Cut-Off Values For EEG Frequency in Differentiation of Alzheimer, Non-Alzheimer Dementia and Healthy Subjects: An Application of 3D-ROC Surface Method

Yıl 2010, , 281 - 286, 01.04.2010

Handan Ankaralı Seyit Ankaralı Fatih Mehmet Gökçe Şerif Demir Hulusi Keçeci

https://doi.org/10.5174/tutfd.2009.01528.2

Öz

Objectives: To write a new macro programme for the use of the non-parametric 3-D Receiver Operating Characteristic (ROC) surface method in the discrimination of three or more groups, to study the usefulness of electroencephalography (EEG) frequency in the diagnosis of Alzheimer type dementia (AD), non-Alzheimer type dementia (NAD) and healthy subjects, and to determine cut-off values of EEG frequency. Patients and Methods: The mean EEG frequencies in the left fontal region EEG records of subjects in the present study were calculated and the ROC surface method was used in discrimination of the groups. Results: The volume under the ROC surface was calculated as 0.464±0.150. Accuracy of the mean frequency in differentiation of groups was statistically significant (p=0.024). 8 Hz was found to be convenient for differentiation of AD from NAD patients and 10 Hz for the differentiation of NAD patients and healthy subjects. The sensitivity was 87.5% for Alzheimer's dementia diagnosis and total accuracy was 65% using this cut-off pair. Conclusion: We suggest that the mean EEG frequency may be used only as a pre-diagnostic tool for the differential diagnosis of these groups. Amaç: İlk olarak en az üç grubun ayırıcı tanısını yapmak için kullanılabilecek parametrik olmayan ROC yüzeyi metodunun yaygınlaşmasını sağlamak için yeni bir makro programı yazmayı; ikinci olarak bu metotla Alzheimer tipi demans (AD), non-Alzheimer tipi demans (NAD) ve sağlıklı bireylerin ayırıcı tanısında ortalama EEG frekansının kullanılabilirliğini araştırmayı ve üçüncü olarak ortalama EEG frekansına ait cut-off değerleri belirlemeyi amaçladık. Hastalar ve Yöntemler: Çalışmadaki bireylerin sol frontal bölgesinden kaydedilen EEG örneklerinin ortalama frekansı hesaplanmış ve ROC yüzeyi metodu ile grupların ayırımı planlanmıştır. Bulgular: Ortalama EEG frekansına göre ROC yüzeyi altındaki hacim 0.464, bootstrap standart sapması ise 0.150 olarak hesaplanmıştır. Grupları ayırmada ortalama frekansın başarısı istatistiksel olarak anlamlı bulunmuştur (Z=1.99 ve p=0.024). Muhtemel bütün değerler arasından en uygun cutoff değerleri sensitivite ve spesifite değerlerine göre belirlenmiştir. Alzheimer tipi demans hastalarını bireylerinden en iyi ayıran değer 8 Hz iken NAD bireylerini sağlıklı bireylerden en iyi ayıran değer 10 Hz olarak belirlenmiştir. Bu cut-off çiftinin kullanılması ile AD tanısı için sensitivite %87.5 ve toplam doğru tanı başarısı %65 olarak bulunmuştur. Sonuç: Bulgularımıza dayanarak ortalama EEG frekansının AD diğer demanslılar ve sağlıklı bireylerden ayırmada bir ön tanı aracı olarak kullanılabileceğini önerebiliriz.

Anahtar Kelimeler

Alzheimer type dementia; dementia; electroencephalography; diagnostic accuracy; volume under a ROC surface; classification

Alzheimer Demansı, Diğer Tip Demanslılar ve Sağlıklı Bireylerin Ayrımında EEG Frekansı İçin Cut-Off Değerleri: 3D-ROC Yüzeyi Metodunun Bir Uygulaması

