Az ADHD neurofiziológiai markere gyermekeknél
2024. február 16. frissítette: Junwon Kim, Daegu Catholic University Medical Center
A figyelemhiányos hiperaktivitási rendellenesség neurofiziológiai markere gyermekeknél
Ez a tanulmány a kvantitatív elektroencefalográfia (QEEG) altípusait vizsgálta, mint segédeszközöket a figyelemhiányos hiperaktivitási zavar (ADHD) értékeléséhez.
A betegeket a Diagnostic Interview Schedule for Children IV. Version koreai verziójával értékelték ki, és a három csoport egyikébe sorolták be: ADHD, ADHD-Nincs másként specifikált (NOS) és Neurotípusos (NT).
A kutatók 19 csatornán mérik az abszolút és relatív EEG teljesítményt, és folyamatos auditív teljesítménytesztet végeztek.
A kutatók a QEEG-t a következő frekvenciatartomány szerint elemezték: delta (1-4 Hz), théta (4-8 Hz), lassú alfa (8-10 Hz), gyors alfa (10-13,5 Hz) és béta (13,5-30)
Hz).
Az alanyokat ezután Ward klaszteranalízis-módszerével csoportosították, a négyzetes euklideszi távolságot használva az eltérések mérésére.
A tanulmány áttekintése
Állapot
Befejezve
Körülmények
Beavatkozás / kezelés
- Diagnosztikai vizsgálat: elektroencefalográfia abszolút delta teljesítmény
- Diagnosztikai vizsgálat: elektroencephalográfia relatív delta teljesítmény
- Diagnosztikai vizsgálat: elektroencefalográfia abszolút théta teljesítmény
- Diagnosztikai vizsgálat: elektroencefalográfia relatív théta teljesítmény
- Diagnosztikai vizsgálat: elektroencefalográfia abszolút lassú alfa teljesítmény
- Diagnosztikai vizsgálat: elektroencefalográfia relatív lassú alfa teljesítmény
- Diagnosztikai vizsgálat: elektroencefalográfia abszolút gyors alfa teljesítmény
- Diagnosztikai vizsgálat: elektroencephalográfia relatív gyors alfa teljesítmény
- Diagnosztikai vizsgálat: elektroencefalográfia abszolút béta teljesítmény
- Diagnosztikai vizsgálat: elektroencefalográfia relatív béta teljesítmény
- Diagnosztikai vizsgálat: Koreai ADHD minősítési skála
- Diagnosztikai vizsgálat: A gyermekeknek szóló diagnosztikai interjúk ütemtervének koreai verziója, IV
Részletes leírás
A vizsgálatba olyan 7 és 12 év közötti résztvevőket vontak be, akiknél a DSM-5 kritériumok szerint ADHD-t diagnosztizáltak.
Az ADHD diagnózisa a Diagnostic Interview Schedule for Children IV Version (DISC-IV) koreai verzióján alapult, amely egy strukturált interjúeszköz, és ezeket a diagnózisokat több gyermek- és serdülőpszichiáter is megerősítette.
Ha a résztvevők nem feleltek meg a DSM-IV és a DISC-IV ADHD diagnosztikai kritériumainak, a neurotípusos (NT) csoportba sorolták őket.
A DISC-IV teszt eredményei alapján a résztvevőket az ADHD vagy a nem másként meghatározott (NOS) csoportba sorolták be.
Azok a betegek, akik megfeleltek az ADHD diagnosztikai kritériumainak a DSM-IV-ben, de pontszámuk nem haladta meg a hatot, és a DISC-IV figyelemhiány vagy hiperaktivitás/impaktivitás skáláján háromnál több pontszámot értek el, a NOS csoportba kerültek.
Kizárták a részvételből azokat a gyerekeket, akiknek kórtörténetében agykárosodás, neurológiai rendellenesség, genetikai rendellenesség, szerfüggőség, epilepszia vagy bármilyen más mentális zavar szerepel.
A koreai-Wechsler intelligencia skála (4. kiadás) szerint 70-es vagy alacsonyabb IQ-val rendelkező, illetve kábítószer-kezelésben részesülő gyermekeket szintén kizárták ebből a vizsgálatból.
Az EEG-felvételeket SynAmps2 egyenáramú (DC) erősítővel és 10-20 elrendezésű, 64 csatornás Quick-Cap elektróda-elhelyező rendszerrel (Neuroscan Inc., NC, USA) végeztük.
A nemzetközi 10-20 rendszer szerint elhelyezett 19 aranycsésze elektródáról digitálisan rögzítettük az EEG adatokat.
Az impedanciákat 5 kΩ alatt tartottuk, és a mintavételezési frekvencia 1000 Hz volt.
A vizsgálók az összekapcsolt mastoid referenciát és két további bipoláris elektródát használják a vízszintes és függőleges szemmozgások mérésére.
A felvétel alatt minden résztvevő egy félhomályos, elektromosan árnyékolt, hangtompított helyiségben feküdt.
A nyugalmi EEG felvételeket három perc elteltével rögzítettük, a résztvevők csukott szemmel.
Tanulmány típusa
Megfigyelő
Beiratkozás (Tényleges)
140
Kapcsolatok és helyek
Ez a rész a vizsgálatot végzők elérhetőségeit, valamint a vizsgálat lefolytatásának helyére vonatkozó információkat tartalmazza.
