus de deux minutes de lectures EEG sans artefact à partir des enregistrements de trois minutes
Test diagnostique: puissance alpha relativement rapide de l'électroencéphalographie
Nous avons utilisé MATLAB 7.0.1 (Math Works, Natick, MA, USA) et la boîte à outils EEGLAB pour pré-traiter et analyser les enregistrements EEG. Tout d'abord, les données EEG ont été sous-échantillonnées à 250 Hz. Ensuite, les données EEG ont été supprimées et soustraites à la moyenne pour supprimer la composante DC. Un filtre passe-haut à 1 Hz et un filtre coupe-bande à 60 Hz ont été appliqués pour supprimer le bruit oculaire et électrique. Ensuite, une analyse en composantes indépendantes (ICA) a été effectuée pour éliminer les sources bien définies d'artefacts. Il a été démontré que l'ICA isole de manière fiable les artefacts causés par les mouvements oculaires et musculaires et le bruit cardiaque (23). Enfin, des psychiatres cliniciens et des experts en EEG ont inspecté visuellement les EEG corrigés. Pour l'analyse, nous avons sélectionné plus de deux minutes de lectures EEG sans artefact à partir des enregistrements de trois minutes
Test diagnostique: puissance bêta absolue de l'électroencéphalographie
Nous avons utilisé MATLAB 7.0.1 (Math Works, Natick, MA, USA) et la boîte à outils EEGLAB pour pré-traiter et analyser les enregistrements EEG. Tout d'abord, les données EEG ont été sous-échantillonnées à 250 Hz. Ensuite, les données EEG ont été supprimées et soustraites à la moyenne pour supprimer la composante DC. Un filtre passe-haut à 1 Hz et un filtre coupe-bande à 60 Hz ont été appliqués pour supprimer le bruit oculaire et électrique. Ensuite, une analyse en composantes indépendantes (ICA) a été effectuée pour éliminer les sources bien définies d'artefacts. Il a été démontré que l'ICA isole de manière fiable les artefacts causés par les mouvements oculaires et musculaires et le bruit cardiaque (23). Enfin, des psychiatres cliniciens et des experts en EEG ont inspecté visuellement les EEG corrigés. Pour l'analyse, nous avons sélectionné plus de deux minutes de lectures EEG sans artefact à partir des enregistrements de trois minutes
Test diagnostique: puissance bêta relative de l'électroencéphalographie
Nous avons utilisé MATLAB 7.0.1 (Math Works, Natick, MA, USA) et la boîte à outils EEGLAB pour pré-traiter et analyser les enregistrements EEG. Tout d'abord, les données EEG ont été sous-échantillonnées à 250 Hz. Ensuite, les données EEG ont été supprimées et soustraites à la moyenne pour supprimer la composante DC. Un filtre passe-haut à 1 Hz et un filtre coupe-bande à 60 Hz ont été appliqués pour supprimer le bruit oculaire et électrique. Ensuite, une analyse en composantes indépendantes (ICA) a été effectuée pour éliminer les sources bien définies d'artefacts. Il a été démontré que l'ICA isole de manière fiable les artefacts causés par les mouvements oculaires et musculaires et le bruit cardiaque (23). Enfin, des psychiatres cliniciens et des experts en EEG ont inspecté visuellement les EEG corrigés. Pour l'analyse, nous avons sélectionné plus de deux minutes de lectures EEG sans artefact à partir des enregistrements de trois minutes
Test diagnostique: Échelle d'évaluation coréenne du TDAH
Le KARS est un outil de dépistage standardisé du TDAH chez les enfants coréens et une échelle d'évaluation complétée par les parents.
Test diagnostique: Version coréenne du programme d'entretien de diagnostic pour les enfants Version IV
Le DISC-IV est un outil de diagnostic structuré qui a été développé pour être utilisé dans des études épidémiologiques chez les enfants et les adolescents

Que mesure l'étude ?

Principaux critères de jugement

Principaux critères de jugement

Dans le protocole d'une étude clinique, la mesure de résultat prévue qui est la plus importante pour évaluer l'effet d'une intervention/d'un traitement. La plupart des études cliniques ont un critère de jugement principal, mais certaines en ont plus d'un.
Mesure des résultats
Description de la mesure
Délai
Tracés topographiques QEEG des résultats des comparaisons statistiques aux valeurs normatives (z-scores) à l'aide du logiciel Neuroguide
Délai: jusqu'à la fin des études, en moyenne 1 an
Les enquêteurs mesurent le QEEG lors de la première clinique externe et effectuent une topographie pour la cartographie
jusqu'à la fin des études, en moyenne 1 an

Collaborateurs et enquêteurs

C'est ici que vous trouverez les personnes et les organisations impliquées dans cette étude.

Parrainer

Parrainer

L'organisation ou la personne qui lance l'étude et qui a autorité et contrôle sur l'étude.
Daegu Catholic University Medical Center

Dates d'enregistrement des études

Ces dates suivent la progression des dossiers d'étude et des soumissions de résultats sommaires à ClinicalTrials.gov. Les dossiers d'étude et les résultats rapportés sont examinés par la Bibliothèque nationale de médecine (NLM) pour s'assurer qu'ils répondent à des normes de contrôle de qualité spécifiques avant d'être publiés sur le site Web public.

