论文部分内容阅读
目的：本文目的是通过研究注意缺陷多动障碍(ADHD)患儿脑电图(EEG)和事件相关电位(ERP)的特点,多种影响因素的交互作用和判别效果,探讨EEG和ERP在ADHD临床诊断中应用的可靠性、敏感性和可行性。方法：选取2013年7月-2014年12月来我院就诊的ADHD患儿,共计66人,男52人,女14人,注意缺陷型20人,多动冲动型5人,混合型41人,年龄7-12岁,汉族。无其他重大疾病,去除神经系统疾病、严重精神障碍及学习困难等并发症和共患病,未服用中枢性无兴奋药物；智商≥80；Conners父母问卷量表T分>60。对照组儿童选取同期来我院接受健康体检儿童,按年龄、性别、IQ与ADHD组儿童匹配,共计：38人,男32人,女6人。对入组者进行静息EEG检测,记录清醒安静状态下的基础EEG,分为睁眼部分和闭眼部分各2分钟；随后进行连续执行试验认知Go-NoGo ERP检测5分钟。EEG数据使用独立成分分析离线过滤修正,排除眼动及其他人为运动伪差,采用Eemagine3.0系统软件进行傅立叶转换(FFT),计算全频段功率密度。分别计算4个频段(δ:1.5-3.5Hz,θ:3.5-7.5Hz,α:7.5-12.5 Hz,β:12.5-25 Hz)的绝对功率,以及θ/β功率比值。计算ERP测试的CNV和P3波幅。计算Cz点θ波功率与年龄的相关性。对各频段(θ、β)绝对功率、θ/β比值、ERP成分(CNV、P3)进行组间差异性检验,着重比较3个中间电极(Fz、Cz、Pz),在不同状态(睁眼和闭眼)下的显著性效应。P<0.05为显著性效应；0.05≤P<0.1为趋势效应；0.1≤P<0.2为接近趋势效应。对比各临床亚型之间(θ、β)绝对功率、0／β比值的变化分析。应用方差分析(ANOVA)进行多因素(临床诊断、年龄、电极、状态)交互作用效果分析。着重于ADHD的辨识标记、效果程度和相互作用判别式分析用于区分ADHD与对照组,先逐一分析每个EEG单项指标,随后将全部指标纳入逐步分析,计算判别的敏感度和特异度以及总体准确性。结果：各评估量表(CPRS、CBCL、ADPRS)的项目评分在研究组和对照组之间有显著性不同,但IQ、年龄、性别均无显著差异。Cz-eo点0波功率ADHD组较正常对照组有显著差异(P<0.05); Cz-ec、 Fz-ec、Fz-eo、Pz-eo均有增高趋势(0.05≤p<0.1)。Cz-eo、Cz-ec、Pz-eo、Pz-ec的p波较正常对照组仅有接近增高趋势(0.1<p<0.2)。0/p功率比值只在Cz点(ec、eo)增高呈现增高接近趋势(0.05<p<0.1),未见显著性变化。混合型ADHD的0较其他亚型明显增高(P<0.05),注意缺陷型p波呈增高趋势(0.05<P<0.1)。因年龄效应0波(Cz)功率的大小与年龄呈线性负相关,脑成熟度越高,0波的功率越小(P<0.05)。ERP检测CNV-Pz和Nogo-P3-Cz有显著组间差异(P<0.05), CNV-Cz和Nogo-P3-Pz呈现趋势效应(0.05≤P<0.1)。多因素(年龄、电极、状态)交互作用效果中,年龄因素的作用最大,状态因素(ec、eo)作用最广泛,电极因素作用最小。年龄与状态结合后对临床诊断起到促进效果,但是电极因素与其他因素结合后无促进效果,而且有时会起到干扰诊断的的作用。单独应用θ-Cz-ec、β-Cz-ec、β-Cz-eo进行判别分析的总体准确度达到50%以上,多项指标协同分析可提高辨别能力至60～70%。ERP检测的NoGo-P3-CPT的敏感度为63%,特异度为61%。联合静息EEG和ERP测量,可准确辨别73%的ADHD患儿。结论：神经电生理检测在儿童注意缺陷多动障碍诊疗中可以辅助临床诊断,患儿年龄和状态是重要的影响因素,如联合临床检查和精神心理评估将会发挥积极的指导作用。