Tanulmányi helyek
-
-
Nam-gu
-
Daegu, Nam-gu, Koreai Köztársaság, 42471
- Daegu Catholic University Medical Center
-
-
Részvételi kritériumok
A kutatók olyan embereket keresnek, akik megfelelnek egy bizonyos leírásnak, az úgynevezett jogosultsági kritériumoknak. Néhány példa ezekre a kritériumokra a személy általános egészségi állapota vagy a korábbi kezelések.
Jogosultsági kritériumok
Tanulmányozható életkorok
3 év (Gyermek)
Egészséges önkénteseket fogad
Igen
Mintavételi módszer
Valószínűségi minta
Tanulmányi populáció
Azoknál a betegeknél, akiknél figyelemhiányos/hiperaktivitási rendellenességre gyanakodtak, QEEG-t végeztek, és DISC-IV-t diagnosztizáltak
Leírás
Bevételi kritériumok:
- A vizsgálatba olyan 7 és 12 év közötti résztvevőket vontak be, akiknél a DSM-5 kritériumok szerint ADHD-t diagnosztizáltak.
Kizárási kritériumok:
- Kizárták a részvételből azokat a gyerekeket, akiknek kórtörténetében agykárosodás, neurológiai rendellenesség, genetikai rendellenesség, szerfüggőség, epilepszia vagy bármilyen más mentális zavar szerepel.
- A koreai-Wechsler intelligenciaskála szerint (negyedik kiadás) 70-es vagy alacsonyabb IQ-val rendelkező, vagy kábítószer-kezelésben részesülő gyermekeket szintén kizárták ebből a vizsgálatból.
Tanulási terv
Ez a rész a vizsgálati terv részleteit tartalmazza, beleértve a vizsgálat megtervezését és a vizsgálat mérését.
Hogyan készül a tanulmány?
Tervezési részletek
- Megfigyelési modellek: Csak esetre
- Időperspektívák: Visszatekintő
Kohorszok és beavatkozások
Csoport / Kohorsz |
Beavatkozás / kezelés |
|---|---|
|
ADHD
|
A MATLAB 7.0.1 (Math Works, Natick, MA, USA) és az EEGLAB eszköztárat használtuk az EEG felvételek előfeldolgozására és elemzésére.
Először az EEG-adatokat 250 Hz-re mintavételezték.
Ezután az EEG-adatokat trendmentesítettük, és az átlagot kivontuk az egyenáramú komponens eltávolítására.
Egy 1 Hz-es felüláteresztő szűrőt és egy 60 Hz-es bevágásszűrőt alkalmaztak a szem- és elektromos zaj eltávolítására.
Ezt követően független komponenselemzést (ICA) végeztek a műtermékek jól meghatározott forrásainak eltávolítására.
Az ICA-ról kimutatták, hogy megbízhatóan elkülöníti a szem- és izommozgások, valamint a szívzaj okozta műtermékeket (23).
Végül klinikai pszichiáterek és EEG-szakértők szemrevételezéssel ellenőrizték a korrigált EEG-ket.
Az elemzéshez a három perces felvételekből több mint két perc műtermékmentes EEG-leolvasást választottunk
A MATLAB 7.0.1 (Math Works, Natick, MA, USA) és az EEGLAB eszköztárat használtuk az EEG felvételek előfeldolgozására és elemzésére.
Először az EEG-adatokat 250 Hz-re mintavételezték.
Ezután az EEG-adatokat trendmentesítettük, és az átlagot kivontuk az egyenáramú komponens eltávolítására.
Egy 1 Hz-es felüláteresztő szűrőt és egy 60 Hz-es bevágásszűrőt alkalmaztak a szem- és elektromos zaj eltávolítására.
Ezt követően független komponenselemzést (ICA) végeztek a műtermékek jól meghatározott forrásainak eltávolítására.
Az ICA-ról kimutatták, hogy megbízhatóan elkülöníti a szem- és izommozgások, valamint a szívzaj okozta műtermékeket (23).
Végül klinikai pszichiáterek és EEG-szakértők szemrevételezéssel ellenőrizték a korrigált EEG-ket.
Az elemzéshez a három perces felvételekből több mint két perc műtermékmentes EEG-leolvasást választottunk
A MATLAB 7.0.1 (Math Works, Natick, MA, USA) és az EEGLAB eszköztárat használtuk az EEG felvételek előfeldolgozására és elemzésére.
Először az EEG-adatokat 250 Hz-re mintavételezték.
Ezután az EEG-adatokat trendmentesítettük, és az átlagot kivontuk az egyenáramú komponens eltávolítására.
Egy 1 Hz-es felüláteresztő szűrőt és egy 60 Hz-es bevágásszűrőt alkalmaztak a szem- és elektromos zaj eltávolítására.
Ezt követően független komponenselemzést (ICA) végeztek a műtermékek jól meghatározott forrásainak eltávolítására.
Az ICA-ról kimutatták, hogy megbízhatóan elkülöníti a szem- és izommozgások, valamint a szívzaj okozta műtermékeket (23).
Végül klinikai pszichiáterek és EEG-szakértők szemrevételezéssel ellenőrizték a korrigált EEG-ket.
Az elemzéshez a három perces felvételekből több mint két perc műtermékmentes EEG-leolvasást választottunk
A MATLAB 7.0.1 (Math Works, Natick, MA, USA) és az EEGLAB eszköztárat használtuk az EEG felvételek előfeldolgozására és elemzésére.
Először az EEG-adatokat 250 Hz-re mintavételezték.
