Participantes
Sesenta y seis niños entre 9 - 12 años tomaron parte en el estudio.
Todos los sujetos eran diestros y tenían el español como lengua materna.
Tres grupos de lectura de la misma edad fueron seleccionados de forma prospectiva de acuerdo con los siguientes criterios de exclusión / inclusión:
Criterios de inclusión: niños diestros entre 9-12 años.
Los niños con diagnóstico de dislexia no debían haber recibido tratamiento o apoyo psicopedagógico para la alfabetización; un Coeficiente Intelectual (CI) en el rango normal,
según la Escala de Inteligencia Wechsler - Cuarta edición (WISC -IV) > 75; además,
el grupo de niños con visión monocular debían ser lectores normales y los del grupo de control no tener ninguna patología ocular que dificultara la alfabetización.
Criterios de exclusión: historia previa de enfermedad neurológica,
privación social o escolarización inadecuada; eran excluidos del grupo de disléxicos si presentaban anomalías en la visión,
salvo un error refractivo corregido con una agudeza visual normal y no tenían ninguna anormalidad de la motilidad identificable en el examen clínico.
Un oftalmólogo pediatra examinó a los niños para seleccionar el grupo con visión monocular secundaria a trastornos de la motilidad ocular y detectar cualquier tipo de problema oftalmológico en los otros dos grupos.
Todos los niños con visión monocular funcional debido a un fenómeno de supresión del ojo no dominante presentaban un deterioro de la coordinación binocular de los movimientos sacádicos.
Una neuropsicóloga pediátrica valoró las habilidades lectoras con una batería de tests para la evaluación de los procesos de lectura (PROLEC-R o PROLEC-ES y ECLE-2).
Los niños fueron clasificados como lectores disléxicos en base a una puntuación de 2 desviaciones por debajo del estándar(<2DS).
Los lectores normolectores puntuaron por encima de la media en todas las pruebas.
En total,
20 niños (11 niños) se clasificaron en el grupo de Lectores con Dislexia (LDX),
17 (10 niños) en el grupo de Lectores con Visión Monocular (LVM) y 20 (10 niños) como Lectores Normolectores (LNL).
9 niños fueron excluidos por diversos motivos (7 con problemas lectores pero >2DS,
1 niño zurdo y 1 niño con mala calidad de imágenes de fMRI).
Diseño experimental y análisis de fMRI
Los exámenes se realizaron en un equipo de 3.0-T (Achieva,
Philips) con una bobina de cráneo de 32 canales.
El protocolo de exploración consistió en una primera secuencia anatómica T1-3D de alta resolución como base para obtener las referencias anatómicas y para el corregistro espacial.
Las imágenes funcionales BOLD fueron adquiridas utilizando un paradigma de diseño en bloques alternando bloques de 30 segundos,
4 con la presentación del estímulo y 5 bloques de descanso.
El paradigma de decisión léxica diseñado consistía en la lectura aleatoria bien de palabras o pseudopalabras (grafemas sin un significado real) bisilábicas.
Los bloques de lectura se componían de 10 estímulos,
y los bloques de descanso de 10 cadenas de signos de igual longitud a las palabras/pseudopalabras presentadas (fig.
1) Fig. 1 .
La secuencia de DTI consistió en una secuencia axial single-shot EPI (TR/TE 6819/81 msec; 60 cortes,
2 mm sin gap; matriz 112 × 112; FoV 224 × 224 mm; resolución en plano 1.75 × 1.75 × 2 mm.
15 direcciones,
b = 800 s/mm2).
El análisis de datos de la fMRI adquiridos durante el paradigma,
se realizó con el software FEAT (FMRI Expert Analysis Tool v5.98).
El análisis estadístico individual se realizó siguiendo el modelo lineal general.
Se aplicó además un diseño individual event-related para obtener un modelo de respuesta de cada sujeto.
En este diseño,
de los periodos de activación del paradigma se dividieron y evaluaron por separado las condiciones de lectura de palabras y las de pseudopalabras,
para una mayor precisión en la respuesta experimental intrasujeto.
Los estímulos no respondidos o incorrectamente contestados no se consideraron en el modelo.
Se utilizó el software FLAME (FMRIB's Local Analysis of Mixed Effects) para llevar a cabo un análisis superior.
Se realizaron varios análisis de grupo: en primer lugar se obtuvo la activación media del grupo y luego realizamos comparaciones para LNL>LDX,
LDX>LNL,
LMV>LDX,
LDX>LMV,
LNL>LMV y LMV>LNL.
Para promedios de grupos se usó un umbral para las imágenes estadísticas Z utilizando gclusters determinados por Z> 2,3 y un umbral corregido de significancia del cluster de P <0,05.
Para los contrastes de grupo esta corrección resultó ser demasiado restrictiva y usamos las estadísticas no corregidas para la selección y adquisición de las máscaras de las Regiones de Interés (ROI).
El análisis de datos de DTI se llevó a cabo con el Software Library (FSL),
version 4.1.9.
Se elaboraron mapas de frscción de anisotropía (FA) para cada sujeto utilizando la función FDT ( FMRIB’s Diffusion Toolbox ),
obteniendo el tensor de difusión para cada voxel.
Se aplicó TBSS (Tracto-Based espacial Estadística) para alinear los datos individuales de FA de todo el cerebro con el del cerebro del sujeto más representativo,
alineado a su vez en el espacio estándar MNI152.
Después de registrar todos los sujetos en un espacio común,
se generó una imagen con una FA media para crear un esqueleto de FA media representando los centros de todos los tractos comunes para todos los sujetos.
El umbral se fijó en FA = 0,20.
Como ocurrió con los datos funcionales la comparación entre los grupos también se realizó utilizando un umbral estadístico de p < 0,05 sin corregir para evitar falsos negativos.
Esto nos permitió explorar mas áreas relacionadas con el lenguaje donde las diferencias fueron significativas en el análisis basado en los ROI.
Análisis estadístico
Usando las herramientas del sofware FSL,
se seleccionaron los ROI en las áreas relacionadas con el lenguaje donde los contrastes superaron el umbral antes mencionado.
Una vez definidas las máscaras de cada ROI se extrajeron los valores medios individuales de activación y de FA.
Se utilizaron MATLAB (The Mathworks,
Natick,
Mass,
USA) y SPSS (IBM Corp.
Released 2011 IBM SPSS Statistics para Windows,
version 20.0 Armonk,
NY:..
IBM Corp) para las mediciones estadísticas específicas basadas en los ROI.
En el análisis de los ROI se utilizó el test de Student (t -test) para las comparaciones de grupo,
y los resultados significativos fueron confirmados usando la permutación de pruebas no paramétricas.
Para analizar la homogeneidad de varianza,
se utilizó Levene.
Las correlaciones fueron analizadas mediante el coeficiente de correlación bivariante de Pearson (r).
Para todos los tests mencionados anteriormente el valor considerado estadísticamente significativoun fue de p <0,05.
Todas las coordenadas se dan en el espacio MNI (Montreal Neurological Institute).