Bipolar bozukluk - mani dönemi tanılı bireylerin görüntü- ses özniteliklerinin klinik özellikler ve nörokognitif işlevlerle ilişkileri
Relations of audio-visual features with neurocognitive functions and clinical variables in bipolar mania patients
- Tez No: 491959
- Danışmanlar: DOÇ. DR. HÜSEYİN GÜLEÇ, DOÇ. DR. ALBERT ALİ SALAH
- Tez Türü: Tıpta Uzmanlık
- Konular: Psikiyatri, Psychiatry
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2017
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Sağlık Bilimleri Üniversitesi
- Enstitü: İstanbul Erenköy Ruh ve Sinir Hastalıkları Eğitim ve Araştırma Hastanesi
- Ana Bilim Dalı: Ruh ve Sinir Hastalıkları Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 95
Özet
Amaç: Bipolar mani atağı dönemindeki fizyolojik değişkenlerin, sağlıklı kontrollerden ve bu atak döneminin sonlanımından ne derecede farklılaştığını gösterebilmektir. Fizyolojik değişken olan ses-görüntü özniteliklerinin bilişsel işlevler ve klinik değişkenlerle ilişkileri incelenecektir. Tedaviye cevabın dolayısı ile direncin yapay zeka çalışmaları yoluyla erken fark edilmesi, bu sayede yapay zeka çalışmalarından gelen biyolojik belirteçlerin öngörücü olarak kullanılması ve bipolar hastalar için kişisel terapiler için fikir vermek bu çalışmanın amaçlarındandır. Yöntem: Erenköy Ruh ve Sinir Hastalıkları Eğitim ve Araştırma Hastanesi erkek ve kadın psikoz servisinde yatarak tedavi görmekte olan, araştırma hakkında bilgilendirilen ve araştırmaya katılmayı kabul eden DSM-V 'e göre tedavi ekibince bipolar-1 mani dönemi tanısı konulan 35 erkek ve 16 kadın hasta ve yaş, cinsiyet ve eğitim durumu açısından eşleştirilen 24 erkek ve 16 kadın sağlıklı kontrol dahil edilmiştir. Yatarak tedavi görmekte iken her bir takip gününde (0.-3.-7.-14.- 28.günler) ve taburculuk sonrası 3. ayda görüşmeci tarafından Young Mani Derecelendirme Ölçeği ve Montgomery- Asberg Depresyon Ölçeği uygulanmıştır. Testlerin uygulandığı hastalar için her gün, sağlıklı kontroller için depresyon ve mani rollerini de içeren ses- görüntü kayıtları alınmıştır. Her iki grup için (hastalar için hem manik hem de remisyonda iken) nörobilişsel işlevleri değerlendirmek için, Cambridge Nörofizyolojik Değerlendirme Bataryası (CANTAB) uygulandı. Bulgular: Cambridge kumar görevi(CGT) muhakeme zamanı ve karar verme kalitesi alt ölçeklerinde, Dur sinyal testi(SST) reaksiyon zamanı , dur sinyal gecikmesi ve dur sinyali reaksiyon zamanı alt ölçeklerinde, görsel bilgi işlemleme testi(RVP)'nin RVP A prime ve RVP B çift prime alt ölçeklerinde ve Yüz tanıma testi (ERT) tüm alt ölçeklerinde mani ile sağlıklı kontrol grubunda istatistiksel olarak anlamlı fark saptanmıştır. Bipolar mani epizodu ile remisyon arasında yapılan nörobilişsel değerlendirmede iki grup arasında muhakeme zamanı, karar verme kalitesi ve genel bahis oranlarında anlamlı olarak fark bulunmuştur. Bipolar mani/ hipomani/ remisyonun sağlıklı kontrol, mani ve depresyon simulasyonundan ayrılması için en iyi akustik analiz sonuçları, UAR %69. Bipolar/sağlıklı ayrımında en iyi görsel analiz sonuçları ise %59.9. En iyi karar verme setlerinin kullanılması ile bipolar/sağlıklı ayrımında %73 , üç sınıflı ayrımda ise en iyi %55,6 başarı elde edilmiştir. İlk videodan kayıt edilen 10 ses parametresindene elde edilen ilkel duygulanımların YMRS skorlarında azalaışına göre regrese edildi. Tedavinin üçüncü gününde, elde edilen regrese değerler tedavi cevabı için öngörücü olma potansiyeli taşımaktadır. Sonuç: Yapay zeka tekniklerinin duygudurum bozukluklarının tanınması ve sınıflandırmasında kullanılması, bipolar bozukluğun tanısının ve tedaviye cevabının erken dönemde fark edilme potansiyelini taşımaktadır.
