Nebenwirkungen des Neurofeedback

Nebenwirkungen von Neurofeedback: Ein oft übersehenes Thema

Über die Nebenwirkungen von Neurofeedback wird selten gesprochen. Die meisten Werbeaussagen behaupten, dass Neurofeedback frei von Nebenwirkungen sei. Aus meiner langjährigen Erfahrung im medizinischen Bereich – vor allem im Austausch mit Menschen, die bereits viele Behandlungsmethoden ausprobiert haben – weiß ich jedoch, dass nur sehr wenige Therapien und Medikamente tatsächlich völlig nebenwirkungsfrei sind. Häufig sind die Nebenwirkungen gering oder treten nur selten auf, aber pauschal würde ich sagen: (Fast) alles, was eine Wirkung hat, kann auch Nebenwirkungen haben.

Für diesen Artikel habe ich eigene Auswertungen von Beiträgen in sozialen Medien vorgenommen und die Informationen in einer Tabelle nach Kategorien zusammengefasst. Diese Auswertung ist keine wissenschaftliche Studie mit hohem Evidenzgrad, sondern eine Sammlung anekdotischer Fälle, die für mich plausibel dargestellt wurden. Die Echtheit der Aussagen konnte ich dabei nicht überprüfen.

Im Anschluss folgt eine Zusammenfassung einer Studie, die sich mit den kurzfristigen Nebenwirkungen von Neurofeedback befasst.

Zum Schluss werde ich meine persönliche Einschätzung und Empfehlungen zu diesem Thema geben.

Hier ist die Tabelle mit meiner Auswertung der Einzelfälle. Einige Personen berichten, dass die Nebenwirkungen über mehrere Monate anhalten. Rechts habe ich mögliche Ursachen oder Wirkmechanismen ergänzt.

Type of Neurofeedback Basis of qEEG Side Effect Frequency Mögliche Erklärungen / Ursachen
SMR / ILF ultra slow No Insomnia High Überstimulation bestimmter Gehirnregionen durch langsame Frequenzen kann das Gleichgewicht im Schlaf-Wach-Zyklus stören. Besonders bei Personen mit empfindlicher Stressregulation.
Z-Score / Home Trainer Yes Increased anxiety Medium Z-Score-Training zielt auf Abweichungen von Normwerten ab, was zu einer plötzlichen Veränderung der Gehirnaktivität führen kann. Dies kann bei anfälligen Personen zu erhöhter Angst führen.
SMR Yes Headache Low Eine Veränderung der Gehirnfrequenz im Sensorimotorischen Bereich (SMR) kann zu muskulären Spannungen oder einer ungewohnten Hirnaktivität führen, die Kopfschmerzen auslösen.
ILF No Tinnitus Medium Infra Slow Frequencies (ILF) können durch ihre Wirkung auf tiefe Hirnstrukturen die Aktivität im auditorischen Cortex beeinflussen, was zu Tinnitus führen kann, insbesondere bei Übertraining.
Home Trainer No Dizziness Low Unsachgemäßes Training ohne professionelle Begleitung kann das Gleichgewicht im Nervensystem stören, was zu Schwindel führen kann, besonders wenn das Gehirn unausgeglichen stimuliert wird.
Infra Slow No Sweating Low ILF-Training kann das autonome Nervensystem beeinflussen, was sich in physiologischen Reaktionen wie vermehrtem Schwitzen äußern kann, da es Stressregulation und Stoffwechselprozesse verändert.

Hier ist ein wissenschaftlicher Artikel, der sich mit den Nebenwirkungen während der Behandlung mit Neurofeedback (NF) beschäftigt. Dieser Artikel hat natürlich eine höhere wissenschaftliche Signifikanz als meine obenstehende Tabelle. Allerdings werden darin weder Home-Trainer noch langfristige Nebenwirkungen berücksichtigt. Zudem ist davon auszugehen, dass die Behandlungen, auf denen die Studie basiert, von professionellen Therapeuten mit geeigneten Geräten durchgeführt wurden.


Vorübergehende Nebenwirkungen während des Neurofeedback

Die Studie mit dem Titel „Vorübergehende Nebenwirkungen während des Neurofeedback-Trainings: Eine randomisierte, Schein-kontrollierte, doppelblinde Studie“ untersucht potenzielle kurzfristige negative Effekte, die mit verschiedenen Neurofeedback-Protokollen verbunden sind. Die Forschung vergleicht die Ergebnisse des tatsächlichen Neurofeedback-Trainings (NFT) mit Schein-Kontrollen und konzentriert sich dabei insbesondere auf Protokolle wie SMR (Sensorimotor Rhythm), ILF (Infraniedrige Frequenz) und Z-Score-Training.

