儿童多动症的神经生理学标志物
2024年2月16日 更新者：Junwon Kim、Daegu Catholic University Medical Center
儿童注意缺陷多动障碍的神经生理学标志物
本研究调查了定量脑电图 (QEEG) 亚型作为评估注意力缺陷多动障碍 (ADHD) 的辅助工具。
患者使用韩国版儿童诊断访谈时间表第四版进行评估，并被分配到三组之一：ADHD、ADHD-未另行指定 (NOS) 和神经典型 (NT)。
研究人员测量了 19 个通道的绝对和相对 EEG 功率，并进行了听觉连续性能测试。
研究人员根据频率范围分析 QEEG：delta（1-4 Hz）、theta（4-8 Hz）、慢 alpha（8-10 Hz）、快 alpha（10-13.5 Hz）和 beta（13.5-30
赫兹）。
然后根据 Ward 的聚类分析方法对受试者进行分组，使用平方欧几里德距离来衡量差异。
研究概览
地位
完全的
详细说明
根据 DSM-5 标准诊断为 ADHD 的 7 至 12 岁的参与者被纳入研究。
多动症的诊断是基于韩国版的儿童诊断访谈表第四版（DISC-IV），这是一种结构化访谈工具，这些诊断得到了多名儿童和青少年精神科医生的确认。
如果参与者不符合 DSM-IV 和 DISC-IV 的 ADHD 诊断标准，他们将被分配到 Neurotypical (NT) 组。
根据 DISC-IV 测试的结果，参与者被分配到 ADHD 或非其他指定 (NOS) 组。
符合DSM-IV中ADHD诊断标准，但评分不超过6分，且DISC-IV注意力缺陷或多动/影响量表评分大于3分的患者纳入NOS组。
有脑损伤、神经障碍、遗传障碍、物质依赖、癫痫或任何其他精神障碍病史的儿童被排除在外。
根据韩国-韦氏儿童智力量表（第四版）智商为 70 或更低的儿童或正在接受药物治疗的儿童也被排除在本研究之外。
使用 SynAmps2 直流 (DC) 放大器和 10-20 布局 64 通道 Quick-Cap 电极放置系统（Neuroscan Inc., NC, USA）进行 EEG 记录。
根据国际 10-20 系统放置的 19 个金杯电极以数字方式记录脑电图数据。
阻抗保持在 5 kΩ 以下，采样率为 1000 Hz。
研究人员使用连接的乳突参考和两个额外的双极电极来测量水平和垂直眼球运动。
在录音过程中，每个参与者都躺在光线昏暗、电屏蔽、声音衰减的房间里。
在参与者闭上眼睛三分钟后记录静息脑电图记录。
研究类型
观察性的
注册 (实际的)
140
联系人和位置
本节提供了进行研究的人员的详细联系信息，以及有关进行该研究的地点的信息。
学习地点
-
-
Nam-gu
-
Daegu、Nam-gu、大韩民国、42471
- Daegu Catholic University Medical Center
-
-
参与标准
研究人员寻找符合特定描述的人，称为资格标准。这些标准的一些例子是一个人的一般健康状况或先前的治疗。
资格标准
适合学习的年龄
3年 至 8年 (孩子)
接受健康志愿者
是的
取样方法
概率样本
研究人群
怀疑注意力缺陷/多动障碍的患者进行 QEEG 并诊断为 DISC-IV
描述
纳入标准：
- 根据 DSM-5 标准诊断为 ADHD 的 7 至 12 岁的参与者被纳入研究
排除标准：
- 有脑损伤、神经障碍、遗传障碍、物质依赖、癫痫或任何其他精神障碍病史的儿童被排除在外。
- 根据韩国韦克斯勒儿童智力量表（第四版）智商为 70 或更低的儿童或正在接受药物治疗的儿童也被排除在本研究之外
学习计划
本节提供研究计划的详细信息，包括研究的设计方式和研究的衡量标准。
研究是如何设计的？
设计细节
- 观测模型：仅案例
- 时间观点：追溯
队列和干预
团体/队列 |
干预/治疗 |
|---|---|
|
多动症
|
我们使用 MATLAB 7.0.1（Math Works，Natick，MA，USA）和 EEGLAB 工具箱对 EEG 记录进行预处理和分析。
首先，EEG 数据被下采样到 250 Hz。
接下来，对脑电图数据进行去趋势化和均值减去以去除直流分量。
