Características neurofisiológicas do sono em pacientes com distúrbio dos movimentos periódicos dos membros no sono e síndrome de pernas inquietas : um estudo comparativo de achados polissonográficos e da análise espectral do electroencefalograma

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Brito, Ana Rita de Castro, 1983-
Data de Publicação: 2010
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos)
Texto Completo: http://hdl.handle.net/10451/2435
Resumo: Tese de mestrado, Ciências do Sono, Faculdade de Medicina, Universidade de Lisboa, 2010
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spelling Características neurofisiológicas do sono em pacientes com distúrbio dos movimentos periódicos dos membros no sono e síndrome de pernas inquietas : um estudo comparativo de achados polissonográficos e da análise espectral do electroencefalogramaSíndrome das pernas inquietasSíndrome da mioclonia noturnaSonoAnálise espectralElectroencefalogramaTeses de mestrado - 2010Tese de mestrado, Ciências do Sono, Faculdade de Medicina, Universidade de Lisboa, 2010A análise convencional do Electroencefalograma (EEG) de sono indica alterações severas no sono em pacientes com Síndrome de Pernas Inquietas (SPI) e Distúrbio dos Movimentos Periódicos dos Membros no sono (DMPMS). Foram descritas alterações típicas na análise espectral do EEG durante os movimentos dos membros, pelo que esta análise do EEG de sono pode ser um instrumento muito sensível para detectar e caracterizar problemas funcionais dos mecanismos do sono. O objectivo deste trabalho é determinar se existem diferenças na potência espectral da análise do EEG entre os pacientes com SPI e DMPMS, determinando o efeito dos movimentos dos membros no espectro de frequências do EEG. Foram obtidos os traçados da PSG de 19 pacientes com SPI primária e 19 pacientes com DMPMS. Os traçados foram analisados convencionalmente e os movimentos dos membros inferiores foram detectados e classificados. Avaliamos os efeitos espectrais dos primeiros 10 movimentos dos membros, registados em fase 2 do sono Non-Rapid Eye Movement (NREM), não associados a microdespertares ou artefactos do EEG. A análise espectral foi realizada em três momentos: a) 10 segundos antes do movimento de perna (MP); b) durante o período do MP; c) 10 segundos após o final do MP. Estas análises foram comparadas com períodos de 10 segundos de sono em fase N2 sem MP ou microdespertares associados. Os dados da PSG, as características dos movimentos dos membros e os perfis espectrais foram comparados entre os dois grupos de pacientes, emparelhando a amostra pelo género e idade. Verificamos que não há diferenças significativas entre os parâmetros da PSG entre os dois grupos de pacientes (p>0,05), embora se verifiquem ligeiras diferenças nos valores médios de alguns dos parâmetros. Os pacientes com SPI apresentam valores médios ligeiramente superiores da latência ao sono, número de mudanças de fases do sono e número e índice de MPS e níveis de fragmentação do sono superiores (89,5%). Os pacientes com DMPMS apresentam valores médios superiores da percentagem de vigília, do tempo total de vigília após o adormecimento e do índice de microdespertares. De salientar que, em ambas as patologias, os valores médios da eficiência do sono estão diminuídos, sendo ligeiramente inferiores nos pacientes com DMPMS. Há também um aumento da fase N1 em ambas as patologias e um índice de MPS patológico em todos os pacientes. Verificou-se uma correlação linear moderada entre o número de mudanças de fase do sono e o número de MP, sendo superior nos pacientes com SPI. Há também correlação forte entre a existência de perturbação do sono lento profundo com a patologia DMPMS (p=0,05; φ=0,368). Verificamos que os movimentos dos membros são acompanhados por activação do EEG, particularmente pelas bandas de frequência Delta, Teta, Alfa, Beta e Gama. Esta activação é traduzida por um incremento significativo (p<0,05) nos seus valores médios durante o MP, que tendem a voltar para valores próximos dos basais após o final dos MPS, em ambos os grupos. De salientar que as comparações entre as análises obtidas em épocas com MPS e em épocas sem distúrbio demonstraram que no período antes do MP há já uma resposta ao evento motor, traduzida por aumento das actividades Sigma e Beta. No entanto, não se verificam diferenças significativas entre as duas patologias (p>0,05). O valor médio da banda Gama apresenta um crescente aumento da sua potência, tendo o seu valor máximo no momento após o MP. Há correlações moderadas entre a razão PG/AG e o número de microdespertares e despertares associados a MP e características destes, assim como com o número de