Ezután az EEG-adatokat trendmentesítettük, és az átlagot kivontuk az egyenáramú komponens eltávolítására.
Egy 1 Hz-es felüláteresztő szűrőt és egy 60 Hz-es bevágásszűrőt alkalmaztak a szem- és elektromos zaj eltávolítására.
Ezt követően független komponenselemzést (ICA) végeztek a műtermékek jól meghatározott forrásainak eltávolítására.
Az ICA-ról kimutatták, hogy megbízhatóan elkülöníti a szem- és izommozgások, valamint a szívzaj okozta műtermékeket (23).
Végül klinikai pszichiáterek és EEG-szakértők szemrevételezéssel ellenőrizték a korrigált EEG-ket.
Az elemzéshez a három perces felvételekből több mint két perc műtermékmentes EEG-leolvasást választottunk
A MATLAB 7.0.1 (Math Works, Natick, MA, USA) és az EEGLAB eszköztárat használtuk az EEG felvételek előfeldolgozására és elemzésére.
Először az EEG-adatokat 250 Hz-re mintavételezték.
Ezután az EEG-adatokat trendmentesítettük, és az átlagot kivontuk az egyenáramú komponens eltávolítására.
Egy 1 Hz-es felüláteresztő szűrőt és egy 60 Hz-es bevágásszűrőt alkalmaztak a szem- és elektromos zaj eltávolítására.
Ezt követően független komponenselemzést (ICA) végeztek a műtermékek jól meghatározott forrásainak eltávolítására.
Az ICA-ról kimutatták, hogy megbízhatóan elkülöníti a szem- és izommozgások, valamint a szívzaj okozta műtermékeket (23).
Végül klinikai pszichiáterek és EEG-szakértők szemrevételezéssel ellenőrizték a korrigált EEG-ket.
Az elemzéshez a három perces felvételekből több mint két perc műtermékmentes EEG-leolvasást választottunk
A MATLAB 7.0.1 (Math Works, Natick, MA, USA) és az EEGLAB eszköztárat használtuk az EEG felvételek előfeldolgozására és elemzésére.
Először az EEG-adatokat 250 Hz-re mintavételezték.
Ezután az EEG-adatokat trendmentesítettük, és az átlagot kivontuk az egyenáramú komponens eltávolítására.
Egy 1 Hz-es felüláteresztő szűrőt és egy 60 Hz-es bevágásszűrőt alkalmaztak a szem- és elektromos zaj eltávolítására.
Ezt követően független komponenselemzést (ICA) végeztek a műtermékek jól meghatározott forrásainak eltávolítására.
Az ICA-ról kimutatták, hogy megbízhatóan elkülöníti a szem- és izommozgások, valamint a szívzaj okozta műtermékeket (23).
Végül klinikai pszichiáterek és EEG-szakértők szemrevételezéssel ellenőrizték a korrigált EEG-ket.
Az elemzéshez a három perces felvételekből több mint két perc műtermékmentes EEG-leolvasást választottunk
A MATLAB 7.0.1 (Math Works, Natick, MA, USA) és az EEGLAB eszköztárat használtuk az EEG felvételek előfeldolgozására és elemzésére.
Először az EEG-adatokat 250 Hz-re mintavételezték.
Ezután az EEG-adatokat trendmentesítettük, és az átlagot kivontuk az egyenáramú komponens eltávolítására.
Egy 1 Hz-es felüláteresztő szűrőt és egy 60 Hz-es bevágásszűrőt alkalmaztak a szem- és elektromos zaj eltávolítására.
Ezt követően független komponenselemzést (ICA) végeztek a műtermékek jól meghatározott forrásainak eltávolítására.
Az ICA-ról kimutatták, hogy megbízhatóan elkülöníti a szem- és izommozgások, valamint a szívzaj okozta műtermékeket (23).
Végül klinikai pszichiáterek és EEG-szakértők szemrevételezéssel ellenőrizték a korrigált EEG-ket.
Az elemzéshez a három perces felvételekből több mint két perc műtermékmentes EEG-leolvasást választottunk
A MATLAB 7.0.1 (Math Works, Natick, MA, USA) és az EEGLAB eszköztárat használtuk az EEG felvételek előfeldolgozására és elemzésére.
Először az EEG-adatokat 250 Hz-re mintavételezték.
Ezután az EEG-adatokat trendmentesítettük, és az átlagot kivontuk az egyenáramú komponens eltávolítására.
Egy 1 Hz-es felüláteresztő szűrőt és egy 60 Hz-es bevágásszűrőt alkalmaztak a szem- és elektromos zaj eltávolítására.
Ezt követően független komponenselemzést (ICA) végeztek a műtermékek jól meghatározott forrásainak eltávolítására.
Az ICA-ról kimutatták, hogy megbízhatóan elkülöníti a szem- és izommozgások, valamint a szívzaj okozta műtermékeket (23).
Végül klinikai pszichiáterek és EEG-szakértők szemrevételezéssel ellenőrizték a korrigált EEG-ket.
Az elemzéshez a három perces felvételekből több mint két perc műtermékmentes EEG-leolvasást választottunk
A MATLAB 7.0.1 (Math Works, Natick, MA, USA) és az EEGLAB eszköztárat használtuk az EEG felvételek előfeldolgozására és elemzésére.
Először az EEG-adatokat 250 Hz-re mintavételezték.
Ezután az EEG-adatokat trendmentesítettük, és az átlagot kivontuk az egyenáramú komponens eltávolítására.