Özet (Çeviri)
Aim: The aim of this study is to show the physiological changes during manic episode in bipolar mania how much they differentiate from remission and healthy control. Relation of audio-visual features as physiological changes and cognitive functions and clinical variables will be searched. The aim is to find biologic markers for predictors of treatment response via machine learning techniques to be able to reduce treatment resistance and give an idea for personalized treatment of bipolar patients. Method: Thirty-five male and sixteen female patients who were diagnosed as BD type I, manic episode according to DSM-5 in the mental health service of Erenkoy Mental State Hospital and 24 male and 16 female healthy controls matched for age, gender, educational status were included. During hospitalization in every follow up day (0th- 3rd- 7th- 14th- 28th day) and after discharge on the 3rd month, presence of depressive and manic features for patients was evaluated using YMRS and MADRS. Audiovisual recording is done by a video camera in every follow up day for patients and for healthy controls which includes also depression and mania smilulation. Cambridge Neurophysiological Assessment Battery (CANTAB) were administered to both groups( for patients both in the manic phase and in the remission) to assess neurocognitive functions. Results: Bipolar mania and healthy control have differences statistically deliberation time, quality of decision making in Cambridge Gambling Test, reaction time and delay on stop signal, stop signal reaction time in Stop Signal Test, RVP A' and RVP B'' in Rapid Visual Processing Test and all subgroups of Emotion Recognition Test. Bipolar manic patients have differences on deliberation time, quality of decision making and total bet proportion than remission period in the neurocognitive evaluation. Best acoustic analysis result for discrimination of bipolar mania/ hypomania/ remission from healthy control, simulation of mania and depression, success of unweighted average recall (UAR) in test group is 69.4%. Best visual analysis results for discrimination of bipolar/ healthy control, success of UAR result is 59.9%. Best validation set UAR for bipolar/ healthy discrimination is found as 73% and three class classification (mania/ hypomania/ remission) success rate is found as 55.6%. Primitives affects for first audio recording obtained via 10 proposed audio function are regressed against YMRS decline. In the third day of treatment, obtained regressed values give a potential to predict treatment response. Conclusion: Effective application of artificial intelligence techniques to identify and classify mood disorders have potential to both identify bipolar disorder and treatment response earlier.
Benzer Tezler
- Bipolar afektif bozukluk tanısı olan ve bipolar bozukluk için yüksek riskli gruptaki ergenlerin nöropsikolojik özellikleri
Neuropsychological features of adolescents with diagnosed bipolar affective disorder and high-risk group for bipolar disorder
MELİH NURİ KARAKURT
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2011
PsikiyatriOndokuz Mayıs ÜniversitesiÇocuk Ruh Sağlığı ve Hastalıkları Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. M. Z. KORAY KARABEKİROĞLU
- Bipolar affektif bozukluk tanılı hastalarda şemaların özkıyım ile ilişkisi
Correlation between schemas and suicide in patients with bipolar affective disorder
HİLAL DOST
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2017
PsikiyatriOndokuz Mayıs ÜniversitesiPsikiyatri Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. GÖKHAN SARISOY
- Bipolar bozuklukta otofajinin potansiyel rolünün incelenmesi
Examination of the potential role of autophagy in bipolar disorder
CEMİLE AVCI
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2022
PsikiyatriSüleyman Demirel ÜniversitesiRuh Sağlığı ve Hastalıkları Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. FARUK KILIÇ
- İki uçlu duygudurum bozukluğu olan kişilerin psikodinamik açıdan değerlendirilmesi
Psychodynamic evaluation of bipolar diagnosed individuals
SILA ÇETİN
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
PsikolojiAntalya Bilim ÜniversitesiPsikoloji Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MEHMET YUMRU
- Bipolar bozukluk manik-depresif-ötimik dönemlerde serum çözünebilir ürokinaz-tip plazminojen aktivatör reseptör (supar) düzeyleri
Serum soluble uroki̇nase plasminogen activator receptor (supar) levels in manic–depresive-euthymic episodes of bipolar disorder
PELİN ÜNALAN ÖZPERÇİN
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2017
PsikiyatriSağlık Bilimleri ÜniversitesiPsikiyatri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. NESRİN KARAMUSTAFALIOĞLU