fbpx

Hallazgos electroencefalográficos en pacientes con TDAH

Aprende a identificar diferentes patrones en el EEG de pacientes con TDAH

Actualmente la mayoría de los manuales diagnósticos diferencian entre tres subtipos de TDAH. Estos subtipos están referidos, normalmente, a las manifestaciones clínicas del trastorno: 1) presentación predominante de impulsividad/hiperactividad, 2) presentación predominante de problemas de atención y 3) presentación combinada.

En el laboratorio de QEEG solemos encontrar diversos patrones, entre 4 y 6, en EEGs de pacientes con TDAH. ¿Significa esto que existen 6 subtipos de TDAH? No, sólo significa que a la hora de clasificar a estos pacientes por su EEG pueden hacerse 6 subgurpos.

Vamos a subdividir en este artículo a los pacientes con TDAH en 4 grupos atendiendo a los hallazgos en su EEG/QEEG según las siguientes categorías: EEG epileptiforme o con paroxismos, enlentecimiento frontal, exceso de actividad rápida, alpha peak frecuency lento.

EEG con paroxismos y hallazgos epileptiformes

Entre el 12-15% de los pacientes con TDAH presentan paroxismos frente al 1-2% de la población que no presenta esta patología. Estos pacientes, en los que no hay crisis epilépticas o no tiene porqué haberlas, responden a medicación anticonvulsivante y dicha respuesta es similar a la de los estimulantes (ES 1.01, en el estudio de Wood et al., referenciado en el apartado de referencias).

Este tipo de actividad sólo puede observarse en el EEG (recordamos la importancia para el neuroterapeuta de revisar los trazados del EEG (Figura 1) antes de cuantificar. Y en el caso de encontrar actividad sospechosa derivar el paciente a neurofisiología clínica o neurología).

Figura 1. Puede observarse actividad epileptiforme en un paciente diagnosticado de TDAH (marcado con óvalo rojo).

En estos casos el QEEG de poco nos informará en cuanto a dicha actividad. Los mapas de superficie mostrarán, normalmente, excesos de onda lenta (Figura 2).

Figura 2. Topografías expresadas en puntuaciones Z del EEG mostrado en la Figura 1. Pueden observarse los excesos generalizados de actividad lenta como resultado de la cuantificación del EEG incluyendo la actividad epileptiforme.

Del mismo modo, los hallazgos de LORETA estarán alterados por la inclusión de la actividad epileptiforme en la cuantificación del EEG (Figura 3). Se observaran ROIs con excesos de actividad lenta varias desviaciones típicas alejadas de la norma.

Figura 3. LORETA procedente del EEG mostrado en la Figura1. Puede observarse como muestra un exceso en 4Hz con más de 9 desviaciones de la norma.

Enlentecimiento frontal

Otro hallazgo común en pacientes con TDAH es el enlentecimiento del EEG en el polo frontal.

Desde los años 90 se constata que en algunos casos de TDAH el EEG muestra excesos de actividad lenta frontal, habitualmente Theta. En cuanto a este enlentecimiento existen tres posibles hallazgos fundamentales: excesos de Theta frontal, excesos de Alpha frontal y/o Ratio Theta/Beta elevada.

Fueron Monastra y colaboradores los primeros en mostrar que era común entre los pacientes con TDAH mostrar actividad lenta frontal (Figura 4), y de hecho estos autores tomaron la Ratio Theta/Beta frontal (posteriormente conocida como Ratio de Monastra) como un índice atencional, ratios elevadas indicarían problemas de atención. Entre el 50-70% de los pacientes con TDAH mostrarían una Ratio de Monastra elevada, además dicha ratio tendría una sensibilidad (es decir, detectar casos) del 86% y una especificidad (es decir, dejar fuera a los sanos) del 96%.

Figura 4. Actividad Theta en un paciente adulto con TDAH. A: mapa mostrando power absoluto en valores directos, B: mapa expresado en valores Z donde se observa el exceso de Theta comparado con la norma, C: Ratio Theta/Beta mostrada en valores absolutos.

Además, Paul Swingle, encontró que alrededor de un 60% de los pacientes hiperactivos tiene una ratio Theta/SMR elevada.