Wichtige Ergebnisse

  1. Neurofeedback-Protokolle:
    • SMR-Training: Beinhaltet die Verstärkung der Gehirnaktivität im Bereich des sensorimotorischen Rhythmus (12-15 Hz).
    • ILF-Training: Konzentriert sich auf Gehirnwellenaktivitäten mit sehr niedriger Frequenz.
    • Z-Score-Training: Ein Verfahren, das EEG-Daten auf der Grundlage standardisierter Gehirnkarten normalisiert.
  2. Arten von Nebenwirkungen:
    • Die Teilnehmer berichteten über verschiedene unerwünschte Effekte wie Kopfschmerzen, Schwindel und Müdigkeit während und nach den Trainingseinheiten. Diese Effekte traten bei einigen Protokollen häufiger auf als bei anderen, was darauf hinweist, dass unterschiedliche Arten von Neurofeedback unterschiedliche Reaktionen hervorrufen können.
  3. Erklärung für die Nebenwirkungen:
    • Diese Nebenwirkungen werden als Reaktion des Gehirns auf die Anpassung der durch das Neurofeedback induzierten Hirnwellenmuster betrachtet. Zum Beispiel könnten Änderungen der Gehirnrhythmen während des SMR- oder ILF-Trainings zu vorübergehender Desorientierung führen, da sich das Gehirn an die neuen Aktivitätsmuster anpasst.
  4. Häufigkeit der Nebenwirkungen:
    • Die Häufigkeit dieser Nebenwirkungen variierte, wobei einige Teilnehmer Symptome bei bestimmten Trainingstypen häufiger erlebten. Die Studie bietet einen vergleichenden Überblick und zeigt, dass auch bei Schein-Kontrollen Nebenwirkungen auftreten, was die Bedeutung der Unterscheidung zwischen tatsächlichen Trainingseffekten und Placebo hervorhebt.

Zusammenfassungstabelle

TrainingArt der NebenwirkungErklärung für die NebenwirkungHäufigkeit
SMR-TrainingKopfschmerzen, SchwindelAnpassung des Gehirns an veränderte sensorimotorische RhythmenMittel
ILF-TrainingMüdigkeit, DesorientierungVeränderungen in Gehirnwellen mit sehr niedriger FrequenzHoch
Z-Score-TrainingLeichte Angst, KopfschmerzenNormalisierungsprozess führt zu vorübergehenden UngleichgewichtenGering bis Mittel
Schein-KontrolleÄhnlich wie obenPlacebo-Reaktion im Zusammenhang mit den Erwartungen der TeilnehmerVariiert

Diese Tabelle bietet eine kompakte Übersicht über die verschiedenen Trainingsprotokolle, hebt die häufigsten unerwünschten Effekte, mögliche Erklärungen und deren Häufigkeit hervor

Rogel, A., Guez, J., Getter, N. et al. Transient Adverse Side Effects During Neurofeedback Training: A Randomized, Sham-Controlled, Double Blind Study. Appl Psychophysiol Biofeedback 40, 209–218 (2015). https://doi.org/10.1007/s10484-015-9289-6

Zusammenfassung und Empfehlung:

Neurofeedback-Training kann sowohl kurzfristige als auch mittelfristige Nebenwirkungen haben. Tendenziell treten unerwünschte Nebenwirkungen häufiger beim Home-Training, ILF- und SMR-Training auf. Dafür gibt es verschiedene Gründe. Beim Home-Training liegt es nahe, dass Fehler durch den Anwender gemacht werden, da unser Gehirn ein sehr komplexes Thema ist. Hier werden Standardmethoden eingesetzt, die vielen helfen, aber eben nicht allen.

Eine weitere mögliche Ursache könnte das fehlende Fachwissen des Therapeuten sein oder der fehlende Abgleich des EEG und qEEG mit den Symptomen. Dies passt auch zu den häufig genannten Nebenwirkungen beim SMR-Training. Es gibt Sprüche wie „SMR geht immer“, die jedoch nicht immer zutreffen. Hier gibt es eine klare Kontraindikation, nämlich die sogenannten Mu-Wellen. Diese können im EEG erkannt werden, und ein erfahrener Therapeut wird dies im Training berücksichtigen.