应用 1 Hz 高通滤波器和 60 Hz 陷波滤波器来消除眼图和电噪声。
接下来，执行独立成分分析 (ICA) 以删除明确定义的工件来源。
ICA 已被证明可以可靠地隔离由眼睛和肌肉运动以及心脏噪音引起的伪影 (23)。
最后，临床精神科医生和脑电图专家对校正后的脑电图进行目视检查。
为了进行分析，我们从三分钟的记录中选择了两分钟以上的无伪影脑电图读数
我们使用 MATLAB 7.0.1（Math Works，Natick，MA，USA）和 EEGLAB 工具箱对 EEG 记录进行预处理和分析。
首先，EEG 数据被下采样到 250 Hz。
接下来，对脑电图数据进行去趋势化和均值减去以去除直流分量。
应用 1 Hz 高通滤波器和 60 Hz 陷波滤波器来消除眼图和电噪声。
接下来，执行独立成分分析 (ICA) 以删除明确定义的工件来源。
ICA 已被证明可以可靠地隔离由眼睛和肌肉运动以及心脏噪音引起的伪影 (23)。
最后，临床精神科医生和脑电图专家对校正后的脑电图进行目视检查。
为了进行分析，我们从三分钟的记录中选择了两分钟以上的无伪影脑电图读数
我们使用 MATLAB 7.0.1（Math Works，Natick，MA，USA）和 EEGLAB 工具箱对 EEG 记录进行预处理和分析。
首先，EEG 数据被下采样到 250 Hz。
接下来，对脑电图数据进行去趋势化和均值减去以去除直流分量。
应用 1 Hz 高通滤波器和 60 Hz 陷波滤波器来消除眼图和电噪声。
接下来，执行独立成分分析 (ICA) 以删除明确定义的工件来源。
ICA 已被证明可以可靠地隔离由眼睛和肌肉运动以及心脏噪音引起的伪影 (23)。
最后，临床精神科医生和脑电图专家对校正后的脑电图进行目视检查。
为了进行分析，我们从三分钟的记录中选择了两分钟以上的无伪影脑电图读数
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首先，EEG 数据被下采样到 250 Hz。
接下来，对脑电图数据进行去趋势化和均值减去以去除直流分量。
应用 1 Hz 高通滤波器和 60 Hz 陷波滤波器来消除眼图和电噪声。
接下来，执行独立成分分析 (ICA) 以删除明确定义的工件来源。
ICA 已被证明可以可靠地隔离由眼睛和肌肉运动以及心脏噪音引起的伪影 (23)。
最后，临床精神科医生和脑电图专家对校正后的脑电图进行目视检查。
为了进行分析，我们从三分钟的记录中选择了两分钟以上的无伪影脑电图读数
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首先，EEG 数据被下采样到 250 Hz。
接下来，对脑电图数据进行去趋势化和均值减去以去除直流分量。
应用 1 Hz 高通滤波器和 60 Hz 陷波滤波器来消除眼图和电噪声。
接下来，执行独立成分分析 (ICA) 以删除明确定义的工件来源。
ICA 已被证明可以可靠地隔离由眼睛和肌肉运动以及心脏噪音引起的伪影 (23)。
最后，临床精神科医生和脑电图专家对校正后的脑电图进行目视检查。
为了进行分析，我们从三分钟的记录中选择了两分钟以上的无伪影脑电图读数
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首先，EEG 数据被下采样到 250 Hz。
接下来，对脑电图数据进行去趋势化和均值减去以去除直流分量。
应用 1 Hz 高通滤波器和 60 Hz 陷波滤波器来消除眼图和电噪声。
接下来，执行独立成分分析 (ICA) 以删除明确定义的工件来源。
ICA 已被证明可以可靠地隔离由眼睛和肌肉运动以及心脏噪音引起的伪影 (23)。
最后，临床精神科医生和脑电图专家对校正后的脑电图进行目视检查。
为了进行分析，我们从三分钟的记录中选择了两分钟以上的无伪影脑电图读数
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应用 1 Hz 高通滤波器和 60 Hz 陷波滤波器来消除眼图和电噪声。
接下来，执行独立成分分析 (ICA) 以删除明确定义的工件来源。
ICA 已被证明可以可靠地隔离由眼睛和肌肉运动以及心脏噪音引起的伪影 (23)。
