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Influencia del estatus socioeconómico sobre variables cognitivas y electroencefalográficas en escolares con riesgo de daño cerebral
Resumen
Introducción: el estatus socioeconómico puede impactar sobre la cognición y la actividad eléctrica cerebral de los niños, por la influencia que tiene sobre el desarrollo durante etapas tempranas.
Objetivo: evaluar la asociación de variables socioeconómicas, con alteraciones cognitivas y electroencefalográficas, en un grupo de niños escolares con riesgo de daño cerebral.
Métodos: se estudiaron 42 niños mexicanos, de 6-7 años de edad. Se realizó un estudio socioeconómico a los padres y los niños fueron evaluados mediante la Evaluación Neuropsicológica Infantil (subpruebas de lectura-escritura y escala de signos neurológicos blandos), la Escala de Inteligencia de Wechsler para Niños, la Escala de Conners para Padres-Revisada y un electroencefalograma en diferentes edades.
Resultados: con las variables socioeconómicas y, mediante un análisis de conglomerados, se encontraron 3 grupos que mostraban una adecuada diferenciación académica y económica entre sí. Por el método de clasificación basado en regresiones dispersas, se identificaron las variables que diferenciaban significativamente a los 3 grupos: problemas sociales, cognitivos, síntomas inatento, índice TDAH (Trastorno por Déficit de Atención e Hiperactividad, Escala de Conners para Padres-Revisada), lectura de palabras, comprensión en lectura de oraciones, dictado de sílabas, precisión de lectura en voz alta, lectura de sílabas, dictado de no palabras, movimiento de oposición digital, agarre de lápiz (Evaluación Neuropsicológica Infantil) y primer electroencefalograma normal.
Conclusiones: el grupo con más desventajas socioeconómicas tuvo un peor desempeño en la lectoescritura y mayor prevalencia de actividad paroxística no epileptiforme; mientras que, el grupo con mayores ventajas socioeconómicas, mostró mejor desempeño en estas habilidades, mayor proporción de electroencefalogramas normales y una tendencia hacia problemas de atención.
Referencias
Duncan GJ, Magnuson K. Socioeconomic status and cognitive functioning: moving from correlation to causation. Wiley Interdisciplinary Reviews: Cognitive Science. 2012,3(3):377-386.
Harmony T, Marosi E, de León AE, Becker J, Fernández T. Effect of sex, psychosocial disadvantages and biological risk factors on EEG maturation. Electroencephalography and clinical Neurophysiology. 1990,75(6):482-491.
Harmony, T. Factores que inciden en el desarrollo del sistema nervioso del niño. En: Corsi CM. Aproximaciones a las neurociencias de la conducta. México. Facultad de Psicología; 1996. p. 213-234.
Peterson BS, Vohr B, Staib LH, Cannistraci CJ, Dolberg A, Schneider KC, et al. Regional brain volume abnormalities and long-term cognitive outcome in preterm infants. Jama. 2000,284(15):1939-1947.
Bhutta AT, Cleves MA, Casey PH, Cradock MM, Anand KJS. Cognitive and behavioral outcomes of school-aged children who were born preterm: a meta-analysis. Jama. 2002,288(6):728-737.
Otero GA, Pliego-Rivero FB, Fernández T, Ricardo J. EEG development in children with sociocultural disadvantages: a follow-up study. Clinical neurophysiology. 2003,114(10):1918-1925.
Larroque B, Ancel PY, Marret S, Marchand L, André M, Arnaud C, et al. Neurodevelopmental disabilities and special care of 5-year-old children born before 33 weeks of gestation (the EPIPAGE study): a longitudinal cohort study. The Lancet. 2008,371(9615):813-820.
Aarnoudse-Moens CS, Smidts DP, Oosterlaan J, Duivenvoorden HJ, Weisglas-Kuperus N. Executive function in very preterm children at early school age.