Empfehlung: Gehen Sie zu einem erfahrenen Therapeuten, sprechen Sie über ein EEG und qEEG vor der Behandlung, und informieren Sie sich über die Ausbildung des Therapeuten. Home-Training kann dann eine sinnvolle Ergänzung sein. Gerade während der COVID-Lockdowns wurden in diesem Bereich große Fortschritte erzielt.

Dipl.-Ing. Michael Schiffer, MBA
Baden-Baden, 16. Oktober 2024

Long Covid: Der Einfluss auf das Gehirn ist im qEEG sichtbar und mögliche Therapieoptionen

Einleitung

Long Covid, die langfristigen Folgen einer COVID-19-Infektion, betrifft nicht nur die körperliche Gesundheit, sondern auch das Gehirn und das zentrale Nervensystem. Neuere Studien haben gezeigt, dass diese Auswirkungen im EEG und qEEG sichtbar sind, insbesondere durch Veränderungen der Hirnwellenmuster. Diese neurologischen Anomalien können zu Symptomen wie kognitiven Beeinträchtigungen, Müdigkeit und in einigen Fällen sogar zu Krampfanfällen führen. In diesem Artikel werde ich vier Studien zu Long Covid und qEEG zusammenfassen, die aufzeigen, wie die Elektroenzephalographie (EEG) genutzt werden kann, um diese Veränderungen zu verstehen, sowie mögliche Therapieansätze.

Zusammenfassung der 4 Studien

  1. Veränderungen in EEG-Aufzeichnungen bei COVID-19-Patienten als Grundlage für genauere qEEG-Diagnostik und EEG-Neurofeedback-Therapie
    Diese Studie überprüft die EEG-Veränderungen bei COVID-19-Patienten und zeigt, dass das Virus die Funktionsweise des Nervensystems beeinflusst. Auffälligkeiten wie langsam wellige Muster im Frontalbereich deuten auf eine verminderte kognitive Leistungsfähigkeit hin. Die Autoren betonen, dass diese Beobachtungen die Basis für genauere qEEG-Diagnosen und Neurofeedback-Trainings bilden könnten (Kopańska et al., 2021).
  2. Kontinuierliche EEG-Merkmale und akute symptomatische Anfälle bei COVID-19-Patienten
    Diese Studie befasst sich mit kontinuierlichem EEG-Monitoring bei schwer erkrankten COVID-19-Patienten und stellt fest, dass einige Patienten nicht-konvulsive Anfälle und scharfe Wellen im EEG aufweisen. Dies zeigt eine mögliche Anfälligkeit des Gehirns für epileptische Anomalien durch das Virus auf (Louis et al., 2020).
  3. Strukturelle Gehirnveränderungen bei Patienten mit Post-COVID-Fatigue
    Diese prospektive Studie verwendet MRT und EEG, um strukturelle Veränderungen im Gehirn von Patienten mit Long-Covid-bedingter Müdigkeit zu untersuchen. Sie stellt fest, dass es signifikante Veränderungen in der Hirndurchblutung und der Gehirnstruktur gibt, insbesondere in subkortikalen Regionen (Paterson et al., 2023).
  4. Langfristige neurologische Auswirkungen von COVID-19
    Diese groß angelegte Studie untersucht die neurologischen Langzeitfolgen von COVID-19. Sie stellt fest, dass Long Covid zu einer Vielzahl von neurologischen Problemen führen kann, darunter kognitive Defizite, Gedächtnisprobleme und sogar strukturelle Hirnschäden, die im EEG sichtbar sind (Xu et al., 2023).

EEG-Befunde bei Long Covid: Eine Übersicht

BereichFrequenzEEG-MusterSymptomPotenzielle TherapieStudie
Frontaler KortexHäufigLangsame Deltawellen, leichte AsymmetrieKognitive Beeinträchtigungen, KonzentrationsstörungenQEEG-Diagnostik, SMR-Training, NeurofeedbackKopańska et al., 2021
FrontalbereichGelegentlichScharfe WellenAnfälle, VerwirrungNeurofeedback-TherapieLouis et al., 2020
Subkortikale RegionenHäufig bei schweren FällenVerminderte HirndurchblutungKognitive Beeinträchtigungen, MüdigkeitKognitive Rehabilitation, NeurofeedbackPaterson et al., 2023
Mehrere GehirnregionenVariabelDiffuse epileptische Entladungen, scharfe WellenKrampfanfälle, VerwirrungEEG-gestützte NeurotherapieXu et al., 2023