En un metaanálisis, Arns y colaboradores, encontraron que la Ratio de Monastra diferenciaba entre sanos y TDAH, pero que estas diferenciación era menor al aumentar la edad (6-13 años, ES0.75; 6-18 años, ES0.62). Ogrim y colaboradores mostraron que la Ratio de Monastra sería sólo relevante para un grupo de pacientes. Por lo tanto éste no sería el hallazgo principal para todos los pacientes con TDAH, con lo que ello conlleva en términos de neuroterapia.

Excesos de Beta

Aunque ya hemos visto que es muy común en los pacientes con TDAH tener enlentecimiento en el EEG (exceso de Theta entre el 50-70%), entre un 13-20% de pacientes muestran un perfil EEG con excesos de actividad Beta (Figura 5).

Estos pacientes responden a estimulantes pero sin cambios en el EEG (Beta no incrementa ni se reduce), no es, por tanto, simplemente un perfil de hiperarousal.

A nivel clínico este perfil se observa fundamentalmente en subtipo TDAH combinado, y se asocia a hiperactividad e impulsividad, así como a cambios en el humor, pero no necesariamente a inatención.

Figura 5. Mapa expresado en puntuaciones Z de un paciente con TDAH y fenotipo electroencefalográfico «exceso de actividad rápida». En la parte inferior de la imagen se puede observar el correlato en LORETA.

En este bloque podemos incluir también a aquellos que presentan beta spindles. Más que tener un exceso tónico de actividad rápida, el exceso en el mapa viene expresado por presentar estos husos de Beta (Beta spindles). El exceso no es permanente sino que es fásico pero el promediado final hace que en el cuantificado se observe dicho exceso (Figura 6). Sólo podemos identificar este hallazgo en los trazados del EEG, en los mapas observaremos lo mismo tanto en pacientes con un exceso tónico de Beta que en uno fásico.

Figura 6. Imagen esquemática de actividad normal (A), exceso tónico de Beta (B) y Beta Spindles (C). Los casos B y C darían un mapa con exceso de Beta, aunque se habría llegado por diferente vía a dicho exceso.

Alpha Peak Frecuency lento

El ritmo Alpha es predominantemente posterior. Su comportamiento nos hace reconocerlo mejor incluso que su frecuencia (frecuencia teórica: 8-12Hz). Va y viene describiendo husos, y responde al cierre ocular con un aumento de su amplitud. Ese aumento es al menos del 50% en regiones posteriores, de otro modo podría considerarse patológico.

Este aumento del power de Alpha al cierre ocular hace que aparezca lo que conocemos como Alpha Peak Frecuency (APF). El APF (Figura 7) es la frecuencia modal, la frecuencia dominante en el espectrograma del EEG con ojos cerrados. Esta frecuencia cambia con la edad, se acelera hasta llegar a los 12 ó 13 años para mantenerse estable hasta la tercera edad. La investigación parece mostrar que, además, es altamente heredable.

Al año de vida lo común es tener como APF 6Hz, 8Hz sobre los 8 años, 9Hz entre los 10-12 años y 10Hz (con una desviación de 0.5Hz) alrededor de los 13 años.

Teóricamente Alpha oscila entre 8 y 12 Hz pero la banda Alpha de cada sujeto puede ser calculada por medio de su APF individual (iAPF). Para conocer el rango de Alpha de un sujeto podemos utlizar la siguiente fórmula: iAPF ± 2. Esto definiría el rango individual de Alpha, por ejemplo el rango de Alpha para el espectro mostrado en la Figura 7 sería 7-11Hz (9 ± 2 ). Theta, por otra parte, establecería su límite inferior con la siguiente fórmula: iAPF-5 y el superior allá donde comienza Alpha. Así, en el ejemplo anterior, 9-5=4Hz Theta= 4-7Hz.

En algunos casos los pacientes con TDAH presentan como hallazgo principal en el QEEG un iAPF enlentecido, con una frecuencia menor a la que correspondería por edad. Estos pacientes, que son neurofisiológicamente distintos de aquellos con excesos de Theta, muestran un exceso frontal de Theta que en realidad son excesos de Alpha (Figura 8).