Egy 1 Hz-es felüláteresztő szűrőt és egy 60 Hz-es bevágásszűrőt alkalmaztak a szem- és elektromos zaj eltávolítására.
Ezt követően független komponenselemzést (ICA) végeztek a műtermékek jól meghatározott forrásainak eltávolítására.
Az ICA-ról kimutatták, hogy megbízhatóan elkülöníti a szem- és izommozgások, valamint a szívzaj okozta műtermékeket (23).
Végül klinikai pszichiáterek és EEG-szakértők szemrevételezéssel ellenőrizték a korrigált EEG-ket.
Az elemzéshez a három perces felvételekből több mint két perc műtermékmentes EEG-leolvasást választottunk
A MATLAB 7.0.1 (Math Works, Natick, MA, USA) és az EEGLAB eszköztárat használtuk az EEG felvételek előfeldolgozására és elemzésére.
Először az EEG-adatokat 250 Hz-re mintavételezték.
Ezután az EEG-adatokat trendmentesítettük, és az átlagot kivontuk az egyenáramú komponens eltávolítására.
Egy 1 Hz-es felüláteresztő szűrőt és egy 60 Hz-es bevágásszűrőt alkalmaztak a szem- és elektromos zaj eltávolítására.
Ezt követően független komponenselemzést (ICA) végeztek a műtermékek jól meghatározott forrásainak eltávolítására.
Az ICA-ról kimutatták, hogy megbízhatóan elkülöníti a szem- és izommozgások, valamint a szívzaj okozta műtermékeket (23).
Végül klinikai pszichiáterek és EEG-szakértők szemrevételezéssel ellenőrizték a korrigált EEG-ket.
Az elemzéshez a három perces felvételekből több mint két perc műtermékmentes EEG-leolvasást választottunk
A KARS egy szabványos szűrőeszköz az ADHD koreai gyermekeknél, és a szülők által kitöltött értékelési skála.
A DISC-IV egy strukturált diagnosztikai eszköz, amelyet gyermekek és serdülők körében végzett epidemiológiai vizsgálatokhoz fejlesztettek ki.
|
|
NT NeuroTypical
|
A MATLAB 7.0.1 (Math Works, Natick, MA, USA) és az EEGLAB eszköztárat használtuk az EEG felvételek előfeldolgozására és elemzésére.
Először az EEG-adatokat 250 Hz-re mintavételezték.
Ezután az EEG-adatokat trendmentesítettük, és az átlagot kivontuk az egyenáramú komponens eltávolítására.
Egy 1 Hz-es felüláteresztő szűrőt és egy 60 Hz-es bevágásszűrőt alkalmaztak a szem- és elektromos zaj eltávolítására.
Ezt követően független komponenselemzést (ICA) végeztek a műtermékek jól meghatározott forrásainak eltávolítására.
Az ICA-ról kimutatták, hogy megbízhatóan elkülöníti a szem- és izommozgások, valamint a szívzaj okozta műtermékeket (23).
Végül klinikai pszichiáterek és EEG-szakértők szemrevételezéssel ellenőrizték a korrigált EEG-ket.
Az elemzéshez a három perces felvételekből több mint két perc műtermékmentes EEG-leolvasást választottunk
A MATLAB 7.0.1 (Math Works, Natick, MA, USA) és az EEGLAB eszköztárat használtuk az EEG felvételek előfeldolgozására és elemzésére.
Először az EEG-adatokat 250 Hz-re mintavételezték.
Ezután az EEG-adatokat trendmentesítettük, és az átlagot kivontuk az egyenáramú komponens eltávolítására.
Egy 1 Hz-es felüláteresztő szűrőt és egy 60 Hz-es bevágásszűrőt alkalmaztak a szem- és elektromos zaj eltávolítására.
Ezt követően független komponenselemzést (ICA) végeztek a műtermékek jól meghatározott forrásainak eltávolítására.
Az ICA-ról kimutatták, hogy megbízhatóan elkülöníti a szem- és izommozgások, valamint a szívzaj okozta műtermékeket (23).
Végül klinikai pszichiáterek és EEG-szakértők szemrevételezéssel ellenőrizték a korrigált EEG-ket.
Az elemzéshez a három perces felvételekből több mint két perc műtermékmentes EEG-leolvasást választottunk
A MATLAB 7.0.1 (Math Works, Natick, MA, USA) és az EEGLAB eszköztárat használtuk az EEG felvételek előfeldolgozására és elemzésére.
Először az EEG-adatokat 250 Hz-re mintavételezték.
Ezután az EEG-adatokat trendmentesítettük, és az átlagot kivontuk az egyenáramú komponens eltávolítására.
Egy 1 Hz-es felüláteresztő szűrőt és egy 60 Hz-es bevágásszűrőt alkalmaztak a szem- és elektromos zaj eltávolítására.
Ezt követően független komponenselemzést (ICA) végeztek a műtermékek jól meghatározott forrásainak eltávolítására.
Az ICA-ról kimutatták, hogy megbízhatóan elkülöníti a szem- és izommozgások, valamint a szívzaj okozta műtermékeket (23).
Végül klinikai pszichiáterek és EEG-szakértők szemrevételezéssel ellenőrizték a korrigált EEG-ket.
Az elemzéshez a három perces felvételekből több mint két perc műtermékmentes EEG-leolvasást választottunk
A MATLAB 7.0.1 (Math Works, Natick, MA, USA) és az EEGLAB eszköztárat használtuk az EEG felvételek előfeldolgozására és elemzésére.