Vorschläge für mögliche Therapieoptionen

Basierend auf den oben genannten Studien könnten die folgenden Therapieansätze helfen, die EEG-Veränderungen und Symptome bei Long-Covid-Patienten zu adressieren:

  1. SMR-Training (Sensory Motor Rhythm Training)
    • Elektrodenplatzierung: C3 oder C4 (sensorimotorischer Kortex) nach dem 10/20-System.
    • Frequenz: 12-15 Hz (SMR-Band).
    • Trainingsfrequenz: 2-3 Mal pro Woche.
    • Sitzungsdauer: 30-45 Minuten pro Sitzung.
    • Gesamtdauer: 20-40 Sitzungen, je nach Fortschritt des Patienten.
  2. Neurofeedback-Therapie (für scharfe Wellen und Delta-Wellen)
    • Elektrodenplatzierung: Fp1, Fp2, F3, F4 (Frontalbereich).
    • Frequenz: Alpha (8-12 Hz) oder Theta (4-7 Hz), je nach Bedarf.
    • Trainingsfrequenz: 3 Mal pro Woche.
    • Sitzungsdauer: 30-60 Minuten.
    • Gesamtdauer: 20-30 Sitzungen.
  3. Alpha/Theta-Training (bei Müdigkeit und reduzierter Konzentration)
    • Elektrodenplatzierung: Pz oder Cz (zentraler Kortex).
    • Frequenz: 8-12 Hz (Alpha) und 4-7 Hz (Theta).
    • Trainingsfrequenz: 2-3 Mal pro Woche.
    • Sitzungsdauer: 20-40 Minuten pro Sitzung.
    • Gesamtdauer: 15-30 Sitzungen.
  4. EEG-gestützte Neurotherapie (bei Anfällen und kognitiven Problemen)
    • Elektrodenplatzierung: Je nach EEG-Befunden, gängige Plätze sind Fz, Cz, Pz.
    • Frequenz: Anpassung an das individuelle EEG-Muster.
    • Trainingsfrequenz: 3 Mal pro Woche.
    • Sitzungsdauer: 30-60 Minuten.
    • Gesamtdauer: 20-40 Sitzungen.

Disklaimer

Dieser Artikel fasst wissenschaftliche Studien zusammen und bietet potenzielle Therapiemöglichkeiten, die auf den in den Studien gewonnenen Erkenntnissen basieren. Diese Informationen ersetzen jedoch keine randomisierte, placebokontrollierte klinische Studie. Es ist wichtig, dass Sie alle Therapiemöglichkeiten mit Ihrem behandelnden Arzt oder Therapeuten besprechen, bevor Sie eine Behandlung beginnen.

Datenbanken Z-Score für alle ein „Normal“ egal ob Mann oder Frau?

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:

  1. 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.
  2. 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.
  3. 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.
  4. 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:

AltersgruppeAbweichung im Z-Score MännerAbweichung im Z-Score Frauen
4-6 JahreHöherer Theta-Power (1.5-2.0 SD)Niedrigerer Theta-Power (0.8-1.3 SD)
7-19 JahreHöherer Beta3-Power (1.2-1.8 SD)Niedrigerer Beta3-Power (0.7-1.1 SD)
20-49 JahreNiedrigerer Alpha-Power (0.5-1.0 SD)Höherer Alpha-Power (1.0-1.5 SD)
50+ JahreHöherer 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:

  1. 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.
  2. 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.
  3. 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.
  4. 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:

AltersgruppeAbweichung im Z-Score MännerAbweichung im Z-Score Frauen
4-6 JahreHöherer Theta-Power (1.5-2.0 SD)Niedrigerer Theta-Power (0.8-1.3 SD)
7-19 JahreHöherer Beta3-Power (1.2-1.8 SD)Niedrigerer Beta3-Power (0.7-1.1 SD)
20-49 JahreNiedrigerer Alpha-Power (0.5-1.0 SD)Höherer Alpha-Power (1.0-1.5 SD)
50+ JahreHöherer 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

Vorbereitung zum QEEG

Hier ist eine Checkliste für den Patienten vor einer QEEG-Messung:

24 Stunden vor der QEEG-Messung:

  • Keinen Kaffee, Alkohol oder andere Drogen konsumieren.
  • Falls möglich, Medikamente erst nach der Messung einnehmen. (Bitte Rücksprache mit dem Arzt halten.)

