Akademik Veri Yönetim Sistemi
19. Ulusal Sinirbilim Kongresi, İstanbul, Türkiye, 21 - 23 Kasım 2021, ss.115
http://usktubas.org/wp-content/uploads/2022/04/19.-USK-2021-%C3%96ZET-K%C4%B0TABI.pdf
Bu çalışmada, dikkat eksikliği/hiper aktivite bozukluğu (DEHB) tanısı alan 18 pediatrik hastada, 1 ay süreyle özdeş talimatlarla aldıkları oral ilaç tedavisinin beyin fonksiyonları üzerindeki etkisi Çizge Kuramına dayalı EEG analizleri ile sayısal olarak araştırılmıştır. Nörofonksiyonel indikatörler olarak kabul edilen beyin ağı indisleri, tüm hastalardan tedavinin hemen öncesinde ve 1 aylık ilaç kullanımı sonrasında, gözler-açık dinlenim halinde toplanan 14-kanal EEG verilerine beyin bağlantısallık matrislerinin elde edilmesi için zaman ve frekans düzlemlerinde EEG senkronizasyon düzeyleri hesaplanmıştır. Sayısal olarak hesaplanan beyin ağı indisleri beynin fonksiyonel segregasyon, entegrasyon ve modülerlik özellikleri yansıtmaktadır. Sonuçlar, çocuk hastalarda DEHB tedavisinde Ozmotik Salınım Oral Sistem-Metilfenidat (Osmotic Release Oral System-Methylphenidate) uygulamasının beynin kortikal bölgeleri arasındaki fonksiyonel bağlantısallığı arttırdığı ve kortikal iletişim ağının bağımsız alt kortikal bölgelerle belirlenme olasılığını ise azalttığını göstermektedir. Bu çalışmaya katılan hastaların tümü erkek çocuklardır. Yaş ortalaması 8.72 olan 18 çocuk hastadan tedavi öncesinde e ve 1 aylık ilaçlı tedavinin sonrasında ölçülen EEG kayıtları, 2016-2017 yılları arasında, Kayseri Emel-Mehmet Tarman Çocuk Hastanesi'nde toplanmıştır. EEG verilerinin ve hastalara ait klinik tanı ölçütlerinin analizinden çalışmanın ikinci yazarı sorumludur. Hastalara uygulanan klinik ölçek, Turgay DSM-IV Yıkıcı Davranış Bozuklukları Derecelendirme Ölçeğidir [1]. Bu ölçeğe göre; ortalama dikkat eksikliği ve hiperaktivite skorları, tedavi öncesinde sırasıyla 17.94 ve 16.83 iken, 1 aylık ilaçlı tedavi sonrasında sırasıyla 7.44 ve 6.11 olmuştur. Tanıda uygulanan diğer klinik ölçek ise; yarı yapılandırılmış bir görüşme aracı olan Okul Çağı Çocukları için Duygulanım Bozuklukları ve Şizofreni için Şimdiki ve Yaşam Boyu Çizelgesi'nin (K-SADS-PL-T) Türkçe Versiyonudur [2,3]. Bu çalışmanın etik kurul onayı, ikinci yazar tarafından Erciyes Üniversitesi Tıp Fakültesi Klinik Araştırmalar Etik Kurulu'ndan, 15 Temmuz 2016'da 2016/422 onay numarası ile alınmıştır. Tüm hastaların tedavi öncesi ve 1 ay sonrası döneme ait EEG sinyallerinin analiz aralığı 1 dk, segment kısalığı ise 2 sn'dir. 19-kanal yüzeyel EEG sinyallerinin toplanmasında, Nihon Kohden Model (1200K, Tokyo, Japan) ölçüm sistemi kullanılmıştır. Elektrotlar 10-20 uluslar-arası elektrot yerleştirme sistemine uygun olarak saçlı deriye yerleştirilmiştir. Hemisferik bağlantısallık matrisleri, tüm kanalları eş-zamanlı ve 2 sn süreli her kısa segmenti için, dört farklı yaklaşımla elde edilmiştir: 1) Pearson Koralasyon (iki elektrot arasındaki doğrusal bağıllığı ölçen istatistiksel bir yaklaşımdır, veri dağılımının normal olduğu varsayılır) 2) Spearman Korelasyon (iki elektrot arasındaki doğrusal bağıllığı ölçen istatistiksel bir yaklaşımdır, veril dağılımı normal olmadığında uygulanır) 3) Faz Kitleme Değeri (iki elektrot arasındaki doğrusal olmayan bağıl davranışı anlık faz farkına bağlı hesaplayan bir yaklaşımdır) 4) Faz Uzantı İndisi (iki elektrot arasındaki doğrusal olmayan bağıl davranışı faz düzleminde ölçen bir yaklaşımdır, EEG ölçümündeki olası hacim iletim etkilerini elimine ettiği varsayılır). EEG ölçüm elektrot sayısına bağlı olarak 16x16 boyutundaki hemisferik bağlantısallık matrislerinden Çizge Kuramına dayalı ağ inişlerinin hesaplanması için, 'Beyin Bağlantısalllık Kütüphanesi (Brain Connectivity Toolbox)' kullanılmıştır. Elde edilen beyin ağı indisleri; global etkililik (global efficiency), kümeleme katsayısı (clustering coefficients), modülarite (modularity), çeşitlilik (assortativity) ve geçişlilik (transitivity) indisleridir. Tüm hesaplamalar MATLAB2019Ra yazılım uygulamasında tamamlanmıştır. İki grup (tedavi öncesi ve sonrası) arasındaki istatistiksel farklılıkların belirlenmesinde adım-adım lojistik regresyon modelleme kullanılmıştır. Altı farklı beyin ağı indisinin öz-nitelik olarak tanımlandığı sınıflandırma adımlarında ise Destek Vektör makineleri, iki farklı çekirdeğe (kernels) göre uygulanmıştır.
[1] Turgay, A. (1994) Disruptive behavior disorders child and adolescent screening and rating scales for children, adolescents, parents and teachers. West Bloomfield (Michigan): Integrative Therapy Institute Publication
[2] Kaufman, J., Birmaher, B., Brent, D., vd. (1997) Schedule for affective disorders and schizophrenia for school-age children-present and lifetime version: initial reliability and validity data. J. of the American Academy of Child & Adolescent Psychiatry, 36(7):980-8.
[3] Gokler B. (2004) Reliability and validity of schedule for affective disorders and Schizophrenia for school age children-present and lifetime version-Turkish version Turk J Child Adolesc Mental Health. 11:109-110 1