Először az EEG-adatokat 250 Hz-re mintavételezték.
Ezután az EEG-adatokat trendmentesítettük, és az átlagot kivontuk az egyenáramú komponens eltávolítására.
Egy 1 Hz-es felüláteresztő szűrőt és egy 60 Hz-es bevágásszűrőt alkalmaztak a szem- és elektromos zaj eltávolítására.
Ezt követően független komponenselemzést (ICA) végeztek a műtermékek jól meghatározott forrásainak eltávolítására.
Az ICA-ról kimutatták, hogy megbízhatóan elkülöníti a szem- és izommozgások, valamint a szívzaj okozta műtermékeket (23).
Végül klinikai pszichiáterek és EEG-szakértők szemrevételezéssel ellenőrizték a korrigált EEG-ket.
Az elemzéshez a három perces felvételekből több mint két perc műtermékmentes EEG-leolvasást választottunk
A MATLAB 7.0.1 (Math Works, Natick, MA, USA) és az EEGLAB eszköztárat használtuk az EEG felvételek előfeldolgozására és elemzésére.
Először az EEG-adatokat 250 Hz-re mintavételezték.
Ezután az EEG-adatokat trendmentesítettük, és az átlagot kivontuk az egyenáramú komponens eltávolítására.
Egy 1 Hz-es felüláteresztő szűrőt és egy 60 Hz-es bevágásszűrőt alkalmaztak a szem- és elektromos zaj eltávolítására.
Ezt követően független komponenselemzést (ICA) végeztek a műtermékek jól meghatározott forrásainak eltávolítására.
Az ICA-ról kimutatták, hogy megbízhatóan elkülöníti a szem- és izommozgások, valamint a szívzaj okozta műtermékeket (23).
Végül klinikai pszichiáterek és EEG-szakértők szemrevételezéssel ellenőrizték a korrigált EEG-ket.
Az elemzéshez a három perces felvételekből több mint két perc műtermékmentes EEG-leolvasást választottunk
A MATLAB 7.0.1 (Math Works, Natick, MA, USA) és az EEGLAB eszköztárat használtuk az EEG felvételek előfeldolgozására és elemzésére.
Először az EEG-adatokat 250 Hz-re mintavételezték.
Ezután az EEG-adatokat trendmentesítettük, és az átlagot kivontuk az egyenáramú komponens eltávolítására.
Egy 1 Hz-es felüláteresztő szűrőt és egy 60 Hz-es bevágásszűrőt alkalmaztak a szem- és elektromos zaj eltávolítására.
Ezt követően független komponenselemzést (ICA) végeztek a műtermékek jól meghatározott forrásainak eltávolítására.
Az ICA-ról kimutatták, hogy megbízhatóan elkülöníti a szem- és izommozgások, valamint a szívzaj okozta műtermékeket (23).
Végül klinikai pszichiáterek és EEG-szakértők szemrevételezéssel ellenőrizték a korrigált EEG-ket.
Az elemzéshez a három perces felvételekből több mint két perc műtermékmentes EEG-leolvasást választottunk
A MATLAB 7.0.1 (Math Works, Natick, MA, USA) és az EEGLAB eszköztárat használtuk az EEG felvételek előfeldolgozására és elemzésére.
Először az EEG-adatokat 250 Hz-re mintavételezték.
Ezután az EEG-adatokat trendmentesítettük, és az átlagot kivontuk az egyenáramú komponens eltávolítására.
Egy 1 Hz-es felüláteresztő szűrőt és egy 60 Hz-es bevágásszűrőt alkalmaztak a szem- és elektromos zaj eltávolítására.
Ezt követően független komponenselemzést (ICA) végeztek a műtermékek jól meghatározott forrásainak eltávolítására.
Az ICA-ról kimutatták, hogy megbízhatóan elkülöníti a szem- és izommozgások, valamint a szívzaj okozta műtermékeket (23).
Végül klinikai pszichiáterek és EEG-szakértők szemrevételezéssel ellenőrizték a korrigált EEG-ket.
Az elemzéshez a három perces felvételekből több mint két perc műtermékmentes EEG-leolvasást választottunk
A MATLAB 7.0.1 (Math Works, Natick, MA, USA) és az EEGLAB eszköztárat használtuk az EEG felvételek előfeldolgozására és elemzésére.
Először az EEG-adatokat 250 Hz-re mintavételezték.
Ezután az EEG-adatokat trendmentesítettük, és az átlagot kivontuk az egyenáramú komponens eltávolítására.
Egy 1 Hz-es felüláteresztő szűrőt és egy 60 Hz-es bevágásszűrőt alkalmaztak a szem- és elektromos zaj eltávolítására.
Ezt követően független komponenselemzést (ICA) végeztek a műtermékek jól meghatározott forrásainak eltávolítására.
Az ICA-ról kimutatták, hogy megbízhatóan elkülöníti a szem- és izommozgások, valamint a szívzaj okozta műtermékeket (23).
Végül klinikai pszichiáterek és EEG-szakértők szemrevételezéssel ellenőrizték a korrigált EEG-ket.
Az elemzéshez a három perces felvételekből több mint két perc műtermékmentes EEG-leolvasást választottunk
A MATLAB 7.0.1 (Math Works, Natick, MA, USA) és az EEGLAB eszköztárat használtuk az EEG felvételek előfeldolgozására és elemzésére.
Először az EEG-adatokat 250 Hz-re mintavételezték.