Am Tag der QEEG-Messung:

  • Terminplanung:
    • Idealerweise sollte die Messung am Vormittag zwischen 9 und 11 Uhr oder am Nachmittag zwischen 16 und 20 Uhr stattfinden.
    • Nach der Messung keine wichtigen Termine planen, da die Haare möglicherweise noch mit Gel versehen sind und die Kleidung etwas verschmutzt sein könnte.
  • Kleidung:
    • Legere Kleidung tragen, da während der Messung Flüssigkeiten verwendet werden, die die Kleidung eventuell kontaminieren könnten.
  • Haare:
    • Haare waschen und gut trocknen.
    • Keine Hochsteckfrisur, die Haare sollten flach anliegend sein.
    • Kein Haargel oder andere Haarprodukte verwenden.
  • Gesichtspflege:
    • Kein Make-up tragen.
    • Falls nötig, Stirn oberhalb der Augenbrauen mit Peeling-Creme reinigen, um die Haut für die Elektroden vorzubereiten.

Nach der QEEG-Messung:

  • Haare können noch mit etwas Gel versehen sein, daher sollten Sie keine wichtigen Termine direkt danach planen.
  • Kleidung könnte nach der Messung verunreinigt sein, achten Sie daher auf angemessene Kleidung.

Vielen Dank für Ihre Aufmerksamkeit!

QEEG-vor-Neurofeedback

Kein Neurofeedback ohne QEEG:

Warum ein gründliches EEG unerlässlich ist

Neurofeedback hat sich in den letzten Jahren als eine vielversprechende Methode zur Verbesserung der Gehirnfunktion etabliert. Es basiert auf der Idee, dass das Gehirn durch gezielte Rückmeldung (Feedback) lernen kann, seine Aktivität selbst zu regulieren. Doch bevor ein Neurofeedback-Training beginnen kann, ist ein detailliertes Verständnis der individuellen Gehirnaktivität des Patienten notwendig – und hier kommt das quantitative EEG (QEEG) ins Spiel. Ohne diese Grundlage trainiert man quasi blind.

Was ist ein QEEG?

Ein QEEG, oder quantitatives EEG, ist eine spezielle Form des EEGs (Elektroenzephalogramm), bei dem die Gehirnaktivität digital erfasst und analysiert wird. Während ein Neurologe ein klassisches EEG verwendet, um grobe Abweichungen in der Hirnaktivität zu erkennen, wie z.B. epileptische Anfälle oder andere neurologische Erkrankungen, geht das QEEG einen Schritt weiter. Hier werden die gemessenen EEG-Daten mit Normwertdatenbanken verglichen, um subtile Abweichungen in der Gehirnaktivität zu identifizieren.

Das klassische EEG, das in der Neurologie verwendet wird, misst und zeichnet elektrische Aktivität auf, um akute oder chronische neurologische Störungen zu erkennen. Der Neurologe sucht nach Anomalien, die auf Erkrankungen wie Epilepsie oder Schlafstörungen hinweisen könnten. Das QEEG hingegen analysiert die Daten tiefer und nutzt moderne statistische Methoden, um eine umfassende Karte der Gehirnaktivität zu erstellen. Es macht subtile Muster sichtbar, die im Rahmen eines Neurofeedback-Trainings genutzt werden können, um gezielt Verbesserungen zu erzielen.

Wie entstehen Normwertdatenbanken für das QEEG?

Normwertdatenbanken basieren auf den EEG-Daten gesunder Probanden. Um solche Datenbanken zu erstellen, wurden EEGs von großen Gruppen von Menschen in verschiedenen Altersgruppen und Lebensphasen gesammelt. Diese Daten bilden eine statistische Grundlage, mit der die Hirnaktivität eines Patienten verglichen wird. Die Normwertdatenbanken sind so aufgebaut, dass sie ein Bild der „normalen“ Gehirnaktivität für verschiedene Altersgruppen, Geschlechter und andere demografische Faktoren bieten.

Abweichungen in den Frequenzbändern und die Z-Score-Analyse

Im QEEG werden verschiedene Frequenzbänder wie Alpha, Theta, Beta und Delta analysiert. Jeder dieser Bänder repräsentiert unterschiedliche Zustände des Gehirns: von Entspannung (Alpha) bis hin zu fokussiertem Denken (Beta). Durch den Vergleich mit Normwerten werden Abweichungen in diesen Frequenzen sichtbar gemacht. Diese Abweichungen werden oft durch Z-Scores dargestellt.