Dates principales de l'étude

Début de l'étude (Réel)

Début de l'étude

La date réelle à laquelle le premier participant a été inscrit à une étude clinique. La date de début "prévue" de l'étude est la date qui, selon les chercheurs, sera la date de début de l'étude.
8 août 2018

Achèvement primaire (Réel)

Achèvement primaire

La date à laquelle le dernier participant à une étude clinique a été examiné ou a reçu une intervention pour recueillir les données finales pour le critère de jugement principal. Que l'étude clinique se soit terminée conformément au protocole ou qu'elle ait été terminée n'affecte pas cette date. Pour les études cliniques avec plus d'un critère de jugement principal avec des dates d'achèvement différentes, ce terme fait référence à la date à laquelle la collecte de données est terminée pour tous les critères de jugement principaux. La date d'achèvement primaire "prévue" est la date qui, selon les chercheurs, sera la date d'achèvement primaire de l'étude.
28 février 2021

Achèvement de l'étude (Réel)

Achèvement de l'étude

La date à laquelle le dernier participant à une étude clinique a été examiné ou a reçu une intervention/un traitement pour recueillir les données finales pour les mesures de résultats primaires, les mesures de résultats secondaires et les événements indésirables (c'est-à-dire la dernière visite du dernier participant). La date d'achèvement de l'étude "prévue" est la date qui, selon les chercheurs, sera la date d'achèvement de l'étude.
28 février 2021

Dates d'inscription aux études

Première soumission

Première soumission

La date à laquelle le promoteur de l'étude ou l'investigateur a soumis pour la première fois un dossier d'étude à ClinicalTrials.gov. Il y a généralement un délai de quelques jours entre la première date de soumission et la disponibilité du dossier sur ClinicalTrials.gov (la première date publiée).
1 juillet 2020

Première soumission répondant aux critères de contrôle qualité

Première soumission répondant aux critères de contrôle qualité

La date à laquelle le promoteur de l'étude ou l'investigateur soumet pour la première fois un dossier d'étude conforme aux critères d'examen du contrôle qualité (CQ) de la National Library of Medicine (NLM). Le promoteur ou l'investigateur peut avoir besoin de réviser et de soumettre un dossier d'étude une ou plusieurs fois avant que les critères d'examen du CQ du NLM soient remplis. Il incombe au promoteur ou à l'investigateur de s'assurer que le dossier de l'étude est conforme aux critères d'examen du NLM QC.
8 juillet 2020

Première publication (Réel)

Première publication

La date à laquelle le dossier d'étude a été disponible pour la première fois sur ClinicalTrials.gov après la fin de l'examen du contrôle qualité (CQ) de la National Library of Medicine (NLM). Il y a généralement un délai de quelques jours entre la date à laquelle le promoteur de l'étude ou l'investigateur a soumis le dossier de l'étude et la première date de publication.
13 juillet 2020

Mises à jour des dossiers d'étude

Dernière mise à jour publiée (Réel)

Dernière mise à jour publiée

La date la plus récente à laquelle les modifications apportées à un dossier d'étude ont été mises à disposition sur ClinicalTrials.gov. Il peut y avoir un délai entre le moment où les modifications ont été soumises à ClinicalTrials.gov par le promoteur ou l'investigateur de l'étude (la date de soumission de la dernière mise à jour) et la date de publication de la dernière mise à jour.
20 février 2024

Dernière mise à jour soumise répondant aux critères de contrôle qualité

Dernière mise à jour soumise répondant aux critères de contrôle qualité

La date la plus récente à laquelle le promoteur de l'étude ou l'investigateur a soumis des modifications à un dossier d'étude qui sont conformes aux critères d'examen du contrôle qualité (CQ) de la National Library of Medicine (NLM). Il incombe au promoteur ou à l'investigateur de s'assurer que le dossier de l'étude est conforme aux critères d'examen du NLM QC.
16 février 2024

Dernière vérification

Dernière vérification

La date la plus récente à laquelle le promoteur de l'étude ou l'investigateur a confirmé que les informations sur une étude clinique sur ClinicalTrials.gov étaient exactes et à jour. Si une étude avec un statut de recrutement de recrutement ; pas encore de recrutement ; ou actif, aucun recrutement n'a été confirmé au cours des 2 dernières années, le statut de recrutement de l'étude est indiqué comme inconnu.
1 février 2024

Plus d'information

Termes liés à cette étude

Mots clés

Termes MeSH pertinents supplémentaires

Autres numéros d'identification d'étude

Autres numéros d'identification d'étude

Identifiants ou numéros d'identification autres que le numéro NCT qui sont attribués à une étude clinique par le sponsor de l'étude, les bailleurs de fonds ou autres. Ces numéros peuvent inclure des identifiants uniques d'autres registres d'essais et des numéros de subvention des National Institutes of Health.
  • CR-18-096

Plan pour les données individuelles des participants (IPD)

Prévoyez-vous de partager les données individuelles des participants (DPI) ?

NON

Description du régime IPD

Les données seront partagées sur demande pour une raison valable

Informations sur les médicaments et les dispositifs, documents d'étude

Étudie un produit pharmaceutique réglementé par la FDA américaine

Non

Étudie un produit d'appareil réglementé par la FDA américaine

Non

Ces informations ont été extraites directement du site Web clinicaltrials.gov sans aucune modification. Si vous avez des demandes de modification, de suppression ou de mise à jour des détails de votre étude, veuillez contacter register@clinicaltrials.gov. Dès qu'un changement est mis en œuvre sur clinicaltrials.gov, il sera également mis à jour automatiquement sur notre site Web .

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