Correlación clínica-electroencefalográfica de los trastornos del espectro autista. Mérida, Venezuela. 2020-2021 - Antonio Uzcátegui; Yumaira Moreno (Universidad de Los Andes (Venezuela), 2022)
Introducción: Los pacientes con Trastorno del Espectro Autista (TEA) presentan gran heterogeneidad clínica debido a sus comorbilidades (Berrillo et al., 2018), la más frecuente es la epilepsia (Uzcátegui y Moreno, 2021), con mayor prevalencia de actividad epileptiforme en los electroencefalogramas (EEG) que en los niños neurotípicos. Objetivo: correlacionar los hallazgos electroencefalográficos digitales y las características clínicas de los TEA que acuden a la consulta de neuropediatría en diferentes instituciones sanitarias de Mérida-Venezuela durante el año 2020-2021. Metodología: se realizó un estudio de tipo cuantitativo, correlacional y transversal. La muestra estuvo conformada por 62 sujetos con clínica de TEA con reporte de EEG digital. Resultados: los niños con TEA presentan DSC no necesariamente relacionada con: comorbilidad presente, grado o nivel de autismo, área del desarrollo comprometida y variables educativas (repitencia escolar, rendimiento académico, entre otras). Conclusión: El EEG es un estudio neurofisiológico importante para la valoración de la actividad bioeléctrica cerebral de los TEA, ya que permite identificar DSC con presencia o ausencia de comorbilidad, específicamente, con o sin epilepsia. Introduction: Patients with Autism Spectrum Disorder (ASD) present great clinical heterogeneity due to their comorbidities (Berrillo et al., 2018), the most frequent is epilepsy (Uzcátegui y Moreno, 2021), with a higher prevalence of epileptiform activity in electroencephalograms (EEG) than in neurotypical children. Objective: to correlate the digital electroencephalographic findings and the clinical characteristics of ASDs who attend the neuropediatrics consultation in different health institutions in Mérida-Venezuela during the year 2020-2021. Methodology: a quantitative, correlational and cross-sectional study was carried out. The sample consisted of 62 subjects with ASD symptoms with a digital EEG report. Results: children with ASD present CSD not necessarily related to: present comorbidity, degree or level of autism, compromised area of development and educational variables (school repetition, academic performance, among others). Conclusion: The EEG is an important neurophysiological study for the evaluation of brain bioelectrical activity in ASD, since it allows the identification of CSD with the presence or absence of comorbidity, specifically, with or without epilepsy.