Der Z-Score gibt an, wie viele Standardabweichungen eine Messung vom Durchschnitt der Normwertgruppe abweicht. Ein Z-Score von 0 bedeutet, dass die gemessene Hirnaktivität genau im Durchschnitt liegt, während ein Z-Score von +1 oder -1 eine Abweichung von einer Standardabweichung bedeutet. Abweichungen bis zu ±2 Z-Scores gelten in der Regel als noch innerhalb des Normalbereichs. Erst Abweichungen über ±3 Z-Scores sind signifikanter und deuten darauf hin, dass die Hirnaktivität deutlich von der Norm abweicht.

Gausverteilung und Z-Scores: Wie viele liegen außerhalb von 3Z?

Die Verteilung der Hirnaktivität in einer Population folgt einer Gaußschen Normalverteilungskurve. In einer perfekten Normalverteilung befinden sich etwa 68 % der Werte innerhalb von ±1 Z-Score vom Mittelwert, etwa 95 % innerhalb von ±2 Z-Scores und etwa 99,7 % innerhalb von ±3 Z-Scores. Das bedeutet, dass in einer Stichprobe von 1.000 Personen nur etwa drei Menschen einen Z-Score außerhalb dieses Bereichs hätten. Diese Menschen hätten demnach eine signifikante Abweichung von der Norm sind aber Teil der 1.000 ausgewählten gesunden Personen auf deren Grundlage die Datenbank erstellt wurde.
Zusammenfassend Werte außerhalb von ±3 Z sind sehr auffällig, können aber durchaus bei normalen als gesund eingestuften Menschen auftreten.

Ist ein abweichender Z-Score immer problematisch?

Ein erfahrener Neurofeedback-Trainer hat einmal gesagt, dass ein abweichender Z-Score nicht unbedingt auf ein Problem hinweisen muss. Es könnte auch bedeuten, dass der Patient mit der falschen Normwertgruppe verglichen wurde. Beispielsweise haben Spitzensportler, Künstler oder Scharfschützen oft Gehirnaktivitäten, die sich von der Durchschnittsbevölkerung unterscheiden. Diese speziellen Fähigkeiten erfordern oft ein ungewöhnliches Gehirnprofil, das außerhalb der „Norm“ liegt – und das ist genau das, was sie in ihrem Bereich besonders macht.

Anamnese und Zieldefinition: Der Schlüssel zum erfolgreichen Neurofeedback

Vor der Auswertung des EEGs sollte stets eine gründliche Anamnese durchgeführt werden. Hierbei geht es darum, die Ziele und Wünsche des Patienten zu verstehen und festzulegen, was mit dem Neurofeedback erreicht werden soll. Gibt es spezifische Beschwerden wie Konzentrationsprobleme, Schlafstörungen oder Stresssymptome? Oder soll die kognitive Leistung in einem speziellen Bereich verbessert werden? Diese Informationen sind entscheidend, um das Neurofeedback-Training auf den Patienten zuzuschneiden.

Der Weg zum gezielten Neurofeedback-Training

Ergeben sich Schnittpunkte zwischen den Zielen des Patienten und den Ergebnissen des QEEG, kann ein individuelles Neurofeedback-Training erstellt werden. Die ermittelten Abweichungen in den Frequenzbändern bieten eine klare Richtung, wie das Training gestaltet werden soll. So kann das Gehirn gezielt in den Bereichen trainiert werden, die zur Verbesserung der Symptome oder zur Erreichung der Ziele notwendig sind.

Fazit: Kein Neurofeedback ohne QEEG

Ohne ein QEEG ist Neurofeedback ein Schuss ins Blaue. Das QEEG gibt Aufschluss darüber, wie die Hirnaktivität im Vergleich zur Norm abweicht und wo das Training ansetzen sollte. Ohne diese Informationen läuft man Gefahr, unwirksam zu trainieren oder sogar negative Effekte zu verstärken. Nur durch eine gründliche Analyse der Gehirnaktivität können die gewünschten Ergebnisse im Neurofeedback erzielt werden – und deshalb sollte Neurofeedback nie ohne ein vorheriges QEEG durchgeführt werden.

