Los Patrones Electroencefalográficos Cuantitativos Asociados con Ansiedad, Hiperactivación Cortical y Alteraciones en la Regulación Emocional: Serie de Cinco Casos Clínicos Evaluados mediante qEEG

Patrones Electroencefalográficos Cuantitativos Asociados con Ansiedad, Hiperactivación Cortical y Alteraciones en la Regulación Emocional: Serie de Cinco Casos Clínicos Evaluados mediante qEEG

Autores/as

Palabras clave:

hiperactivación cortical, ansiedad, regulación emocional, resiliencia, qEEG

Resumen

Introducción: La electroencefalografía cuantitativa (qEEG) ofrece un análisis objetivo de la dinámica funcional cerebral. En el marco actual de fortalecer la salud mental y la resiliencia en tiempos de cambio, comprender los correlatos neurofisiológicos de la ansiedad resulta prioritario para optimizar los procesos adaptativos y de aprendizaje. Objetivo: Caracterizar los patrones neurofisiológicos mediante qEEG en una serie de cinco casos clínicos con ansiedad, estrés y desregulación emocional, evaluando biomarcadores clave de hiperactivación y resiliencia. Método: Estudio observacional, descriptivo y retrospectivo en cinco adultos (18-44 años). Se evaluó la actividad oscilatoria en reposo (ojos cerrados/abiertos) y tarea cognitiva con un sistema Q-WIZ (4 canales), analizando parámetros espectrales, frecuencia pico, razones de potencia y conectividad. Resultados: Se identificó un patrón convergente caracterizado por incremento de la frecuencia pico global, desacoplamiento de la frecuencia pico alfa y elevación de las razones HiBeta/Alfa y HiBeta/Beta baja. En cuatro casos se observó alteración focal temporal. La conectividad global permaneció conservada. Discusión y Conclusiones: Los hallazgos respaldan un fenotipo transdiagnóstico de hiperactivación cortical que compromete la flexibilidad adaptativa. El qEEG aporta elementos fundamentales para diseñar protocolos de neurofeedback personalizados dirigidos a fortalecer la resiliencia y autorregulación en salud mental. Palabras clave: qEEG, hiperactivación cortical, ansiedad, regulación emocional, resiliencia.

Biografía del autor/a

Gustavo Mondragón Espinosa, Universidad de Ixtlahuaca CUI

  1. d) Nombre completo del autor o autores: en Psic. Gustavo Mondragón Espinosa
  2. e) Nacionalidad: Mexicana
  3. f) Filiación institucional: Ekilibra-T (Centro de Bienestar emocional)
  4. g) Institución y Proyecto: Investigación realizada en el Centro de Bienestar emocional Ekilibra-T
  5. h) Trayectoria académica:
  • Ponente en Congresos Nacionales e internacionales.
  • Ha publicado en la revista institucional Diversus Nexus. Editor de la Revista DN Psicología y Educación en Open Journal, Clave ORCID: https://orcid.org/0009- 0003-4385-7311
  • Autor y coordinador del libro “Polisemias en investigación educativa, confluencias desde la pluralidad”
  • Investigaciones sobre demanda de oferta educativa, en la zona noroccidental del Estado de México, estudios de viabilidad, Currículum, Constructos Personales y Psicología de la Salud.
  • Líder curricular de equipos de trabaj para el diseño curricular y gestión para la incorporación de más de 40 planes de estudio en la Universidad de Ixtlahuaca CUI,
  • Actualmente, es Director de Ekilibra-T y pertenece a ASLANET (Asociación Latinoamericana de Neurobiofeedback y Neuroterapia), formándose en Neuroterapia a través de Neuro y Biofeedback y Mapeo Cerebral qEEG.
  • Miembro activo y Director de Intercambio Académico Internacional del Colegio Federal de Doctores en Psicología

i) Máximo grado académico alcanzado: Doctor en Psicología

Citas

American Psychiatric Association. (2022). Diagnostic and statistical manual of mental disorders (5th ed., text rev.; DSM-5-TR). American Psychiatric Publishing. https://doi.org/10.1176/appi.books.9780890425787

Arns, M., Conners, C. K., & Kraemer, H. C. (2013). A decade of EEG Theta/Beta Ratio research in ADHD: A meta-analysis. Journal of Attention Disorders, 17(5), 374-383. https://doi.org/10.1177/1087054712460087