Ezután az EEG-adatokat trendmentesítettük, és az átlagot kivontuk az egyenáramú komponens eltávolítására.
Egy 1 Hz-es felüláteresztő szűrőt és egy 60 Hz-es bevágásszűrőt alkalmaztak a szem- és elektromos zaj eltávolítására.
Ezt követően független komponenselemzést (ICA) végeztek a műtermékek jól meghatározott forrásainak eltávolítására.
Az ICA-ról kimutatták, hogy megbízhatóan elkülöníti a szem- és izommozgások, valamint a szívzaj okozta műtermékeket (23).
Végül klinikai pszichiáterek és EEG-szakértők szemrevételezéssel ellenőrizték a korrigált EEG-ket.
Az elemzéshez a három perces felvételekből több mint két perc műtermékmentes EEG-leolvasást választottunk
A MATLAB 7.0.1 (Math Works, Natick, MA, USA) és az EEGLAB eszköztárat használtuk az EEG felvételek előfeldolgozására és elemzésére.
Először az EEG-adatokat 250 Hz-re mintavételezték.
Ezután az EEG-adatokat trendmentesítettük, és az átlagot kivontuk az egyenáramú komponens eltávolítására.
Egy 1 Hz-es felüláteresztő szűrőt és egy 60 Hz-es bevágásszűrőt alkalmaztak a szem- és elektromos zaj eltávolítására.
Ezt követően független komponenselemzést (ICA) végeztek a műtermékek jól meghatározott forrásainak eltávolítására.
Az ICA-ról kimutatták, hogy megbízhatóan elkülöníti a szem- és izommozgások, valamint a szívzaj okozta műtermékeket (23).
Végül klinikai pszichiáterek és EEG-szakértők szemrevételezéssel ellenőrizték a korrigált EEG-ket.
Az elemzéshez a három perces felvételekből több mint két perc műtermékmentes EEG-leolvasást választottunk
A KARS egy szabványos szűrőeszköz az ADHD koreai gyermekeknél, és a szülők által kitöltött értékelési skála.
A DISC-IV egy strukturált diagnosztikai eszköz, amelyet gyermekek és serdülők körében végzett epidemiológiai vizsgálatokhoz fejlesztettek ki.
|
|
ADHD NOS
|
A MATLAB 7.0.1 (Math Works, Natick, MA, USA) és az EEGLAB eszköztárat használtuk az EEG felvételek előfeldolgozására és elemzésére.
Először az EEG-adatokat 250 Hz-re mintavételezték.
Ezután az EEG-adatokat trendmentesítettük, és az átlagot kivontuk az egyenáramú komponens eltávolítására.
Egy 1 Hz-es felüláteresztő szűrőt és egy 60 Hz-es bevágásszűrőt alkalmaztak a szem- és elektromos zaj eltávolítására.
Ezt követően független komponenselemzést (ICA) végeztek a műtermékek jól meghatározott forrásainak eltávolítására.
Az ICA-ról kimutatták, hogy megbízhatóan elkülöníti a szem- és izommozgások, valamint a szívzaj okozta műtermékeket (23).
Végül klinikai pszichiáterek és EEG-szakértők szemrevételezéssel ellenőrizték a korrigált EEG-ket.
Az elemzéshez a három perces felvételekből több mint két perc műtermékmentes EEG-leolvasást választottunk
A MATLAB 7.0.1 (Math Works, Natick, MA, USA) és az EEGLAB eszköztárat használtuk az EEG felvételek előfeldolgozására és elemzésére.
Először az EEG-adatokat 250 Hz-re mintavételezték.
Ezután az EEG-adatokat trendmentesítettük, és az átlagot kivontuk az egyenáramú komponens eltávolítására.
Egy 1 Hz-es felüláteresztő szűrőt és egy 60 Hz-es bevágásszűrőt alkalmaztak a szem- és elektromos zaj eltávolítására.
Ezt követően független komponenselemzést (ICA) végeztek a műtermékek jól meghatározott forrásainak eltávolítására.
Az ICA-ról kimutatták, hogy megbízhatóan elkülöníti a szem- és izommozgások, valamint a szívzaj okozta műtermékeket (23).
Végül klinikai pszichiáterek és EEG-szakértők szemrevételezéssel ellenőrizték a korrigált EEG-ket.
Az elemzéshez a három perces felvételekből több mint két perc műtermékmentes EEG-leolvasást választottunk
A MATLAB 7.0.1 (Math Works, Natick, MA, USA) és az EEGLAB eszköztárat használtuk az EEG felvételek előfeldolgozására és elemzésére.
Először az EEG-adatokat 250 Hz-re mintavételezték.
Ezután az EEG-adatokat trendmentesítettük, és az átlagot kivontuk az egyenáramú komponens eltávolítására.
Egy 1 Hz-es felüláteresztő szűrőt és egy 60 Hz-es bevágásszűrőt alkalmaztak a szem- és elektromos zaj eltávolítására.
Ezt követően független komponenselemzést (ICA) végeztek a műtermékek jól meghatározott forrásainak eltávolítására.
Az ICA-ról kimutatták, hogy megbízhatóan elkülöníti a szem- és izommozgások, valamint a szívzaj okozta műtermékeket (23).
Végül klinikai pszichiáterek és EEG-szakértők szemrevételezéssel ellenőrizték a korrigált EEG-ket.