最后，临床精神科医生和脑电图专家对校正后的脑电图进行目视检查。
为了进行分析，我们从三分钟的记录中选择了两分钟以上的无伪影脑电图读数
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应用 1 Hz 高通滤波器和 60 Hz 陷波滤波器来消除眼图和电噪声。
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为了进行分析，我们从三分钟的记录中选择了两分钟以上的无伪影脑电图读数
KARS 是韩国儿童 ADHD 的标准化筛查工具和由父母完成的评定量表。
DISC-IV 是一种结构化诊断工具，开发用于儿童和青少年的流行病学研究
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NT神经典型
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我们使用 MATLAB 7.0.1（Math Works，Natick，MA，USA）和 EEGLAB 工具箱对 EEG 记录进行预处理和分析。
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最后，临床精神科医生和脑电图专家对校正后的脑电图进行目视检查。
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ICA 已被证明可以可靠地隔离由眼睛和肌肉运动以及心脏噪音引起的伪影 (23)。
最后，临床精神科医生和脑电图专家对校正后的脑电图进行目视检查。
为了进行分析，我们从三分钟的记录中选择了两分钟以上的无伪影脑电图读数
我们使用 MATLAB 7.0.1（Math Works，Natick，MA，USA）和 EEGLAB 工具箱对 EEG 记录进行预处理和分析。
首先，EEG 数据被下采样到 250 Hz。
接下来，对脑电图数据进行去趋势化和均值减去以去除直流分量。
应用 1 Hz 高通滤波器和 60 Hz 陷波滤波器来消除眼图和电噪声。
接下来，执行独立成分分析 (ICA) 以删除明确定义的工件来源。
ICA 已被证明可以可靠地隔离由眼睛和肌肉运动以及心脏噪音引起的伪影 (23)。
最后，临床精神科医生和脑电图专家对校正后的脑电图进行目视检查。
为了进行分析，我们从三分钟的记录中选择了两分钟以上的无伪影脑电图读数
我们使用 MATLAB 7.0.1（Math Works，Natick，MA，USA）和 EEGLAB 工具箱对 EEG 记录进行预处理和分析。
首先，EEG 数据被下采样到 250 Hz。
接下来，对脑电图数据进行去趋势化和均值减去以去除直流分量。
应用 1 Hz 高通滤波器和 60 Hz 陷波滤波器来消除眼图和电噪声。
接下来，执行独立成分分析 (ICA) 以删除明确定义的工件来源。
ICA 已被证明可以可靠地隔离由眼睛和肌肉运动以及心脏噪音引起的伪影 (23)。
最后，临床精神科医生和脑电图专家对校正后的脑电图进行目视检查。
为了进行分析，我们从三分钟的记录中选择了两分钟以上的无伪影脑电图读数
我们使用 MATLAB 7.0.1（Math Works，Natick，MA，USA）和 EEGLAB 工具箱对 EEG 记录进行预处理和分析。
首先，EEG 数据被下采样到 250 Hz。
接下来，对脑电图数据进行去趋势化和均值减去以去除直流分量。
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接下来，执行独立成分分析 (ICA) 以删除明确定义的工件来源。
ICA 已被证明可以可靠地隔离由眼睛和肌肉运动以及心脏噪音引起的伪影 (23)。
最后，临床精神科医生和脑电图专家对校正后的脑电图进行目视检查。
为了进行分析，我们从三分钟的记录中选择了两分钟以上的无伪影脑电图读数
我们使用 MATLAB 7.0.1（Math Works，Natick，MA，USA）和 EEGLAB 工具箱对 EEG 记录进行预处理和分析。
首先，EEG 数据被下采样到 250 Hz。
