COMUNICACIÓN POSTER
AUTORES
Vázquez Marrufo, Manuel 1; Galvao Carmona, Alejandro 2; Caballero Diaz, Rocio 2; Borges Guerra, Monica 2; Páramo Camino, Maria Dolores 3; Ruíz Peña, Juan Luis 3; Izquierdo Ayuso, Guillermo 2
CENTROS
1. Unidad de Esclerosis Múltiple. Servicio de Neurología. Hospital Virgen Macarena; 2. Unidad de Esclerosis Múltiple. Hospital Virgen Macarena; 3. Servicio: Neurociencias. Hospital Virgen Macarena
OBJETIVOS
Uno de los principales retos en la Esclerosis Múltiple (EM) es el desarrollo de evaluadores lo más eficaces posible de la discapacidad que estos pacientes experimentan.
MATERIAL Y MÉTODOS
Para ello, en nuestra unidad se registró la señal de EEG en 58 canales durante el desarrollo de una tarea cognitiva en treinta sujetos (10 sujetos sanos, 10 sujetos con una baja EDSS (escala de discapacidad)(1-2.5) y otros 10 con una moderada EDSS (4-6) y se analizaron las respuestas conductuales y parámetros del EEG (P3 y alfa-ERD).
RESULTADOS
Los resultados mostraron que una puntuación Z que combinaba el tiempo de reacción, la latencia y amplitud del P3 y la alfa-ERD, así como los valores de correlación de los mapas de P3 y ERD individuales respecto del mapa general “sano”, mostraron la más alta correlación con la EDSS (r=0.716).
CONCLUSIONES
Este estudio muestra que las medidas de neurofisiología cognitiva pueden ser relevantes para ser incluidas como evaluadores de discapacidad en programas de machine learning para la patología de la EM.