Az elemzéshez a három perces felvételekből több mint két perc műtermékmentes EEG-leolvasást választottunk
A MATLAB 7.0.1 (Math Works, Natick, MA, USA) és az EEGLAB eszköztárat használtuk az EEG felvételek előfeldolgozására és elemzésére.
Először az EEG-adatokat 250 Hz-re mintavételezték.
Ezután az EEG-adatokat trendmentesítettük, és az átlagot kivontuk az egyenáramú komponens eltávolítására.
Egy 1 Hz-es felüláteresztő szűrőt és egy 60 Hz-es bevágásszűrőt alkalmaztak a szem- és elektromos zaj eltávolítására.
Ezt követően független komponenselemzést (ICA) végeztek a műtermékek jól meghatározott forrásainak eltávolítására.
Az ICA-ról kimutatták, hogy megbízhatóan elkülöníti a szem- és izommozgások, valamint a szívzaj okozta műtermékeket (23).
Végül klinikai pszichiáterek és EEG-szakértők szemrevételezéssel ellenőrizték a korrigált EEG-ket.
Az elemzéshez a három perces felvételekből több mint két perc műtermékmentes EEG-leolvasást választottunk
A MATLAB 7.0.1 (Math Works, Natick, MA, USA) és az EEGLAB eszköztárat használtuk az EEG felvételek előfeldolgozására és elemzésére.
Először az EEG-adatokat 250 Hz-re mintavételezték.
Ezután az EEG-adatokat trendmentesítettük, és az átlagot kivontuk az egyenáramú komponens eltávolítására.
Egy 1 Hz-es felüláteresztő szűrőt és egy 60 Hz-es bevágásszűrőt alkalmaztak a szem- és elektromos zaj eltávolítására.
Ezt követően független komponenselemzést (ICA) végeztek a műtermékek jól meghatározott forrásainak eltávolítására.
Az ICA-ról kimutatták, hogy megbízhatóan elkülöníti a szem- és izommozgások, valamint a szívzaj okozta műtermékeket (23).
Végül klinikai pszichiáterek és EEG-szakértők szemrevételezéssel ellenőrizték a korrigált EEG-ket.
Az elemzéshez a három perces felvételekből több mint két perc műtermékmentes EEG-leolvasást választottunk
A MATLAB 7.0.1 (Math Works, Natick, MA, USA) és az EEGLAB eszköztárat használtuk az EEG felvételek előfeldolgozására és elemzésére.
Először az EEG-adatokat 250 Hz-re mintavételezték.
Ezután az EEG-adatokat trendmentesítettük, és az átlagot kivontuk az egyenáramú komponens eltávolítására.
Egy 1 Hz-es felüláteresztő szűrőt és egy 60 Hz-es bevágásszűrőt alkalmaztak a szem- és elektromos zaj eltávolítására.
Ezt követően független komponenselemzést (ICA) végeztek a műtermékek jól meghatározott forrásainak eltávolítására.
Az ICA-ról kimutatták, hogy megbízhatóan elkülöníti a szem- és izommozgások, valamint a szívzaj okozta műtermékeket (23).
Végül klinikai pszichiáterek és EEG-szakértők szemrevételezéssel ellenőrizték a korrigált EEG-ket.
Az elemzéshez a három perces felvételekből több mint két perc műtermékmentes EEG-leolvasást választottunk
A MATLAB 7.0.1 (Math Works, Natick, MA, USA) és az EEGLAB eszköztárat használtuk az EEG felvételek előfeldolgozására és elemzésére.
Először az EEG-adatokat 250 Hz-re mintavételezték.
Ezután az EEG-adatokat trendmentesítettük, és az átlagot kivontuk az egyenáramú komponens eltávolítására.
Egy 1 Hz-es felüláteresztő szűrőt és egy 60 Hz-es bevágásszűrőt alkalmaztak a szem- és elektromos zaj eltávolítására.
Ezt követően független komponenselemzést (ICA) végeztek a műtermékek jól meghatározott forrásainak eltávolítására.
Az ICA-ról kimutatták, hogy megbízhatóan elkülöníti a szem- és izommozgások, valamint a szívzaj okozta műtermékeket (23).
Végül klinikai pszichiáterek és EEG-szakértők szemrevételezéssel ellenőrizték a korrigált EEG-ket.
Az elemzéshez a három perces felvételekből több mint két perc műtermékmentes EEG-leolvasást választottunk
A MATLAB 7.0.1 (Math Works, Natick, MA, USA) és az EEGLAB eszköztárat használtuk az EEG felvételek előfeldolgozására és elemzésére.
Először az EEG-adatokat 250 Hz-re mintavételezték.
Ezután az EEG-adatokat trendmentesítettük, és az átlagot kivontuk az egyenáramú komponens eltávolítására.
Egy 1 Hz-es felüláteresztő szűrőt és egy 60 Hz-es bevágásszűrőt alkalmaztak a szem- és elektromos zaj eltávolítására.
Ezt követően független komponenselemzést (ICA) végeztek a műtermékek jól meghatározott forrásainak eltávolítására.
Az ICA-ról kimutatták, hogy megbízhatóan elkülöníti a szem- és izommozgások, valamint a szívzaj okozta műtermékeket (23).
Végül klinikai pszichiáterek és EEG-szakértők szemrevételezéssel ellenőrizték a korrigált EEG-ket.
Az elemzéshez a három perces felvételekből több mint két perc műtermékmentes EEG-leolvasást választottunk
A MATLAB 7.0.1 (Math Works, Natick, MA, USA) és az EEGLAB eszköztárat használtuk az EEG felvételek előfeldolgozására és elemzésére.