接下来，对脑电图数据进行去趋势化和均值减去以去除直流分量。
应用 1 Hz 高通滤波器和 60 Hz 陷波滤波器来消除眼图和电噪声。
接下来，执行独立成分分析 (ICA) 以删除明确定义的工件来源。
ICA 已被证明可以可靠地隔离由眼睛和肌肉运动以及心脏噪音引起的伪影 (23)。
最后，临床精神科医生和脑电图专家对校正后的脑电图进行目视检查。
为了进行分析，我们从三分钟的记录中选择了两分钟以上的无伪影脑电图读数
我们使用 MATLAB 7.0.1（Math Works，Natick，MA，USA）和 EEGLAB 工具箱对 EEG 记录进行预处理和分析。
首先，EEG 数据被下采样到 250 Hz。
接下来，对脑电图数据进行去趋势化和均值减去以去除直流分量。
应用 1 Hz 高通滤波器和 60 Hz 陷波滤波器来消除眼图和电噪声。
接下来，执行独立成分分析 (ICA) 以删除明确定义的工件来源。
ICA 已被证明可以可靠地隔离由眼睛和肌肉运动以及心脏噪音引起的伪影 (23)。
最后，临床精神科医生和脑电图专家对校正后的脑电图进行目视检查。
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我们使用 MATLAB 7.0.1（Math Works，Natick，MA，USA）和 EEGLAB 工具箱对 EEG 记录进行预处理和分析。
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接下来，对脑电图数据进行去趋势化和均值减去以去除直流分量。
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接下来，执行独立成分分析 (ICA) 以删除明确定义的工件来源。
ICA 已被证明可以可靠地隔离由眼睛和肌肉运动以及心脏噪音引起的伪影 (23)。
最后，临床精神科医生和脑电图专家对校正后的脑电图进行目视检查。
为了进行分析，我们从三分钟的记录中选择了两分钟以上的无伪影脑电图读数
我们使用 MATLAB 7.0.1（Math Works，Natick，MA，USA）和 EEGLAB 工具箱对 EEG 记录进行预处理和分析。
首先，EEG 数据被下采样到 250 Hz。
接下来，对脑电图数据进行去趋势化和均值减去以去除直流分量。
应用 1 Hz 高通滤波器和 60 Hz 陷波滤波器来消除眼图和电噪声。
接下来，执行独立成分分析 (ICA) 以删除明确定义的工件来源。
ICA 已被证明可以可靠地隔离由眼睛和肌肉运动以及心脏噪音引起的伪影 (23)。
最后，临床精神科医生和脑电图专家对校正后的脑电图进行目视检查。
为了进行分析，我们从三分钟的记录中选择了两分钟以上的无伪影脑电图读数
我们使用 MATLAB 7.0.1（Math Works，Natick，MA，USA）和 EEGLAB 工具箱对 EEG 记录进行预处理和分析。
首先，EEG 数据被下采样到 250 Hz。
接下来，对脑电图数据进行去趋势化和均值减去以去除直流分量。
应用 1 Hz 高通滤波器和 60 Hz 陷波滤波器来消除眼图和电噪声。
接下来，执行独立成分分析 (ICA) 以删除明确定义的工件来源。
ICA 已被证明可以可靠地隔离由眼睛和肌肉运动以及心脏噪音引起的伪影 (23)。
最后，临床精神科医生和脑电图专家对校正后的脑电图进行目视检查。
为了进行分析，我们从三分钟的记录中选择了两分钟以上的无伪影脑电图读数
KARS 是韩国儿童 ADHD 的标准化筛查工具和由父母完成的评定量表。
DISC-IV 是一种结构化诊断工具，开发用于儿童和青少年的流行病学研究
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多动症 NOS
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我们使用 MATLAB 7.0.1（Math Works，Natick，MA，USA）和 EEGLAB 工具箱对 EEG 记录进行预处理和分析。
首先，EEG 数据被下采样到 250 Hz。