Figura 8. Tomado de Arns (2012). Enlentecimiento del APF en TDAH y como resultado «pseudo-Theta» frontal.

A continuación veamos un ejemplo. En la figura 9A podemos ver un mapa expresado en puntuaciones Z de un paciente con TDAH. Se puede observar que existe un exceso de Theta, pero al calcular su iAPF (Figura 9B) vemos que su frecuencia es 7Hz. Siguiendo las fórmulas mostradas su Alpha se encuentra en el rango 5-9Hz, de hecho, la caluladora de arousal (Figura 9C) nos dice que la frecuencia dominante es 7,53Hz. Puesto que los programas para la cuantificación suelen darnos los valores de power para bandas de frecuencia preestablecidas en este caso se nos ofrece un exceso de Theta (4-8Hz) que en gran parte los es, sin embargo, de Alpha (5-9Hz).

Figura 9. Ejemplo de exceso de Theta en un paciente con TDAH que en realidad presenta un iAPF lento, por tanto la banda Theta queda contaminada por Alpha.

Conclusiones

Los hallazgos electroencefalográficos en pacientes con TDAH son diversos, no todos los pacientes muestran el mismo perfil EEG/QEEG. Conocer dicho perfil puede ser clave, no tanto en el diganóstico del paciente como en las decisiones relativas a neuroterapia. Al igual que no todos los pacientes con TDAH responden igual al tratamiento farmacológico tampoco lo hacen a otro tipo de intervenciones. Para que éstas sean efectivas deberían estar basadas en la evidencia y ser individualizadas. De nada serviría utilizar protocolos destinados a inhibir la Ratio de Monastra en pacientes que no la muestran elevada. Identificar convenientemente los hallazgos relevantes en el QEEG de pacientes con TDAH hará que nuestras decisiones terapéuticas sean más acertadas.

Referencias

Allen, A. J., Kurlan, R. M., Gilbert, D. L., Coffey, B. J., Linder, S. L., Lewis, D. W., … Spencer, T. J. (2005). Atomoxetine treatment in children and adolescents with ADHD and comorbid tic disorders. Neurology, 65(12), 1941–1949. https://doi.org/10.1212/01.wnl.0000188869.58300.a7

Arns, M. (2012). EEG-Based Personalized Medicine in ADHD: Individual Alpha Peak Frequency as an Endophenotype Associated with Nonresponse. Journal of Neurotherapy, 16(2), 123–141. https://doi.org/10.1080/10874208.2012.677664

Arns, M., Conners, C. K., & Kraemer, H. C. (2013). A Decade of EEG Theta/Beta Ratio Research in ADHD: A Meta-Analysis. Journal of Attention Disorders, 17(5), 374–383. https://doi.org/10.1177/1087054712460087

Barry, R. J., Clarke, A. R., McCarthy, R., & Selikowitz, M. (2007). EEG coherence in children with attention-deficit/hyperactivity disorder and comorbid oppositional defiant disorder. Clinical Neurophysiology, 118(2), 356–362. https://doi.org/10.1016/j.clinph.2006.10.002

Bussalb, A., Collin, S., Barthélemy, Q., Ojeda, D., Bioulac, S., Blasco-Fontecilla, H., … Mayaud, L. (2019). Is there a cluster of high theta-beta ratio patients in attention deficit hyperactivity disorder? Clinical Neurophysiology, 130(8), 1387–1396. https://doi.org/10.1016/j.clinph.2019.02.021

Chabot, R. J., Merkin, H., Wood, L. M., Davenport, T. L., & Serfontein, G. (1996). Sensitivity and Specificity of QEEG in Children with Attention Deficit or Specific Developmental Learning Disorders. Clinical Electroencephalography, 27(1), 26–34. https://doi.org/10.1177/155005949602700105

Chabot, R. J., & Serfontein, G. (1996). Quantitative electroencephalographic profiles of children with attention deficit disorder. Biological Psychiatry, 40(10), 951–963. https://doi.org/10.1016/0006-3223(95)00576-5

Clarke, A. R., Barry, R. J., McCarthy, R., & Selikowitz, M. (1998). EEG analysis in Attention-Deficit/Hyperactivity Disorder: A comparative study of two subtypes. Psychiatry Research, 81(1), 19–29. https://doi.org/10.1016/S0165-1781(98)00072-9

