Datenbanken sind wichtig Sie geben eine gewisse Richtung oder eine objektive Vergleichsmöglichkeit. Mann sollte die Aussagen der Datenbanken jedoch kritisch betrachten.
Und auch immer hinterfragen, ob der Klient auch wirklich normal oder etwas besonders sein möchte.
Im Folgenden habe ich die Studie zu dem Thema geschlechtsspezifische Datenbanken zusammengefasst. Und ja es gibt unterschiedliche Verteilungen im qEEG zwischen Männern und Frauen. Die Arbeit stellt auch klare Bereich wo und in welchem Alter Abweichungen zu erwarten sind:
Die Studie „Quantitative Electroencephalogram Standardization: A Sex- and Age-Differentiated Normative Database“ führt eine alters- und geschlechtsspezifische normative Datenbank für Quantitative Elektroenzephalogramme (QEEG) ein, um die Genauigkeit bei der Erkennung von Gehirnanomalien zu verbessern. Die Autoren beschreiben einen standardisierten Z-Score-Index, der die Störvariablen Geschlecht und Alter minimiert, um EEGs präziser zu interpretieren.
Wichtige Punkte:
- Population: Die Datenbank basiert auf EEG-Daten von 1.289 gesunden Personen (553 Männer und 736 Frauen) im Alter von 4,5 bis 81 Jahren, die zwischen 2014 und 2019 in Südkorea erhoben wurden. Die Differenzierung nach Alter und Geschlecht ist entscheidend, da beide Faktoren die QEEG-Muster erheblich beeinflussen.
- Einschluss- und Ausschlusskriterien:
- Einschlusskriterien: Gesunde Personen ohne psychiatrische oder neurologische Erkrankungen, ohne signifikante Verhaltensprobleme, Kopfverletzungen oder Epilepsie.
- Ausschlusskriterien: Personen mit kognitiven oder emotionalen Beeinträchtigungen sowie Personen, die eine medizinische Behandlung erhielten, die die Gehirnfunktion beeinflusste, wurden ausgeschlossen.
- Modellvalidierung und Genauigkeit: Die Studie vergleicht ihre alters- und geschlechtsspezifische QEEG-Datenbank (ISB-NormDB) mit einer herkömmlichen QEEG-Datenbank. Die Ergebnisse zeigen, dass durch die Berücksichtigung von Geschlechtsunterschieden die Genauigkeit der Z-Scores verbessert wird, insbesondere bei der Erkennung abnormaler Gehirnaktivitäten.
- Geschlechts- und Altersunterschiede:
- Gehirnaktivitäten in verschiedenen Frequenzbändern (Delta, Theta, Alpha, Beta) zeigen deutliche Trends über Altersgruppen hinweg. Beispielsweise nehmen langsame Wellen (Delta und Theta) von der Kindheit bis zur Adoleszenz stark ab und stabilisieren sich im Erwachsenenalter, während Alphawellen im Alter schwanken.
- Die Studie hebt signifikante Unterschiede in den Gehirnwellenaktivitäten zwischen Männern und Frauen hervor, insbesondere in verschiedenen Altersgruppen, was die Notwendigkeit einer geschlechtsspezifischen Datenbank für genauere Diagnosen unterstreicht.
Tabelle mit Alters- und Geschlechtsunterschieden:
| Altersgruppe | Abweichung im Z-Score Männer | Abweichung im Z-Score Frauen |
| 4-6 Jahre | Höherer Theta-Power (1.5-2.0 SD) | Niedrigerer Theta-Power (0.8-1.3 SD) |
| 7-19 Jahre | Höherer Beta3-Power (1.2-1.8 SD) | Niedrigerer Beta3-Power (0.7-1.1 SD) |
| 20-49 Jahre | Niedrigerer Alpha-Power (0.5-1.0 SD) | Höherer Alpha-Power (1.0-1.5 SD) |
| 50+ Jahre | Höherer Theta-Power im Frontalbereich (1.0-1.5 SD) | Niedrigerer Beta3-Power im Frontalbereich (0.7-1.0 SD) |
(SD = Standardabweichung)
Anwendung der Ergebnisse:
Die Datenbank hat Anwendungen bei der Erkennung von Gehirnanomalien bei neuroentwicklungsbedingten und psychiatrischen Störungen wie ADHS, Angststörungen, Depressionen und neurodegenerativen Erkrankungen. Darüber hinaus kann sie in der Neurofeedback-Behandlung eingesetzt werden, um spezifische Gehirnregionen, die abnormale Aktivitäten zeigen, gezielt zu behandeln.
Anwendbarkeit in Europa:
Obwohl die Studie an einer südkoreanischen Population durchgeführt wurde, deuten die Autoren darauf hin, dass die Standardisierungsmethoden auch auf andere Populationen, einschließlich europäischer, angewendet werden könnten. Es wird jedoch darauf hingewiesen, dass zukünftige Forschungen erforderlich sind, um diese breitere Anwendbarkeit zu bestätigen.
Referenzen:
- Ko, J., Park, U., Kim, D., & Kang, S.W. (2021). Quantitative Electroencephalogram Standardization: A Sex- and Age-Differentiated Normative Database. Frontiers in Neuroscience, 15:766781. Vollständiger Artikel
Datenbanken sind wichtig Sie geben eine gewisse Richtung oder eine objektive Vergleichsmöglichkeit. Mann sollte die Aussagen der Datenbanken jedoch kritisch betrachten.