接下来，对脑电图数据进行去趋势化和均值减去以去除直流分量。
应用 1 Hz 高通滤波器和 60 Hz 陷波滤波器来消除眼图和电噪声。
接下来，执行独立成分分析 (ICA) 以删除明确定义的工件来源。
ICA 已被证明可以可靠地隔离由眼睛和肌肉运动以及心脏噪音引起的伪影 (23)。
最后，临床精神科医生和脑电图专家对校正后的脑电图进行目视检查。
为了进行分析，我们从三分钟的记录中选择了两分钟以上的无伪影脑电图读数
我们使用 MATLAB 7.0.1（Math Works，Natick，MA，USA）和 EEGLAB 工具箱对 EEG 记录进行预处理和分析。
首先，EEG 数据被下采样到 250 Hz。
接下来，对脑电图数据进行去趋势化和均值减去以去除直流分量。
应用 1 Hz 高通滤波器和 60 Hz 陷波滤波器来消除眼图和电噪声。
接下来，执行独立成分分析 (ICA) 以删除明确定义的工件来源。
ICA 已被证明可以可靠地隔离由眼睛和肌肉运动以及心脏噪音引起的伪影 (23)。
最后，临床精神科医生和脑电图专家对校正后的脑电图进行目视检查。
为了进行分析，我们从三分钟的记录中选择了两分钟以上的无伪影脑电图读数
我们使用 MATLAB 7.0.1（Math Works，Natick，MA，USA）和 EEGLAB 工具箱对 EEG 记录进行预处理和分析。
首先，EEG 数据被下采样到 250 Hz。
接下来，对脑电图数据进行去趋势化和均值减去以去除直流分量。
应用 1 Hz 高通滤波器和 60 Hz 陷波滤波器来消除眼图和电噪声。
接下来，执行独立成分分析 (ICA) 以删除明确定义的工件来源。
ICA 已被证明可以可靠地隔离由眼睛和肌肉运动以及心脏噪音引起的伪影 (23)。
最后，临床精神科医生和脑电图专家对校正后的脑电图进行目视检查。
为了进行分析，我们从三分钟的记录中选择了两分钟以上的无伪影脑电图读数
我们使用 MATLAB 7.0.1（Math Works，Natick，MA，USA）和 EEGLAB 工具箱对 EEG 记录进行预处理和分析。
首先，EEG 数据被下采样到 250 Hz。
接下来，对脑电图数据进行去趋势化和均值减去以去除直流分量。
应用 1 Hz 高通滤波器和 60 Hz 陷波滤波器来消除眼图和电噪声。
接下来，执行独立成分分析 (ICA) 以删除明确定义的工件来源。
ICA 已被证明可以可靠地隔离由眼睛和肌肉运动以及心脏噪音引起的伪影 (23)。
最后，临床精神科医生和脑电图专家对校正后的脑电图进行目视检查。
为了进行分析，我们从三分钟的记录中选择了两分钟以上的无伪影脑电图读数
我们使用 MATLAB 7.0.1（Math Works，Natick，MA，USA）和 EEGLAB 工具箱对 EEG 记录进行预处理和分析。
首先，EEG 数据被下采样到 250 Hz。
接下来，对脑电图数据进行去趋势化和均值减去以去除直流分量。
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接下来，执行独立成分分析 (ICA) 以删除明确定义的工件来源。
ICA 已被证明可以可靠地隔离由眼睛和肌肉运动以及心脏噪音引起的伪影 (23)。
最后，临床精神科医生和脑电图专家对校正后的脑电图进行目视检查。
为了进行分析，我们从三分钟的记录中选择了两分钟以上的无伪影脑电图读数
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接下来，对脑电图数据进行去趋势化和均值减去以去除直流分量。
应用 1 Hz 高通滤波器和 60 Hz 陷波滤波器来消除眼图和电噪声。
接下来，执行独立成分分析 (ICA) 以删除明确定义的工件来源。
ICA 已被证明可以可靠地隔离由眼睛和肌肉运动以及心脏噪音引起的伪影 (23)。
最后，临床精神科医生和脑电图专家对校正后的脑电图进行目视检查。
为了进行分析，我们从三分钟的记录中选择了两分钟以上的无伪影脑电图读数
我们使用 MATLAB 7.0.1（Math Works，Natick，MA，USA）和 EEGLAB 工具箱对 EEG 记录进行预处理和分析。