Michael Schiffer, Baden-Baden 26-Aug-2024

QEEG und Neurofeedback bei Post-COVID-19 & Brain Fog

Zusammenfassung der Studie
“Comparison of QEEG Findings before and after Onset of Post-COVID-19 Brain”

Brain Fog Symptoms

Die Studie untersucht die Veränderungen in der Gehirnaktivität bei Personen, die nach einer COVID-19-Infektion Symptome von Gehirnnebel (Brain Fog) entwickelt haben. Diese Veränderungen wurden mittels quantitativer Elektroenzephalografie (QEEG) gemessen und analysiert.

Wichtige Erkenntnisse

Die Studie zeigt signifikante Veränderungen in verschiedenen Frequenzbereichen der Gehirnaktivität nach COVID-19:

  • Alpha-Wellen: Es wurde eine erhöhte Aktivität in der rechten Hemisphäre festgestellt, was auf verbesserte Entspannungs- und Aufmerksamkeitsprozesse hinweisen könnte.
  • Beta 1-Wellen: Geringfügige Veränderungen wurden beobachtet, die auf eine leichte Erhöhung der Wachsamkeit oder Anspannung hindeuten könnten.
  • Beta 2-Wellen: Deutliche Zunahmen in beiden Hemisphären, was auf erhöhte geistige Aktivität, Stress oder Angst hinweist.
  • SMR-Wellen (Sensorimotor Rhythm): Eine Abnahme der Aktivität deutet auf eine verringerte sensomotorische Integration und mögliche Ermüdung hin.
  • Theta-Wellen: Erhöhungen in beiden Hemisphären deuten auf mögliche geistige Ermüdung oder kognitive Überlastung hin.

Diese Ergebnisse sind in der folgenden Tabelle zusammengefasst:

Brücke zur Behandlung mit Neurofeedback

FrequenzbereicheC3C4Kommentar
Alpha (eyes open)1,48%36,02%Erhöhte Entspannungs- und Aufmerksamkeitsprozesse
Alpha (eyes closed)5,32%25,00%Erhöhte interne Verarbeitung oder veränderte neuronale Dynamik
Beta 1 (eyes open)-4,64%17,53%Leichte Änderung der neuronalen Aktivität, geringfügige Zunahme der Wachsamkeit oder Anspannung
Beta 1 (eyes closed)0,53%8,35%Geringfügige Änderung der neuronalen Aktivität während der Ruhe
Beta 2 (eyes open)35,73%69,65%Deutliche Zunahme der geistigen Aktivität, Stress oder Angst
Beta 2 (eyes closed)46,02%49,19%Erhebliche Zunahme der kognitiven und emotionalen Verarbeitung
SMR (eyes open)-26,33%5,35%Abnahme der sensomotorischen Integration, mögliche Ermüdung
SMR (eyes closed)-10,45%-8,00%Abnahme der sensomotorischen Integration während der Ruhe
Theta (eyes open)3,14%24,15%Moderate Zunahme, mögliche geistige Ermüdung oder Überlastung
Theta (eyes closed)25,85%40,00%Signifikante Zunahme, hohe geistige Ermüdung oder Überlastung

Die Ergebnisse dieser Studie legen meiner Meinung nach nahe, dass Neurofeedback eine potenzielle Behandlungsoption für die Linderung von Long COVID- und Gehirnnebel-Symptomen sein könnte. Neurofeedback ist eine Form der Biofeedback-Therapie, bei der Patienten lernen, ihre Gehirnaktivität durch Echtzeit-Feedback zu regulieren. Durch gezieltes Training könnte Neurofeedback helfen, die abnormale Gehirnaktivität, die mit Symptomen wie Stress, Angst, kognitiver Überlastung und Müdigkeit verbunden ist, zu normalisieren.

Mögliche Vorteile von Neurofeedback bei Long COVID

  1. Reduktion von Stress und Angst: Durch das Training bestimmter Frequenzbereiche, insbesondere der Beta- und Theta-Wellen, könnten Patienten lernen, ihren Stresspegel zu senken und Angstzustände zu reduzieren.
  2. Verbesserung der kognitiven Funktionen: Durch die Förderung der Alpha- und SMR-Aktivität könnte Neurofeedback dazu beitragen, die Konzentrationsfähigkeit und das allgemeine kognitive Funktionieren zu verbessern.
  3. Erhöhung der Entspannung: Die Stärkung der Alpha-Wellen könnte die Fähigkeit zur Entspannung und inneren Ruhe fördern, was besonders wichtig für die Erholung von geistiger Ermüdung ist.

