Geri Dön

Use of electroencephalographic findings in predicting response to noninvasive deep brain stimulation in obsessive compulsive disorder

Obsesif kompulsif bozuklukta noninvaziv derin beyin stimülasyonuna yanıtı öngörmede elektroensefalografi bulgularının kullanımı

  1. Tez No: 665955
  2. Yazar: ÖZDEN ÖKSÜZ
  3. Danışmanlar: PROF. DR. BAYRAM YILMAZ, PROF. DR. MEHMET KEMAL ARIKAN
  4. Tez Türü: Doktora
  5. Konular: Psikiyatri, Psychiatry
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2021
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Yeditepe Üniversitesi
  10. Enstitü: Sağlık Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Nörobilim Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 161

Özet

Bu çalışmanın amacı, obsesif kompulsif bozukluk (OKB) hastalarının tedavi öncesi dinlenim- durumu kantitatif elektroensefalografi (KEEG) verileri ile derin transkraniyal manyetik uyarıma (dTMU) verdikleri yanıt arasındaki ilişkiyi inceleyerek; dTMU'ya yanıtı etkileyen KEEG bulgularını belirlemektir. Bu amaçla, Prof. Dr. Kemal Arıkan Özel Psikiyatri Kliniği'ne (İstanbul, Türkiye) Ocak 2018 ve Mayıs 2019 tarihleri arasında başvuran ve dTMU uygulanan, 18-65 yaş arasındaki 52 OKB hastasının (yaş ort: 31,88±11,51, E/K: 23/29) bilgileri retrospektif olarak incelenmiştir. Veriler; sosyo-demografik veri formu, Yale-Brown Obsesyon Kompulsiyon Ölçeği (YBOKÖ), Beck Depresyon Ölçeği (BDÖ) ve dinlenim-durumu EEG kaydı aracılığıyla toplanmıştır. Fourier analizi, artefaktsız gözler-kapalı 2-saniyelik EEG dönemlerinin ortalaması alınarak yapılmış ve 19 monopolar derivasyonun her biri için; delta (0,5-4 Hz), teta (4-8 Hz), alfa (8-13 Hz), beta (13-30 Hz) ve gamma (30-70 Hz) frekans bantları için mutlak güç (μV2) hesaplanmıştır. Katılımcıların tedavi öncesi ve sonrası Y-BOCS skorları değerlendirilerek; skorlarında %30 ve üzerinde azalma olan hastalar“yanıt veren grup”(n=42), olmayanlar ise“yanıt vermeyen grup”(n=10) olarak adlandırılmış ve iki grubun tedavi öncesi QEEG verileri istatistiksel olarak karşılaştırılmıştır. Tüm istatistiksel analizler IBM SPSS Statistics 25.0 kullanarak yapılmıştır. P

Özet (Çeviri)

The aim of this study was to investigate the quantitative electroencephalography (QEEG) findings that affect the response to deep transcranial magnetic stimulation (dTMS) by examining the relationship between the pre-treatment resting-state QEEG data of obsessive compulsive disorder (OCD) patients and their response to dTMS. To this end, the data of 52 OCD patients (mean age: 31.88±11.51 years, M/F: 23/29) aged between 18-65 years who applied to the Private Psychiatry Clinic of Prof. Dr. Kemal Arıkan (İstanbul, Turkey) between Jan 2018 and May 2019 and to whom dTMS was applied were retrospectively examined. The data were collected through sociodemographic and clinical data form, Yale-Brown Obsessive Compulsive Scale (Y-BOCS), Beck Depression Inventory (BDI), and resting-state EEG recording. Fourier analysis was performed by averaging across eyes-closed 2-second EEG epochs without artifacts, and for each of the 19 monopolar derivations, absolute power (μV2) was calculated for the delta (0.5-4 Hz), theta (4-8 Hz), alpha (8-13 Hz), beta (13-30 Hz), and gamma (30-70 Hz) frequency bands. By evaluating the pre-treatment and post-treatment Y-BOCS scores of the participants, patients with a decrease in the scores of 30% and above were named“responsive group”(n=42), and those without it were named“non-responsive group”(n=10), and the pre-treatment QEEG data of both groups were statistically compared. All statistical analyses were performed using IBM SPSS Statistics 25.0. P

Benzer Tezler

  1. Elektroensefalografi (EEG) sinyali kullanılarak yapay zeka tabanlı duygu kestirimi

    Emotion prediction using artificial intelligence based on electroencephalography (EEG) signals

    ELİF ÇAVUŞ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiSakarya Üniversitesi

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MEHMET RECEP BOZKURT

  2. Status epileptikusta mortalite ve morbidite tahmin edilebilir mi?

    Can mortality and morbidity be predicted in status epilepticus?

    SEYFİ EMRE AKSOY

    Tıpta Uzmanlık

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    NörolojiSağlık Bilimleri Üniversitesi

    Nöroloji Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. SELDA KESKİN GÜLER

  3. Makine öğrenimi algoritmaları kullanılarak EEG sinyallerinden matematik oyun performans tahmini

    Math game performance prediction from EEG signals using machine learning algorithms

    PINAR KILIÇ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSüleyman Demirel Üniversitesi

    Eğitim Teknolojileri Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MUHAMMET DEMİRBİLEK

    DR. ÖĞR. ÜYESİ DURMUŞ KOÇ

  4. Serebral kortikal gelişim malformasyonlarında klinik, elektroensefalografi ve magnetik rezonans görüntüleme bulgularının değerlendirilmesi

    Evaluation of clinical, electroencephalographic and magnetic resonans imaging findings in cerebral cortical developmental malformations

    ELİF KORKUT

    Tıpta Uzmanlık

    Türkçe

    Türkçe

    2011

    NörolojiSağlık Bakanlığı

    Nöroloji Ana Bilim Dalı

    DR. GÜNAY GÜL

  5. Ailesel akdeniz ateşi hastalığında elektroensefalografik değerlendirme

    Electroencephalographical evaluation in children with familial Mediterranean fever

    YUNUS MURAT AKCABELEN

    Tıpta Uzmanlık

    Türkçe

    Türkçe

    2018

    Çocuk Sağlığı ve HastalıklarıAbant İzzet Baysal Üniversitesi

    Çocuk Sağlığı ve Hastalıkları Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. HALİL İBRAHİM ATASOY