首先，EEG 数据被下采样到 250 Hz。
接下来，对脑电图数据进行去趋势化和均值减去以去除直流分量。
应用 1 Hz 高通滤波器和 60 Hz 陷波滤波器来消除眼图和电噪声。
接下来，执行独立成分分析 (ICA) 以删除明确定义的工件来源。
ICA 已被证明可以可靠地隔离由眼睛和肌肉运动以及心脏噪音引起的伪影 (23)。
最后，临床精神科医生和脑电图专家对校正后的脑电图进行目视检查。
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接下来，对脑电图数据进行去趋势化和均值减去以去除直流分量。
应用 1 Hz 高通滤波器和 60 Hz 陷波滤波器来消除眼图和电噪声。
接下来，执行独立成分分析 (ICA) 以删除明确定义的工件来源。
ICA 已被证明可以可靠地隔离由眼睛和肌肉运动以及心脏噪音引起的伪影 (23)。
最后，临床精神科医生和脑电图专家对校正后的脑电图进行目视检查。
为了进行分析，我们从三分钟的记录中选择了两分钟以上的无伪影脑电图读数
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首先，EEG 数据被下采样到 250 Hz。
接下来，对脑电图数据进行去趋势化和均值减去以去除直流分量。
应用 1 Hz 高通滤波器和 60 Hz 陷波滤波器来消除眼图和电噪声。
接下来，执行独立成分分析 (ICA) 以删除明确定义的工件来源。
ICA 已被证明可以可靠地隔离由眼睛和肌肉运动以及心脏噪音引起的伪影 (23)。
最后，临床精神科医生和脑电图专家对校正后的脑电图进行目视检查。
为了进行分析，我们从三分钟的记录中选择了两分钟以上的无伪影脑电图读数
我们使用 MATLAB 7.0.1（Math Works，Natick，MA，USA）和 EEGLAB 工具箱对 EEG 记录进行预处理和分析。
首先，EEG 数据被下采样到 250 Hz。
接下来，对脑电图数据进行去趋势化和均值减去以去除直流分量。
应用 1 Hz 高通滤波器和 60 Hz 陷波滤波器来消除眼图和电噪声。
接下来，执行独立成分分析 (ICA) 以删除明确定义的工件来源。
ICA 已被证明可以可靠地隔离由眼睛和肌肉运动以及心脏噪音引起的伪影 (23)。
最后，临床精神科医生和脑电图专家对校正后的脑电图进行目视检查。
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KARS 是韩国儿童 ADHD 的标准化筛查工具和由父母完成的评定量表。
DISC-IV 是一种结构化诊断工具，开发用于儿童和青少年的流行病学研究
|
研究衡量的是什么？
主要结果指标
结果测量 |
措施说明 |
大体时间 |
|---|---|---|
|
使用 Neuroguide 软件与标准值（z 分数）进行统计比较的结果的 QEEG 地形图
大体时间：通过学习完成，平均1年
|
研究人员在第一家门诊测量 QEEG 并进行地形图绘制
|
通过学习完成，平均1年
|
合作者和调查者
在这里您可以找到参与这项研究的人员和组织。
研究记录日期
这些日期跟踪向 ClinicalTrials.gov 提交研究记录和摘要结果的进度。研究记录和报告的结果由国家医学图书馆 (NLM) 审查，以确保它们在发布到公共网站之前符合特定的质量控制标准。
研究主要日期
学习开始 (实际的)
2018年8月8日
初级完成 (实际的)
2021年2月28日
研究完成 (实际的)
2021年2月28日
研究注册日期
首次提交
2020年7月1日
首先提交符合 QC 标准的
2020年7月8日
首次发布 (实际的)
2020年7月13日
研究记录更新
最后更新发布 (实际的)
2024年2月20日
上次提交的符合 QC 标准的更新
2024年2月16日
最后验证
2024年2月1日
更多信息
此信息直接从 clinicaltrials.gov 网站检索，没有任何更改。如果您有任何更改、删除或更新研究详细信息的请求，请联系 register@clinicaltrials.gov. clinicaltrials.gov 上实施更改，我们的网站上也会自动更新.