Először az EEG-adatokat 250 Hz-re mintavételezték.
Ezután az EEG-adatokat trendmentesítettük, és az átlagot kivontuk az egyenáramú komponens eltávolítására.
Egy 1 Hz-es felüláteresztő szűrőt és egy 60 Hz-es bevágásszűrőt alkalmaztak a szem- és elektromos zaj eltávolítására.
Ezt követően független komponenselemzést (ICA) végeztek a műtermékek jól meghatározott forrásainak eltávolítására.
Az ICA-ról kimutatták, hogy megbízhatóan elkülöníti a szem- és izommozgások, valamint a szívzaj okozta műtermékeket (23).
Végül klinikai pszichiáterek és EEG-szakértők szemrevételezéssel ellenőrizték a korrigált EEG-ket.
Az elemzéshez a három perces felvételekből több mint két perc műtermékmentes EEG-leolvasást választottunk
A MATLAB 7.0.1 (Math Works, Natick, MA, USA) és az EEGLAB eszköztárat használtuk az EEG felvételek előfeldolgozására és elemzésére.
Először az EEG-adatokat 250 Hz-re mintavételezték.
Ezután az EEG-adatokat trendmentesítettük, és az átlagot kivontuk az egyenáramú komponens eltávolítására.
Egy 1 Hz-es felüláteresztő szűrőt és egy 60 Hz-es bevágásszűrőt alkalmaztak a szem- és elektromos zaj eltávolítására.
Ezt követően független komponenselemzést (ICA) végeztek a műtermékek jól meghatározott forrásainak eltávolítására.
Az ICA-ról kimutatták, hogy megbízhatóan elkülöníti a szem- és izommozgások, valamint a szívzaj okozta műtermékeket (23).
Végül klinikai pszichiáterek és EEG-szakértők szemrevételezéssel ellenőrizték a korrigált EEG-ket.
Az elemzéshez a három perces felvételekből több mint két perc műtermékmentes EEG-leolvasást választottunk
A KARS egy szabványos szűrőeszköz az ADHD koreai gyermekeknél, és a szülők által kitöltött értékelési skála.
A DISC-IV egy strukturált diagnosztikai eszköz, amelyet gyermekek és serdülők körében végzett epidemiológiai vizsgálatokhoz fejlesztettek ki.
|
Mit mér a tanulmány?
Elsődleges eredményintézkedések
Eredménymérő |
Intézkedés leírása |
Időkeret |
|---|---|---|
|
A normatív értékekkel (z-pontszámokkal) végzett statisztikai összehasonlítások eredményeinek QEEG topográfiai diagramjai Neuroguide szoftverrel
Időkeret: a tanulmányok befejezéséig átlagosan 1 év
|
A nyomozók az első járóbeteg-klinikán mérik a QEEG-t, és topográfiát készítenek a térképezéshez
|
a tanulmányok befejezéséig átlagosan 1 év
|
Együttműködők és nyomozók
Itt találhatja meg a tanulmányban érintett személyeket és szervezeteket.
Tanulmányi rekorddátumok
Ezek a dátumok nyomon követik a ClinicalTrials.gov webhelyre benyújtott vizsgálati rekordok és összefoglaló eredmények benyújtásának folyamatát. A vizsgálati feljegyzéseket és a jelentett eredményeket a Nemzeti Orvostudományi Könyvtár (NLM) felülvizsgálja, hogy megbizonyosodjon arról, hogy megfelelnek-e az adott minőség-ellenőrzési szabványoknak, mielőtt közzéteszik őket a nyilvános weboldalon.
Tanulmány főbb dátumok
Tanulmány kezdete (Tényleges)
2018. augusztus 8.
Elsődleges befejezés (Tényleges)
2021. február 28.
A tanulmány befejezése (Tényleges)
2021. február 28.
Tanulmányi regisztráció dátumai
Először benyújtva
2020. július 1.
Először nyújtották be, amely megfelel a minőségbiztosítási kritériumoknak
2020. július 8.
Első közzététel (Tényleges)
2020. július 13.
Tanulmányi rekordok frissítései
Utolsó frissítés közzétéve (Tényleges)
2024. február 20.
Az utolsó frissítés elküldve, amely megfelel a minőségbiztosítási kritériumoknak
2024. február 16.
Utolsó ellenőrzés
2024. február 1.
Több információ
A tanulmányhoz kapcsolódó kifejezések
Kulcsszavak
További vonatkozó MeSH feltételek
Egyéb vizsgálati azonosító számok
- CR-18-096
Terv az egyéni résztvevői adatokhoz (IPD)
Tervezi megosztani az egyéni résztvevői adatokat (IPD)?
NEM
IPD terv leírása
Az adatokat megfelelő indokkal kérésre megosztjuk
Gyógyszer- és eszközinformációk, tanulmányi dokumentumok
Egy amerikai FDA által szabályozott gyógyszerkészítményt tanulmányoz
Nem
Egy amerikai FDA által szabályozott eszközterméket tanulmányoz
Nem
Ezt az információt közvetlenül a clinicaltrials.gov webhelyről szereztük be, változtatás nélkül. Ha bármilyen kérése van vizsgálati adatainak módosítására, eltávolítására vagy frissítésére, kérjük, írjon a következő címre: register@clinicaltrials.gov. Amint a változás bevezetésre kerül a clinicaltrials.gov oldalon, ez a webhelyünkön is automatikusan frissül. .