Detail
Report
Web resource
FT
Medvik - Catalogs
  • Something wrong with this record ?

Predikce terapeutické odpovědi u pacientů s depresivním onemocněním pomocí nových metod EEG analýzy [Prediction of therapeutic response in patients with depressive disorder by means of new methods of EEG analysis]

řešitel Martin Brunovský, příjemce Národní ústav duševního zdraví

Published
2019
Series
Závěrečná zpráva o řešení grantu Agentury pro zdravotnický výzkum MZ ČR
Pagination
Nestr.

Language Czech Country Czech Republic

Grant support
NV15-33250A MZ0 CEP Register

Digital library NLK
In-house IP
Full text - Book

Application of the quantitative electroencephalography (QEEG) methods allows to assess brain electrical activity with high time resolution enabling thus to obtain new spatiotemporal information i.a. about processes linked to affective disorders and their repair. The aim of the project is to develop new methods of EEG analysis, based on the theory of non-linear dynamics, allowing the elucidation of processes associated with depression and the prediction of individual therapeutic response. The development of these methods will be realized by using the set of retrospective EEG data, obtained from 120 depressive patients at baseline and after 7 days after antidepressive treatment. Newly developed indicators then will be applied to the prospective follow-up of 60 depressive patients, with the aim to validate their predictive ability of treatment response and to compare their efficiency with current prognostic possibilities in depression treatment. We expect that new EEG analysis approaches will achieve the early identification of neuronal processes responsible for treatment outcome.

Aplikace metod kvantitativní elektroencefalografie (QEEG) umožňuje posuzovat mozkovou elektrickou aktivitu s vysokým časovým rozlišením a získávat tak nové časoprostorové informace mimo jiné i o procesech spojených s poruchami nálady a jejich úpravou. Projekt si klade za cíl vyvinout nové metody analýzy EEG signálu, které budou založeny na teorii nelineárních dynamických systémů a umožní identifikovat mozkové procesy spojené s depresivním onemocněním a časně predikovat individuální terapeutickou odpověď. Vývoj těchto metod bude probíhat na souboru retrospektivních dat, získaných u 120 depresívních nemocných před a po 7 dnech nové antidepresivní léčby. Nově vyvinuté indikátory pak budou aplikovány v rámci prospektivního sledování 60 depresivních nemocných s cílem ověřit schopnost nových metod predikovat odpověď na léčbu antidepresivy a srovnat ji se současnými možnostmi prognózy terapeutického efektu u depresívního onemocnění. Očekáváme, že nové přístupy k analýze EEG signálu umožní časně identifikovat neuronální procesy odpovědné za pozitivní léčebnou odpověď.

Prediction of therapeutic response in patients with depressive disorder by means of new methods of EEG analysis

Doba řešení: 2015-2018

Bibliography, etc.

