Alterazioni nelle topografie e nella dinamica di transizione degli microstati EEG a riposo nel disturbo d'ansia generalizzato.

Lo studio ha esaminato le alterazioni negli microstati EEG (ms) a riposo in pazienti con disturbo d'ansia generalizzato (GAD) rispetto a soggetti sani (HC). Sono stati analizzati dati di EEG a riposo di 104 pazienti con GAD e 89 controlli sani utilizzando una soluzione a cinque classi di microstati. Sono state confrontate durata, occorrenza, copertura e probabilità di transizione tra gruppi, con un'attenzione particolare alle differenze topografiche attraverso TANOVA. Sono emerse differenze significative nelle configurazioni spaziali di alcuni microstati (MS-A, MS-D e MS-E) ma non per altri (MS-B, MS-C). Anche se alcune interazioni tra gruppo e classe di microstati per durata, occorrenza e copertura sono state osservate, le analisi post hoc corrette non hanno evidenziato differenze significative tra le classi specifiche. I pazienti con GAD hanno mostrato una ridotta probabilità di transizione bidirezionale tra MS-B e MS-C dopo correzione statistica. Un modello di machine learning (XGBoost) ha ottenuto buone prestazioni in fase di addestramento ma ha dimostrato scarsa generalizzabilità su dati indipendenti. In sintesi, il GAD sembra associato a modifiche specifiche a livello spaziale e dinamico degli microstati EEG a riposo, tuttavia le evidenze classificatorie richiedono ulteriori conferme mediante campioni più ampi e validazione esterna. Lo studio non può ancora supportare applicazioni cliniche basate su queste analisi.