Suscribirse

Anxiety in Parkinson's disease: A resting-state high density EEG study - 16/06/22

Doi : 10.1016/j.neucli.2022.01.001 
Nacim Betrouni a, , Edouard Alazard a, Madli Bayot a, b, Guillaume Carey a, c, Philippe Derambure a, b, Luc Defebvre a, c, Albert FG Leentjens d, Arnaud Delval a, b, Kathy Dujardin a, c
a Univ. Lille, INSERM, CHU Lille, U1172, Degenerative & Vascular Cognitive Disorders, F-59000 Lille, France 
b CHU Lille, Clinical Neurophysiology Department, F-59000 Lille, France 
c CHU Lille, Neurology and Movement Disorders Department, F-59000 Lille, France 
d Maastricht University Medical Center, Maastricht, the Netherlands 

Corresponding author: Nacim Betrouni, INSERM U1172 – Lille Neuroscience & Cognition, Laboratoire de Pharmacologie, Faculté de Médecine 1, Place de Verdun, 59000 Lille, France.INSERM U1172 – Lille Neuroscience & CognitionLaboratoire de PharmacologieFaculté de Médecine 1Place de VerdunLille59000France

Abstract

Objective

To identify markers of Parkinson's disease (PD) related anxiety, using high density electroencephalography (hd-EEG).

Methods

108 patients participated in the study. They were divided into two groups: with and without clinically relevant anxiety, according to their score on the Parkinson Anxiety Scale. Resting-state hd-EEG was recorded. Spectral and functional connectivity characteristics were compared between the two groups.

Results

Thirty-three patients (31%) had significant anxiety symptoms. In the spectral analysis, relative power in the alpha1 frequency band in the right prefrontal cortex was lower in patients with anxiety than without. Functional connectivity analysis showed a stronger connectivity between the left insula and several regions of the right prefrontal cortex in patients with anxiety than in those without.

Conclusion

This study shows the pivotal role of the insula and frontal cortex in the pathophysiology of anxiety in PD and extends the results of previous studies using magnetic resonance imaging or positron emission tomography imaging.

El texto completo de este artículo está disponible en PDF.

Keywords : Anxiety disorders, Electroencephalo- graphy, Functional connectivity, Spectral analysis


Esquema


© 2022  Elsevier Masson SAS. Reservados todos los derechos.
Añadir a mi biblioteca Eliminar de mi biblioteca Imprimir
Exportación

    Exportación citas

  • Fichero

  • Contenido

Vol 52 - N° 3

P. 202-211 - juin 2022 Regresar al número
Artículo precedente Artículo precedente
  • Neuromodulation of facial emotion recognition in health and disease: A systematic review
  • Vahid Nejati, Azin Sarraj Khorrami, Mahshid Fonoudi
| Artículo siguiente Artículo siguiente
  • Functional networks underlying freezing of gait: a resting-state electroencephalographic study
  • Madli Bayot, Morgane Gérard, Philippe Derambure, Kathy Dujardin, Luc Defebvre, Nacim Betrouni, Arnaud Delval

Bienvenido a EM-consulte, la referencia de los profesionales de la salud.
El acceso al texto completo de este artículo requiere una suscripción.

¿Ya suscrito a @@106933@@ revista ?

Mi cuenta


Declaración CNIL

EM-CONSULTE.COM se declara a la CNIL, la declaración N º 1286925.

En virtud de la Ley N º 78-17 del 6 de enero de 1978, relativa a las computadoras, archivos y libertades, usted tiene el derecho de oposición (art.26 de la ley), el acceso (art.34 a 38 Ley), y correcta (artículo 36 de la ley) los datos que le conciernen. Por lo tanto, usted puede pedir que se corrija, complementado, clarificado, actualizado o suprimido información sobre usted que son inexactos, incompletos, engañosos, obsoletos o cuya recogida o de conservación o uso está prohibido.
La información personal sobre los visitantes de nuestro sitio, incluyendo su identidad, son confidenciales.
El jefe del sitio en el honor se compromete a respetar la confidencialidad de los requisitos legales aplicables en Francia y no de revelar dicha información a terceros.


Todo el contenido en este sitio: Copyright © 2025 Elsevier, sus licenciantes y colaboradores. Se reservan todos los derechos, incluidos los de minería de texto y datos, entrenamiento de IA y tecnologías similares. Para todo el contenido de acceso abierto, se aplican los términos de licencia de Creative Commons.