Und auch immer hinterfragen, ob der Klient auch wirklich normal oder etwas besonders sein möchte.
Im Folgenden habe ich die Studie zu dem Thema geschlechtsspezifische Datenbanken zusammengefasst. Und ja es gibt unterschiedliche Verteilungen im qEEG zwischen Männern und Frauen. Die Arbeit stellt auch klare Bereich wo und in welchem Alter Abweichungen zu erwarten sind:
Die Studie „Quantitative Electroencephalogram Standardization: A Sex- and Age-Differentiated Normative Database“ führt eine alters- und geschlechtsspezifische normative Datenbank für Quantitative Elektroenzephalogramme (QEEG) ein, um die Genauigkeit bei der Erkennung von Gehirnanomalien zu verbessern. Die Autoren beschreiben einen standardisierten Z-Score-Index, der die Störvariablen Geschlecht und Alter minimiert, um EEGs präziser zu interpretieren.
Wichtige Punkte:
- Population: Die Datenbank basiert auf EEG-Daten von 1.289 gesunden Personen (553 Männer und 736 Frauen) im Alter von 4,5 bis 81 Jahren, die zwischen 2014 und 2019 in Südkorea erhoben wurden. Die Differenzierung nach Alter und Geschlecht ist entscheidend, da beide Faktoren die QEEG-Muster erheblich beeinflussen.
- Einschluss- und Ausschlusskriterien:
- Einschlusskriterien: Gesunde Personen ohne psychiatrische oder neurologische Erkrankungen, ohne signifikante Verhaltensprobleme, Kopfverletzungen oder Epilepsie.
- Ausschlusskriterien: Personen mit kognitiven oder emotionalen Beeinträchtigungen sowie Personen, die eine medizinische Behandlung erhielten, die die Gehirnfunktion beeinflusste, wurden ausgeschlossen.
- Modellvalidierung und Genauigkeit: Die Studie vergleicht ihre alters- und geschlechtsspezifische QEEG-Datenbank (ISB-NormDB) mit einer herkömmlichen QEEG-Datenbank. Die Ergebnisse zeigen, dass durch die Berücksichtigung von Geschlechtsunterschieden die Genauigkeit der Z-Scores verbessert wird, insbesondere bei der Erkennung abnormaler Gehirnaktivitäten.
- Geschlechts- und Altersunterschiede:
- Gehirnaktivitäten in verschiedenen Frequenzbändern (Delta, Theta, Alpha, Beta) zeigen deutliche Trends über Altersgruppen hinweg. Beispielsweise nehmen langsame Wellen (Delta und Theta) von der Kindheit bis zur Adoleszenz stark ab und stabilisieren sich im Erwachsenenalter, während Alphawellen im Alter schwanken.
- Die Studie hebt signifikante Unterschiede in den Gehirnwellenaktivitäten zwischen Männern und Frauen hervor, insbesondere in verschiedenen Altersgruppen, was die Notwendigkeit einer geschlechtsspezifischen Datenbank für genauere Diagnosen unterstreicht.
Tabelle mit Alters- und Geschlechtsunterschieden:
| Altersgruppe | Abweichung im Z-Score Männer | Abweichung im Z-Score Frauen |
| 4-6 Jahre | Höherer Theta-Power (1.5-2.0 SD) | Niedrigerer Theta-Power (0.8-1.3 SD) |
| 7-19 Jahre | Höherer Beta3-Power (1.2-1.8 SD) | Niedrigerer Beta3-Power (0.7-1.1 SD) |
| 20-49 Jahre | Niedrigerer Alpha-Power (0.5-1.0 SD) | Höherer Alpha-Power (1.0-1.5 SD) |
| 50+ Jahre | Höherer Theta-Power im Frontalbereich (1.0-1.5 SD) | Niedrigerer Beta3-Power im Frontalbereich (0.7-1.0 SD) |
(SD = Standardabweichung)
Anwendung der Ergebnisse:
Die Datenbank hat Anwendungen bei der Erkennung von Gehirnanomalien bei neuroentwicklungsbedingten und psychiatrischen Störungen wie ADHS, Angststörungen, Depressionen und neurodegenerativen Erkrankungen. Darüber hinaus kann sie in der Neurofeedback-Behandlung eingesetzt werden, um spezifische Gehirnregionen, die abnormale Aktivitäten zeigen, gezielt zu behandeln.
Anwendbarkeit in Europa:
Obwohl die Studie an einer südkoreanischen Population durchgeführt wurde, deuten die Autoren darauf hin, dass die Standardisierungsmethoden auch auf andere Populationen, einschließlich europäischer, angewendet werden könnten. Es wird jedoch darauf hingewiesen, dass zukünftige Forschungen erforderlich sind, um diese breitere Anwendbarkeit zu bestätigen.
Referenzen:
- Ko, J., Park, U., Kim, D., & Kang, S.W. (2021). Quantitative Electroencephalogram Standardization: A Sex- and Age-Differentiated Normative Database. Frontiers in Neuroscience, 15:766781. Vollständiger Artikel