Journal of abnormal child psychology. 2009,37(7):981-993.
Volpe JJ. Brain injury in premature infants: a complex amalgam of destructive and developmental disturbances. The Lancet Neurology. 2009,8(1):110-124.
Clark CA, Woodward LJ. Neonatal cerebral abnormalities and later verbal and visuospatial working memory abilities of children born very preterm. Developmental neuropsychology. 2010,35(6):622-642.
Charkaluk ML, Truffert P, Fily A, Ancel PY, Pierrat V. Neurodevelopment of children born very preterm and free of severe disabilities: the Nord‐Pas de Calais Epipage cohort study. Acta Paediatrica. 2010,99(5):684-689.
Luu TM, Ment L, Allan W, Schneider K, Vohr BR. (2011). Executive and memory function in adolescents born very preterm. Pediatrics. 2011,127(3):e639-e646.
Woodward LJ, Clark CA, Bora S, Inder TE. Neonatal white matter abnormalities an important predictor of neurocognitive outcome for very preterm children. PLoS One. 2012,7(12):e51879.
Harmony T, Barrera-Reséndiz J, Juárez-Colín ME, Carrillo-Prado C, del Consuelo Pedraza-Aguilar M, Ramírez AA, et al. Longitudinal study of children with perinatal brain damage in whom early neurohabilitation was applied: Preliminary report. Neuroscience letters. 2016,611:59-67.
Diario Oficial de la Federación. Tomo DCCXVI No. 18, México, D.F., lunes 27 de mayo de 2013.
Friedman J, Hastie T, Simon N, Tibshirani R, Hastie MT, Matrix D. Package ‘glmnet’. Journal of Statistical Software. 2010a,33:1.
Friedman J, Hastie T, Tibshirani R. Regularization paths for generalized linear models via coordinate descent. Journal of statistical software. 2010b,33(1):1.
Cerda J, Cifuentes L. Uso de curvas ROC en investigación clínica: Aspectos teórico-prácticos. Revista Chilena de Infectología. 2012,29(2):138-141.
Obuchowski, NA. Estimating and Comparing Diagnostic Tests’ Accuracy When the Gold Standard Is Not Binary 1. Academic radiology. 2005,12(9):1198-1204.
Guinchat V, Thorsen P, Laurent C, Cans C, Bodeau N, Cohen D. Pre‐, peri‐and neonatal risk factors for autism. Acta obstetricia et gynecologica Scandinavica. 2012,91(3):287-300.
Noble KG, Norman MF, Farah MJ. Neurocognitive correlates of socioeconomic status in kindergarten children. Developmental science. 2005,8(1):74-87.
Noble KG, McCandliss BD, Farah MJ. Socioeconomic gradients predict individual differences in neurocognitive abilities. Developmental science. 2007,10(4):464-480.
Arán-Filippetti V. Funciones ejecutivas en niños escolarizados: efectos de la edad y del estrato socioeconómico. Avances en Psicología Latinoamericana. 2011,29(1):98-113.
Labin A, Taborda A. Relación entre el nivel educativo materno y el desempeño en el WISC-IV: Un Estudio Piloto. In VI Congreso Internacional de Investigación y Práctica Profesional en Psicología XXI Jornadas de Investigación Décimo Encuentro de Investigadores en Psicología del MERCOSUR. Facultad de Psicología-Universidad de Buenos Aires. 2014.
Molfese VJ, Modglin A, Molfese DL. The role of environment in the development reading skills: A longitudinal study of preschool and schoolage measures. Journal of Learning Disabilities. 2003,36(1):59-67.
Caro DH, McDonald JT, Willms JD. Socioeconomic Status and Academic Achievement Trajectories from Childhood to Adolescence. Canadian Journal of Education. 2009,32(3):558-590.
Desert M, Preaux M, Jund R. So Young and already Victims of Stereotype Threat: Socio-Economic Status and Performance of 6 to 9 Years Old Children on Raven’s Progressive Matrices. European Journal of Psychology of Education. 2009,24(2):207-218.
