La variabilidad en los registros de EEG (Electroencefalografía) es un factor crucial que limita la fiabilidad y reproducibilidad de estudios en neurociencia, neurofisiología clínica y interfaces cerebro-computadora. En una revisión sistemática, se analizó la variabilidad intra e inter-sujeto en EEG durante estados de reposo, potenciales evocados y paradigmas de tareas en cohortes sanas y clínicas.
Los resultados revelaron que las diferencias entre sujetos suelen ser más pronunciadas que las fluctuaciones dentro de un mismo sujeto, lo que afecta la inferencia y la generalización de modelos. La estabilidad de los resultados varía según la característica medida: mientras que las medidas en la banda alfa y la frecuencia pico alfa individual suelen ser relativamente confiables, otras métricas derivadas de la conectividad muestran una fiabilidad más heterogénea.
Entre los factores que contribuyen a la variabilidad se encuentran aspectos biológicos, estado del sujeto, técnicos y analíticos. Para abordar esta variabilidad, se recomiendan enfoques como el uso de ICC, CV, SNR, teoría de generalizabilidad y métodos multivariados/basados en aprendizaje.
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