Elektroencephalográfia (EEG) jelfeldolgozás (EEG-SP)

A tanulmány célja:

Az antidepresszáns kezelés hatékonyságának javítása azáltal, hogy előre meghatározzuk, hogy egy adott alany milyen valószínűséggel reagál egy sor antidepresszáns kezelésre. A tanulmány célja egy olyan digitális rendszer továbbképzése és tesztelése depressziós alanyok nagyobb mintájában, amelyről a kísérleti vizsgálatok során bebizonyosodott, hogy az antidepresszáns válasz pontos előrejelzője. A gépi tanulási módszertanon alapuló betanított prediktív modell pontossága az elsődleges eredmény, amelyet tanulmányozni szeretnénk.

Tárgyak:

férfiak és nők 18-70 éves korig.

Bevételi kritériumok:

Meg kell felelnie az MDD DSM IV kritériumainak a DSM IV (SCID) strukturált klinikai interjújára vonatkozóan, amely képes tájékozott beleegyezést adni

Kizárási kritériumok:

Pszichózis; akut öngyilkossági szándék vagy terv; alkohol- vagy kábítószer-függőség 3 hónapon belül; korábbi kezelés az alábbiak közül 3 vagy többel:

• megfelelő CBT
• a vizsgálati antidepresszáns gyógyszerek megfelelő próbái [megfelelő definíciók: ≥ 4 hét i) venlafaxin ≥150 mg/nap, ii) bupropion ≥150 mg/nap iii) eszcitalopram ≥ 10 mg/nap iv) duloxetin ≥ 30 mg/nap ≥ 8 CBT ülés ≥ 8 hét alatt
• instabil orvosi betegség
• ECT 6 hónapon belül
• terhesség vagy szexuálisan aktív nő, aki nem használ fogamzásgátlást.

Dizájnt tanulni:

A kezelés előtti adatgyűjtés:

A pszichotróp gyógyszeres kezelés 10 napos kimosása után demográfiai, szindrómás, betegség súlyossági, biokémiai/hematológiai és elektroencefalográfiás adatokat gyűjtenek, amelyekből később kivonják a potenciális választ előrejelző változók listáját.

Az összegyűjtött adatok a következő területeket foglalják magukban

• A depresszió súlyossága: a Montgomery Asberg Depresszió Értékelő Skála (MADRS) és a Beck II Depresszió Értékelő Skála segítségével értékelték.
• Szorongás súlyossága: a Spielberger Stait-Trait Anxiety Index segítségével mérjük.
• Diagnózis és szindróma jellemzők: a Strukturált Klinikai Interjú a DSM IV-hez (SCID) segítségével dokumentálva.
• Személyiségtulajdonságok: a Minnestota Multi-phasic Personality Inventory (MMPI) és a NEO-Personality Inventory segítségével határozzák meg.
• Társadalmi támogatás: a barátoktól és családtól származó észlelt szociális támogatás értékelési skála (PSS) segítségével mérik.
• Korábbi antidepresszáns gyógyszeres kezelés (tartomány és megfelelőség): a Michigan Adequacy of Treatment Skála módosított és frissített változata alapján határozták meg.
• Hematológiai/biokémiai vizsgálatok: teljes vérkép, máj transzaminázok, pajzsmirigy-stimuláló hormon szint, szérum kreatinin, szérum kalcium, szérum magnézium, éhomi vércukor és szérum B12.

Antidepresszáns kezelés:

Az antidepresszáns kezelést az I. fázisban adják be. Azok az alanyok, akik az I. fázis végén kevesebb mint 50%-os választ mutatnak a kezelésre, a II. fázisban eltérő kezelésben részesülnek. Az I. és II. fázis között 10 napos időszak telik el, amely alatt az antidepresszáns gyógyszeres kezelést (ha az I. fázisban alkalmazzák) csökkentik, és abbahagyják.

A kezelés kiválasztása naturalisztikusan történik, azaz figyelembe veszik a betegek preferenciáját, de a betegek nem kaphatnak kezelést, ha korábban nem reagáltak az adott kezelés megfelelő vizsgálatára. Azok az alanyok, akiket nem ítéltek meg eléggé „pszichológiai beállítottságúnak”, nem kínálnak CBT-t. Ha a beteg nem részesíti előnyben a kezelést, véletlenszerűen választják ki a kezelést.

Kezelési lehetőségek:

i) eszcitalopram 6 hétig ii) venlafaxin 6 hétig iii) bupropion 6 hétig iv) duloxetin 6 hétig v) kognitív viselkedésterápia (CBT) 12 hétig. Az antidepresszáns gyógyszeradagolás a megállapított orvosi eljárásokat és a közzétett adagolási irányelveket követi. A CBT-t manuális formában magasan képzett terapeuták adják be.

Adatelemzés:

A kezelés után az alanyokat a kezelés előtti és a kezelés utáni MADRS-pontszám százalékos változása alapján válaszadónak vagy nem reagálónak minősítjük. Az alanyok akkor tekintendők reagálónak, ha a kezelés utáni MADRS-pontszám 50%-kal vagy többet csökkent az alapvonal pontszámához képest. A gépi tanulási algoritmusokat a kezelés előtti demográfiai, szindrómás, betegség súlyossági, biokémiai/hematológiai és elektroencefalográfiás adatokból, valamint az I. fázisú kezelési válaszból mint osztályozási változóból kinyert jellemzők segítségével képezik ki. Az algoritmust először beágyazott keresztellenőrzési „leave N out” technikákkal teszteljük, csak az I. fázis adatait használva.

A prediktív algoritmus túlillesztése nem teljesen kizárt, még beágyazott keresztellenőrzési módszerek alkalmazása esetén sem. Emiatt az eredményül kapott algoritmust tovább teszteljük a II. fázisú alanyokon a kezelés előtti adatokból kinyert prediktív jellemzők felhasználásával, de ebben az esetben a II. fázisú kezelés kezelési válaszadatainak felhasználásával. A II. fázisú alanyok kezelés előtti demográfiai, szindróma, betegség súlyossági, biokémiai/hematológiai és elektroencephalográfiai adatait csak az I. fázisban kapott kezelés algoritmusának betanítására használták fel, a II. fázisban kapott kezelésre nem. Ilyen körülmények között az algoritmus újbóli tesztelése a II. fázisú kezelési eredményekkel egy teljesen független mintán végzett tesztelésnek minősül.