Bassett, D. S., & Sporns, O. (2017). Network neuroscience. Nature Neuroscience, 20(3), 353-364. https://doi.org/10.1038/nn.4502

Berger, H. (1929). Über das Elektrenkephalogramm des Menschen. Archiv für Psychiatrie und Nervenkrankheiten, 87(1), 527-570. https://doi.org/10.1007/BF01797193

Buzsáki, G. (2006). Rhythms of the Brain. Oxford University Press. https://doi.org/10.1093/acprof:oso/9780195301069.001.0001

Coben, R., & Evans, J. R. (Eds.). (2018). Neurofeedback and neuromodulation techniques and applications. Academic Press.

Cuthbert, B. N., & Insel, T. R. (2013). Toward the future of psychiatric diagnosis: The seven pillars of RDoC. BMC Medicine, 11, Article 126. https://doi.org/10.1186/1741-7015-11-126

Etkin, A., Prater, K. E., Schatzberg, A. F., Menon, V., & Greicius, M. D. (2009). Disrupted amygdalar subregion functional connectivity and evidence of a compensatory network in generalized anxiety disorder. Archives of General Psychiatry, 66(12), 1361-1372. https://doi.org/10.1001/archgenpsychiatry.2009.104

Fernandez, K. C., Jazaieri, H., & Gross, J. J. (2016). Emotion regulation: A transdiagnostic perspective on a new RDoC domain. Cognitive Therapy and Research, 40(3), 426-440. https://doi.org/10.1007/s10608-016-9772-7

Goncharova, I. I., McFarland, D. J., Vaughan, T. M., & Wolpaw, J. R. (2003). EMG contamination of EEG: Spectral and topographical characteristics. Clinical Neurophysiology, 114(9), 1580-1593. https://doi.org/10.1016/s1388-2457(03)00093-2

Grandy, T. H., Werkle-Bergner, M., Chicherio, C., Lövdén, M., Schmiedek, F., & Lindenberger, U. (2013). Peak individual alpha frequency qualifies as a stable neurophysiological trait marker in healthy younger and older adults. Psychophysiology, 50(6), 570-582. https://doi.org/10.1111/psyp.12043

Gruzelier, J. H. (2014). EEG-neurofeedback for optimising performance. I: A review of cognitive and affective outcome in healthy participants. Neuroscience & Biobehavioral Reviews, 44, 124-141. https://doi.org/10.1016/j.neubiorev.2013.09.015

Hammond, D. C. (2011). What is neurofeedback? Journal of Neurotherapy, 15(4), 305-336. https://doi.org/10.1080/10874208.2011.623090

Imperatori, C., Valenti, E. M., Farina, B., Lucci, G., & Innamorati, M. (2019). EEG functional connectivity metrics and machine learning for anxiety disorders: A systematic review. Diagnostics, 9(4), Article 251. https://doi.org/10.3390/diagnostics9040251

Insel, T. R., & Cuthbert, B. N. (2015). Brain disorders? Precisely. Science, 348(6234), 499-500. https://doi.org/10.1126/science.aab2358

John, E. R., Prichep, L. S., Fridman, J., & Easton, P. (1988). Neurometrics: Computer-assisted differential diagnosis of brain dysfunctions. Science, 239(4836), 162-169. https://doi.org/10.1126/science.3336779

Klimesch, W. (1999). EEG alpha and theta oscillations reflect cognitive and memory performance: A review and analysis. Brain Research Reviews, 29(2-3), 169-195. https://doi.org/10.1016/s0165-0173(98)00056-3

Marzbani, H., Marateb, H. R., & Mansourian, M. (2016). Neurofeedback: A comprehensive review on system design, methodology and clinical applications. Basic and Clinical Neuroscience, 7(2), 143-158. https://doi.org/10.15412/J.BCN.03070208

Menon, V. (2015). Salience network. In A. W. Toga (Ed.), Brain mapping: An encyclopedic reference (Vol. 2, pp. 597-611). Academic Press. https://doi.org/10.1016/B978-0-12-397025-1.00052-X

Michel, C. M., & Koenig, T. (2018). EEG microstates as a tool for studying the temporal dynamics of whole-brain neuronal networks. NeuroImage, 180, 577-593. https://doi.org/10.1016/j.neuroimage.2017.11.062