Van Ewijk R, Sleegers P. The Effect of Peer Socioeconomic Status on Student Achievement: a Meta-Analysis. Educational Research Review. 2010,5(2):134-150.
Villaseñor EM, Martín AS, Díaz EG, Rosselli M, Ardila A. Influencia del nivel educativo de los padres, el tipo de escuela y el sexo en el desarrollo de la atención y la memoria. Revista Latinoamericana de Psicología. 2009,41(2):257-276.
Loyo JR, Taracena AM, Loyo LMS, Matute E, Garrido AG. Relación entre el Funcionamiento Ejecutivo en Pruebas Neuropsicológicas y en el Contexto Social en Niños con TDAH. Revista Neuropsicología, Neuropsiquiatría y Neurociencias. 2011,11(1):1-16.
Ortiz-Luna JA, Acle-Tomasini G. Diferencias entre padres y maestros en la identificación de síntomas del trastorno por déficit de atención con hiperactividad en niños mexicanos. Rev Neurol. 2006,42(1):17-21.
Becker J, Velasco M, Harmony T, Marosi E, Landázuri AM. Electroencephalographic characteristics of children with learning disabilities. Clinical EEG (electroencephalography). 1987,18(2):93-101.
Richer LP, Shevell MI, Rosenblatt BR. Epileptiform abnormalities in children with attention-deficit-hyperactivity disorder. Pediatric neurology. 2002,26(2):125-129.
Chiang MC, McMahon KL, de Zubicaray GI, Martin NG, Hickie I, Toga AW, et al. Genetics of white matter development: a DTI study of 705 twins and their siblings aged 12 to 29. Neuroimage. 2011,54(3):2308-2317.
Hanson JL, Chandra A, Wolfe BL, Pollak SD. Association between income and the hippocampus. PloS one. 2011,6(5):e18712.
Jednoróg K, Altarelli I, Monzalvo K, Fluss J, Dubois J, Billard C, et al. The influence of socioeconomic status on children’s brain structure. PloS one. 2012,7(8):e42486.
Noble KG, Grieve SM, Korgaonkar MS, Engelhardt LE, Griffith EY, Williams LM, Brickman AM. Hippocampal volume varies with educational attainment across the life-span. Frontiers in human neuroscience. 2012a,6:307-307.
Noble KG, Houston SM, Kan E, Sowell ER. Neural correlates of socioeconomic status in the developing human brain. Developmental science. 2012b,15(4):516-527.
Staff RT, Murray AD, Ahearn TS, Mustafa N, Fox HC, Whalley LJ. Childhood socioeconomic status and adult brain size: Childhood socioeconomic status influences adult hippocampal size. Annals of neurology. 2012,71(5):653-660.
Lawson GM, Duda JT, Avants BB, Wu J, Farah MJ. Associations between children's socioeconomic status and prefrontal cortical thickness. Developmental science. 2013,16(5):641-652.
Luby J, Belden A, Botteron K, Marrus N, Harms MP, Babb C, et al. The effects of poverty on childhood brain development: the mediating effect of caregiving and stressful life events. JAMA pediatrics. 2013,167(12):1135-1142.
Noble KG, Korgaonkar MS, Grieve SM, Brickman AM. Higher education is an age‐independent predictor of white matter integrity and cognitive control in late adolescence. Developmental science. 2013,16(5):653-664.
Hanson JL, Hair N, Shen DG, Shi F, Gilmore JH, Wolfe BL, Pollak SD. Correction: Family Poverty Affects the Rate of Human Infant Brain Growth. PloS one, 2015,10(12).
Noble KG, Houston SM, Brito NH, Bartsch H, Kan E, Kuperman JM, et al. Family income, parental education and brain structure in children and adolescents. Nature neuroscience. 2015,18(5):773-778.
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