Obsahuje literaturu

Owner Details Services
NLK NLK Shelf no. online [0] see E-resources
000      
00000ntm 2200000 i 4500
001      
MED00204817
003      
CZ-PrNML
005      
20210427092632.0
007      
ta
008      
201010s2019 xr a e 000 0|cze||
009      
ND
040    __
$a ABA008 $b cze $d ABA008 $e rda
041    0_
$a cze
044    __
$a xr
072    _7
$a 616 $x Patologie. Klinická medicína $2 Konspekt $9 14 $7 sk136316
086    __
$a NV15-33250A $p MZ0
100    1_
$a Brunovský, Martin, $d 1975- $7 xx0070660 $4 aut
245    10
$a Predikce terapeutické odpovědi u pacientů s depresivním onemocněním pomocí nových metod EEG analýzy / $c řešitel Martin Brunovský, příjemce Národní ústav duševního zdraví
246    31
$a Prediction of therapeutic response in patients with depressive disorder by means of new methods of EEG analysis
264    _0
$c 2019
300    __
$a Nestr.
336    __
$a text $b txt $2 rdacontent
337    __
$a počítač $b c $2 rdamedia
338    __
$a online zdroj $b cr $2 rdacarrier
347    __
$a textový soubor $b PDF $2 rda
490    1_
$a Závěrečná zpráva o řešení grantu Agentury pro zdravotnický výzkum MZ ČR
500    __
$a Doba řešení: 2015-2018
504    __
$a Obsahuje literaturu
520    0_
$a Aplikace metod kvantitativní elektroencefalografie (QEEG) umožňuje posuzovat mozkovou elektrickou aktivitu s vysokým časovým rozlišením a získávat tak nové časoprostorové informace mimo jiné i o procesech spojených s poruchami nálady a jejich úpravou. Projekt si klade za cíl vyvinout nové metody analýzy EEG signálu, které budou založeny na teorii nelineárních dynamických systémů a umožní identifikovat mozkové procesy spojené s depresivním onemocněním a časně predikovat individuální terapeutickou odpověď. Vývoj těchto metod bude probíhat na souboru retrospektivních dat, získaných u 120 depresívních nemocných před a po 7 dnech nové antidepresivní léčby. Nově vyvinuté indikátory pak budou aplikovány v rámci prospektivního sledování 60 depresivních nemocných s cílem ověřit schopnost nových metod predikovat odpověď na léčbu antidepresivy a srovnat ji se současnými možnostmi prognózy terapeutického efektu u depresívního onemocnění. Očekáváme, že nové přístupy k analýze EEG signálu umožní časně identifikovat neuronální procesy odpovědné za pozitivní léčebnou odpověď.
520    9_
$a Application of the quantitative electroencephalography (QEEG) methods allows to assess brain electrical activity with high time resolution enabling thus to obtain new spatiotemporal information i.a. about processes linked to affective disorders and their repair. The aim of the project is to develop new methods of EEG analysis, based on the theory of non-linear dynamics, allowing the elucidation of processes associated with depression and the prediction of individual therapeutic response. The development of these methods will be realized by using the set of retrospective EEG data, obtained from 120 depressive patients at baseline and after 7 days after antidepressive treatment. Newly developed indicators then will be applied to the prospective follow-up of 60 depressive patients, with the aim to validate their predictive ability of treatment response and to compare their efficiency with current prognostic possibilities in depression treatment. We expect that new EEG analysis approaches will achieve the early identification of neuronal processes responsible for treatment outcome.
650    07
$a psychiatrie $7 nlk20040148216 $2 mednas
650    07
$a neurologie $7 nlk20040148033 $2 mednas
650    07
$a deprese $x terapie $7 D003863 $2 czmesh
650    07
$a elektroencefalografie $7 D004569 $2 czmesh
650    07
$a nelineární dynamika $7 D017711 $2 czmesh
650    07
$a výsledek terapie $7 D016896 $2 czmesh
650    07
$a retrospektivní studie $7 D012189 $2 czmesh
650    07
$a pozorovací studie jako téma $7 D064887 $2 czmesh
650    07
$a antidepresiva $7 D000928 $2 czmesh
655    _4
$a závěrečné zprávy o řešení grantu AZV MZ ČR $7 nlk-pt193
700    1_
$a Hlinka, Jaroslav $4 aut $7 xx0228167
710    2_
$a Národní ústav duševního zdraví $7 xx0207734
710    2_
$a Ústav informatiky (Akademie věd ČR) $7 kn20040318015
810    1_
$a Česko. $b Ministerstvo zdravotnictví. $b Agentura pro zdravotnický výzkum. $t Závěrečná zpráva o řešení grantu
856    4_
$u https://kramerius.medvik.cz/search/handle/uuid:MED00204817-16ab4b46-2531-4f61-b980-8ea918afd781 $y Digitální knihovna
910    __
$a ABA008 $b online $y 0
990    __
$a 20201010 $b ABA008
991    __
$a 20210427092628 $b ABA008
999    __
$a ok $b medvik21 $g 1571774 $s 220836
BAS    __
$a 30
LZP    __
$b AZV-2018-20201010