mudanças de fase de sono no grupo de pacientes com SPI. Destes dados concluímos que a actividade Electroencefalográfica responde ao movimento do membro com uma activação significativa da potência espectral, sendo mais evidente através das bandas de frequência Delta , Teta e Alfa. Embora os parâmetros polissonográficos não difiram significativamente entre as duas patologias, as diferenças médias encontradas podem ser indicativas de diferenças no distúrbio do sono. O perfil de potência da banda Gama evidencia uma associação entre o final do evento motor e os mecanismos de microdespertar, indicando uma dessincronização do cérebro relacionada com o evento motor.Introduction: Typical changes in spectral EEG activity have been described in limb movement (LM) in Restless Legs Syndrome (RLS). Therefore, EEG spectral analysis can be a strong instrument to detect and characterize functional problems of sleep mechanisms. Objective: The aim was to evaluate the differences of EEG spectral power associated with limb movements in RLS and PLMD patients. Methods: Polysomnographic data were obtained in 19 RLS patients and in 19 PLMD patients, matched by gender and age. Polygraphic recordings were conventionally analysed and LM were detected and classified according to WASM 2007 criteria. The first ten LMs of non-REM of N2 not associated with arousals, nor with EEG artefacts, were selected. Spectral EEG analyses considered three epochs: a) 10 seconds preceding each LM; b) period coincident with the LM; c) 10 seconds following the end of each LM. These periods were compared with 10 second periods of N2 undisturbed sleep, without LM or arousals. Results: There are no significant differences between RLS and PLMD patients at the PSG parameters, although some mean values differ. The PLM number and its duration characteristics did not differ significantly between RLS and PLMD patients (p>00,5). However, the RLS patients present a higher number of PLM, sleep latency and number of sleep changes, presenting high levels of sleep fragmentation (89,5%). The slow wave sleep is compromised in 68,4% of PLMD patients, while just 31,6% of RLS patients show this condition. At this case we have a correlation between the compromises of slow wave sleep and PLM disorder (p=0,05; φ=0,368). There are a compromise of sleep efficiency in both sleep disorders, and all patients present pathological number of LM. EEG activation occurs at the LMs, particulary by the Delta, Theta and Alpha bands, showing a significant increase in power peaking during the LMs. This is showed by significantly differences (p<0,05) between the power spectrum of Delta, Theta, Alpha, Beta and Gamma frequencies, obtained 10 seconds preceding the LM and the period coincident with the LM, and obtained at this period and the 10 seconds following the LM. However, there were no significant differences at this power response between RLS and PLMD patients (p>0,05). Profile of averaged EEG frequency bands of spectral power of 10 seconds periods of undisturbed sleep, show an EEG activation preceding de LMs at the Beta and Sigma frequencies, showing a earlier response at the motor event. Gamma band was significantly increased after the LM. There are significant correlations between Gamma power and the number of LM, the arousals associated with the LM and with the number of sleep stage shifts (rho>0.4). Conclusion: From these data we conclude that EEG responses to LM by significant activation of Delta, Theta and Alpha activity power. However, there are no significantly differences between RLS and PLMD at this power frequency response. Besides the PSG parameters did not differ significantly between RLS and PLMD, the sample show some mean differences, indicating differences at the sleep disturbance. The power spectrum profile of the Gamma band shows an association with the post LM motor event and with arousals mechanism, indicating an event-related desynchronization of the brain.Paiva, Teresa, 1945-Repositório da Universidade de LisboaBrito, Ana Rita de Castro, 1983-2011-02-04T15:13:03Z20102010-01-01T00:00:00Zinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdfhttp://hdl.handle.net/10451/2435porinfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos)instname:Agência para a Sociedade do Conhecimento (UMIC) - FCT - Sociedade da Informaçãoinstacron:RCAAP2023-11-08T15:42:48Zoai:repositorio.ul.pt:10451/2435Portal AgregadorONGhttps://www.rcaap.pt/oai/openaireopendoar:71602024-03-19T21:28:48.341383Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos) - Agência para a Sociedade do Conhecimento (UMIC) - FCT - Sociedade da Informaçãofalse
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