Michel, C. M., & Murray, M. M. (2012). Towards the utilization of EEG as a brain imaging tool. NeuroImage, 61(2), 371-385. https://doi.org/10.1016/j.neuroimage.2011.12.039

Micoulaud-Franchi, J. A., McGonigal, A., Lopez, R., Daudet, C., Kotwas, I., & Bartolomei, F. (2021). Electroencephalographic neurofeedback: Level of evidence in mental and brain disorders and recommendations for clinical practice. Neurophysiologie Clinique, 51(1), 45-61. https://doi.org/10.1016/j.neucli.2020.10.007

Newson, J. J., & Thiagarajan, T. C. (2019). EEG frequency bands in psychiatric disorders: A review of resting state studies. Frontiers in Human Neuroscience, 12, Article 521. https://doi.org/10.3389/fnhum.2018.00521

Northoff, G., Wainio-Theberge, S., & Evers, K. (2021). Is temporo-spatial dynamics the "common currency" of brain and mind? Neuroscience & Biobehavioral Reviews, 130, 1-17. https://doi.org/10.1016/j.neubiorev.2021.08.016

Nuwer, M. R. (1997). Assessment of digital EEG, quantitative EEG, and EEG brain mapping. Neurology, 49(1), 277-292. https://doi.org/10.1212/wnl.49.1.277

Pessoa, L. (2017). The cognitive-emotional brain: From interactions to integration. MIT Press.

Ros, T., Enriquez-Geppert, S., Zotev, V., Young, K. D., Wood, G., Whitfield-Gabrieli, S., Wan, F., Vuilleumier, P., Vialatte, F., Van De Ville, D., Todder, D., Surmeli, T., Sulzer, J., Strehl, U., Sterman, M. B., Steiner, N. J., Sherlin, L., Schönenberg, M., Scharnowski, F., & Thibault, R. T. (2020). Consensus on the reporting and experimental design of clinical and cognitive-behavioural neurofeedback studies (CRED-nf checklist). Brain, 143(6), 1674-1685. https://doi.org/10.1093/brain/awaa009

Roy, Y., Banville, H., Albuquerque, I., Gramfort, A., Falk, T. H., & Faubert, J. (2019). Deep learning-based electroencephalography analysis: A systematic review. Journal of Neural Engineering, 16(5), Article 051001. https://doi.org/10.1088/1741-2552/ab260c

Schoenberg, P. L. A., & David, A. S. (2014). Biofeedback for psychiatric disorders: A systematic review. Applied Psychophysiology and Biofeedback, 39(2), 109-135. https://doi.org/10.1007/s10484-014-9246-9

Thatcher, R. W. (2010). Validity and reliability of quantitative electroencephalography. Journal of Neurotherapy, 14(2), 122-152. https://doi.org/10.1080/10874201003773500

Thatcher, R. W. (2012). Coherence, phase differences, phase shift, and phase lock in EEG/ERP analyses. Developmental Neuropsychology, 37(6), 476-496. https://doi.org/10.1080/87565641.2011.619241

Thatcher, R. W., North, D., & Biver, C. (2003). Quantitative EEG normative databases: Validation and clinical correlation. Journal of Neurotherapy, 7(3-4), 87-121. https://doi.org/10.1300/J184v07n03_05

Whitham, E. M., Lewis, T., Pope, K. J., Fitzgibbon, S. P., Clark, C. R., Loveless, S., & Willoughby, J. O. (2007). Thinking activates EMG in scalp electrical recordings. Clinical Neurophysiology, 118(12), 2731-2735. https://doi.org/10.1016/j.clinph.2007.08.024

World Health Organization. (2022). World mental health report: Transforming mental health for all. World Health Organization.

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Publicado

2026-08-01

Cómo citar

Mondragón Espinosa, G. (2026). Los Patrones Electroencefalográficos Cuantitativos Asociados con Ansiedad, Hiperactivación Cortical y Alteraciones en la Regulación Emocional: Serie de Cinco Casos Clínicos Evaluados mediante qEEG: Patrones Electroencefalográficos Cuantitativos Asociados con Ansiedad, Hiperactivación Cortical y Alteraciones en la Regulación Emocional: Serie de Cinco Casos Clínicos Evaluados mediante qEEG. DN Psicología Y Educación, 3(5). Recuperado a partir de https://psicologiaeducacion.uicui.edu.mx/index.php/DNPE/article/view/82