Öz

Amaç: İlk olarak en az üç grubun ayırıcı tanısını yapmak için kullanılabilecek parametrik olmayan ROC yüzeyi metodunun yaygınlaşmasını sağlamak için yeni bir makro programı yazmayı; ikinci olarak bu metotla Alzheimer tipi demans (AD), non-Alzheimer tipi demans (NAD) ve sağlıklı bireylerin ayırıcı tanısında ortalama EEG frekansının kullanılabilirliğini araştırmayı ve üçüncü olarak ortalama EEG frekansına ait cut-off değerleri belirlemeyi amaçladık. Hastalar ve Yöntemler: Çalışmadaki bireylerin sol frontal bölgesinden kaydedilen EEG örneklerinin ortalama frekansı hesaplanmış ve ROC yüzeyi metodu ile grupların ayırımı planlanmıştır. Bulgular: Ortalama EEG frekansına göre ROC yüzeyi altındaki hacim 0.464, bootstrap standart sapması ise 0.150 olarak hesaplanmıştır. Grupları ayırmada ortalama frekansın başarısı istatistiksel olarak anlamlı bulunmuştur (Z=1.99 ve p=0.024). Muhtemel bütün değerler arasından en uygun cutoff değerleri sensitivite ve spesifite değerlerine göre belirlenmiştir. Alzheimer tipi demans hastalarını bireylerinden en iyi ayıran değer 8 Hz iken NAD bireylerini sağlıklı bireylerden en iyi ayıran değer 10 Hz olarak belirlenmiştir. Bu cut-off çiftinin kullanılması ile AD tanısı için sensitivite %87.5 ve toplam doğru tanı başarısı %65 olarak bulunmuştur. Sonuç: Bulgularımıza dayanarak ortalama EEG frekansının AD diğer demanslılar ve sağlıklı bireylerden ayırmada bir ön tanı aracı olarak kullanılabileceğini önerebiliriz.

Anahtar Kelimeler

Alzheimer tipi demans, demans, elektroensefalografi, tanı başarısı, ROC yüzeyi altındaki hacim, sınıflama

Kaynakça

• Fawcett T. An introduction to ROC analysis. Pattern Recognit Lett 2006;27:861-74.
• Hand DJ, Till RJ. A simple generalisation of the area under the ROC curve for multiple class classification problems.
• Brenner RP, Ulrich RF, Spiker DG, Sclabassi RJ, Reynolds CF 3rd, Marin RS, et al. Computerized EEG spectral analy- sis in elderly normal, demented and depressed subjects. Electroencephalogr Clin Neurophysiol 1986;64:483-92.
• Hughes JR, John ER. Conventional and quantitative elec- troencephalography in psychiatry. J Neuropsychiatry Clin Neurosci 1999;11:190-208.
• Jeong J. EEG dynamics in patients with Alzheimer's dis- ease. Clin Neurophysiol 2004;115:1490-505.
• Gueguen B, Derouesné C, Bourdel MC, Guillou S, Landre E, Gaches J, et al. Quantified EEG in the diagnosis of Alzheimer's type dementia. Neurophysiol Clin 1991;21:357- 71. [Abstract]
• Watanabe H, Koike Y, Takahashi A, Iguchi H. EEG changes during mental calculation, reverse recitation and associa- tion exercises in patients with dementia of the Alzheimer type. Intern Med 1993;32:87-93.
• Adler G, Brassen S, Jajcevic A. EEG coherence in Alzheimer's dementia. J Neural Transm 2003;110:1051-8.
• Xiong C, van Belle G, Miller JP, Morris JC. Measuring and estimating diagnostic accuracy when there are three ordinal diagnostic groups. Stat Med 2006;25:1251-73.
• Agresti A. Inference for two-way contingency tables. In: Agresti A, editor. Categorical data analysis. 1st ed. New York: Wiley; 1990. p.36-78.
• Ettlin TM, Staehelin HB, Kischka U, Ulrich J, Scollo- Lavizzari G, Wiggli U, et al. Computed tomography, elec- troencephalography, and clinical features in the differential diagnosis of senile dementia. A prospective clinicopatho- logic study. Arch Neurol 1989;46:1217-20.
• Erkinjuntti T, Larsen T, Sulkava R, Ketonen L, Laaksonen R, Palo J. EEG in the differential diagnosis between Alzheimer's disease and vascular dementia. Acta Neurol Scand 1988;77:36-43.
• Saletu B, Anderer P, Paulus E, Grünberger J, Wicke L, Neuhold A, et al. EEG brain mapping in diagnostic and therapeutic assessment of dementia. Alzheimer Dis Assoc Disord 1991;5 Suppl 1:S57-75.
• Lindau M, Almkvist O, Kushi J, Boone K, Johansson SE, Wahlund LO, et al. First symptoms--frontotemporal dementia versus Alzheimer's disease. Dement Geriatr Cogn Disord 2000;11:286-93.
• sion. Electroencephalogr Clin Neurophysiol 1989;73:427-32.