Zusammengefasst bietet die Studie wichtige Einblicke in die neuronalen Veränderungen, die mit Gehirnnebel nach COVID-19 einhergehen. Da uns mit dieser Studie klare Daten vorliegen, die sich auch mit den klassischen Parametern des Neurofeedbacks decken sollten wir die Anwendung von Neurofeedback als potenziell wirksame Therapie zur Verbesserung der Lebensqualität der Betroffenen in Erwägung ziehen.
Michael Schiffer Bonn, den 07-Aug-2024

Quelle: https://www.researchgate.net/publication/363231617_Comparison_of_QEEG_Findings_before_and_after_Onset_of_Post-COVID-19_Brain_Fog_Symptoms

Die Entstehung von Biofeedback und dessen Therapieerfolge

Biofeedback ist eine Therapieform, die darauf abzielt, Menschen zu helfen, ihre Körperfunktionen bewusst zu steuern, um Gesundheit und Wohlbefinden zu verbessern. Die Ursprünge und Entwicklungen von Biofeedback reichen zurück in die frühen Forschungen zur menschlichen Physiologie und Psychologie, und die Methode hat sich seitdem stetig weiterentwickelt.

Ursprünge von Biofeedback

Die wissenschaftlichen Grundlagen von Biofeedback beginnen im 19. Jahrhundert mit den Arbeiten des französischen Physiologen Claude Bernard und des russischen Physiologen Ivan Pavlov, die grundlegende Konzepte der Homöostase und der bedingten Reflexe erforschten. Jedoch war es erst in den 1950er und 1960er Jahren, dass Forscher wie Neal Miller an der Yale University experimentell zeigten, dass auch scheinbar unwillkürliche Körperfunktionen durch operantes Konditionieren beeinflusst werden können. Miller und seine Kollegen demonstrierten, dass Ratten in der Lage waren, bestimmte Körperfunktionen wie Herzfrequenz und Blutdruck zu kontrollieren, wenn sie entsprechend verstärkt wurden.

Diese Entdeckungen führten zur Entwicklung der ersten Biofeedback-Geräte, die es Menschen ermöglichten, Echtzeit-Feedback über physiologische Prozesse zu erhalten. Mit der Zeit wurden Technologien entwickelt, die es ermöglichten, eine Vielzahl von Körpersignalen wie Muskelspannung, Hauttemperatur und Gehirnwellenaktivität zu messen.

Therapeutische Anwendungen und Erfolge

Biofeedback hat sich als wirksame Behandlung für eine breite Palette von gesundheitlichen Problemen erwiesen. Zu den bemerkenswertesten Anwendungsbereichen gehören:

  1. Schmerzmanagement: Besonders bei chronischen Schmerzzuständen wie Migräne und Spannungskopfschmerzen hat sich Biofeedback als hilfreich erwiesen. Studien zeigen, dass Patienten lernen können, ihre Schmerzen durch Techniken zur Kontrolle der Muskelspannung und der Hauttemperatur zu reduzieren.
  2. Stress und Angstzustände: Biofeedback hilft Menschen, ihre physiologischen Reaktionen auf Stress zu erkennen und zu modifizieren. Dies kann durch Techniken geschehen, die auf die Reduzierung der Herzrate oder die Regulierung der Atmung abzielen, was wiederum zu einer Verringerung von Angst und Stress führt.
  3. Herz-Kreislauf-Erkrankungen: Biofeedback kann bei der Behandlung von Hypertonie eingesetzt werden, indem Patienten lernen, ihre Herzrate und ihren Blutdruck zu kontrollieren.
  4. Neurologische Störungen: Bei der Rehabilitation von Schlaganfallpatienten kann Biofeedback dazu beitragen, die motorische Kontrolle und Koordination zu verbessern.

Schlussfolgerung

Biofeedback stellt einen wichtigen Fortschritt in der Verhaltensmedizin dar, der das Potenzial hat, die Behandlung einer Vielzahl von physiologischen und psychologischen Bedingungen zu revolutionieren. Durch das Training der Selbstregulierung körperlicher Prozesse bietet Biofeedback eine effektive Methode zur Verbesserung der Gesundheit ohne den Einsatz von Medikamenten. Seine anhaltende Evolution und Anpassung an moderne Technologien versprechen weiterhin eine breite Anwendung und neue Möglichkeiten zur Behandlung komplexer Gesundheitsprobleme.