Clarke, A. R., Barry, R. J., McCarthy, R., & Selikowitz, M. (2001). Excess beta activity in children with attention-deficit/hyperactivity disorder: An atypical electrophysiological group. Psychiatry Research, 103(2–3), 205–218. https://doi.org/10.1016/S0165-1781(01)00277-3

Kanemura, H., Sano, F., Tando, T., Hosaka, H., Sugita, K., & Aihara, M. (2013). EEG improvements with antiepileptic drug treatment can show a high correlation with behavioral recovery in children with ADHD. Epilepsy & Behavior: E&B, 27(3), 443–448. https://doi.org/10.1016/j.yebeh.2013.03.014

Klimesch, W. (1999). EEG alpha and theta oscillations reflect cognitive and memory performance: A review and analysis. Brain Research Reviews, 29(2–3), 169–195. https://doi.org/10.1016/S0165-0173(98)00056-3

Kropotov, J. (2016). Functional neuromarkers for psychiatry. Boston, MA: Elsevier.

Monastra, V. J., Lubar, J. F., & Linden, M. (2001). The development of a quantitative electroencephalographic scanning process for attention deficit–hyperactivity disorder: Reliability and validity studies. Neuropsychology, 15(1), 136–144. https://doi.org/10.1037/0894-4105.15.1.136

Monastra, V. J., Lubar, J. F., Linden, M., VanDeusen, P., Green, G., Wing, W., … Fenger, T. N. (1999). Assessing attention deficit hyperactivity disorder via quantitative electroencephalography: An initial validation study. Neuropsychology, 13(3), 424–433. https://doi.org/10.1037/0894-4105.13.3.424

Niedermeyer, E. (2004). The Electrocerebellogram. Clinical EEG and Neuroscience, 35(2), 112–115. https://doi.org/10.1177/155005940403500213

Ogrim, G., Kropotov, J., & Hestad, K. (2012). The quantitative EEG theta/beta ratio in attention deficit/hyperactivity disorder and normal controls: Sensitivity, specificity, and behavioral correlates. Psychiatry Research, 198(3), 482–488. https://doi.org/10.1016/j.psychres.2011.12.041

Penberthy, J. K., Cox, D., Breton, M., Robeva, R., Kalbfleisch, M. L., Loboschefski, T., & Kovatchev, B. (2005). Calibration of ADHD Assessments Across Studies: A Meta-Analysis Tool. Applied Psychophysiology and Biofeedback, 30(1), 31–51. https://doi.org/10.1007/s10484-005-2172-0

Silvestri, R., Gagliano, A., Calarese, T., Aricò, I., Cedro, C., Condurso, R., … Tortorella, G. (2007). Ictal and interictal EEG abnormalities in ADHD children recorded over night by video-polysomnography. Epilepsy Research, 75(2–3), 130–137. https://doi.org/10.1016/j.eplepsyres.2007.05.007

Swingle, P. G. (2015). Adding Neurotherapy to Your Practice. https://doi.org/10.1007/978-3-319-15527-2

Thompson, M., Thompson, L., & Lubar, J. (2003). The neurofeedback-book: An introduction to basic concepts in applied psychophysiology (1st ed). Wheat Ridge, Colo: Association for Applied Psychophysiology and Biofeedback.

Wood, J. G., Crager, J. L., Delap, C. M., & Heiskell, K. D. (2007). Literature Review: Beyond Methylphenidate: Nonstimulant Medications for Youth With ADHD. Journal of Attention Disorders, 11(3), 341–350. https://doi.org/10.1177/1087054707305968

2 respuestas a «Hallazgos electroencefalográficos en pacientes con TDAH»

Deja una respuesta

Tu dirección de correo electrónico no será publicada.

Si continúas usando este sitio, aceptas el uso de cookies. Más información

Los ajustes de cookies en esta web están configurados para «permitir las cookies» y ofrecerte la mejor experiencia de navegación posible. Si sigues usando esta web sin cambiar tus ajustes de cookies o haces clic en «Aceptar», estarás dando tu consentimiento a esto.

Cerrar