自閉症スペクトラム障害における自律神経調節と顔の表情

背景: 自閉症スペクトラム障害 (ASD) は皮質構造の異常と関連しており、行動の不均衡を引き起こす可能性があります。 さらに、診断が完了したらすぐに予後が良くなります。 これに関連して、心拍数変動 (HRV) が際立っています。これは自律神経の調節を表す非侵襲的なツールであり、予後を予測する可能性のあるツールです。 文献によれば、線形分析法を使用した場合、安静時の HRV に変化はありませんが、課題中に変化を特定できることが示されています。 HRV の非線形方法はより感度が高く、線形方法に追加情報を提供します。 目的: ASD 児の安静時および作業中の HRV の非線形および線形指標を使用して、典型的な子どもと比較して自律神経変調を分析すること。 さらに、HRV 分析をそれらの間、また行動と疾患の重症度の間でも相関させるためです。 方法: この研究には、典型的な子供と ASD の子供の両方が含まれます。 自律神経調節は、非線形指数 (ポアンカレ プロット、傾向分析のデトレンド変動および再発プロットから抽出) と、時間領域 (RMSSD e SDNN) および周波数領域 (LF、HF、VLF) での HRV の線形指数を使用して実行されます。 タスクは、顔と表情を識別して認識するゲームで構成されます。 行動と病気の重症度は、それぞれ自閉症行動チェックリストと小児自閉症評価スケールを使用して評価されます。 統計分析: 瞬間とプロトコル間の違いを特定するために、データ分布に従ってボンフェローニ事後テストまたはダン事後テストとともに二元配置分散分析が使用されます。 統計的有意性は 5% に設定されます。