Autor(es):
Brito, Ana Rita de Castro, 1983- 
Data: 2009
Identificador Persistente: http://hdl.handle.net/10451/2435
Origem: Repositório da Universidade de Lisboa
Assunto(s): Síndrome das pernas inquietas; Síndrome da mioclonia noturna; Sono; Análise espectral; Electroencefalografia; Estudo comparativo; Teses de mestrado - 2010
Descrição
A 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.
