Alternativní léčba ke snížení chronicity u OCD: Výzkum odezvy mozku a adekvátnosti léčby (arrIBA)

Výpočet velikosti vzorku: pro primární cíl studie byl použit přístup 95-95 ke stanovení rozpětí non-inferiority. Výsledky metaanalýzy účinnosti CBT pro OCD ukázaly, že průměr (95procentní interval spolehlivosti (1,04) vytváří rozpětí non-inferiority 0,42. Vyjádřeno ve skóre na primárním výstupním měření Yale Brown Obsessive Compulsive Scale (YBOCS), by to byla ztráta asi 2 bodů na této škále s rozsahem 0-40, což je klinicky téměř zanedbatelné. Použití alfa 0,05, beta 80 % a 0,42 non-inferiority margin, velikost vzorku 71 na rameno je adekvátní. Vzhledem k tomu, že analýzy musí být prováděny na vzorku podle protokolu (P) a vzorku se záměrem léčby (ITT), musí být přijato 203 účastníků (předpokládá se, že 30 procent odpadne). Navíc tato velikost vzorku umožňuje testování sekundární hypotézy: IBA je účinnější než CBT u pacientů s OCD se špatným přehledem (přibližně 25 procent populace). Při použití oboustranného alfa 0,05 a beta 80 procent a velikosti účinku Cohenova d = 1 je zapotřebí vzorek 34 účastníků (v předchozí studii byl zjištěn účinek mezi skupinami 1,7), přičemž se předpokládá 30procentní pokles- je potřeba 48 účastníků se špatným přehledem na začátku.

Předchozí studie vlivu psychoterapie OCD na strukturu a fungování mozku používaly vzorky o velikosti 9–45. Na základě jejich zjištění je plánována analýza dat pro minimálně 30 účastníků na jeden stav s cílem prozkoumat pracovní mechanismy léčebných modalit. Předpokladem horní hranice 30% míry opuštění bude zahrnuto 2 x 43 respondentů a také 43 kontrolních subjektů.

Dodržování léčebného protokolu: terapeuti budou důkladně vyškoleni v dodržování protokolu a používání předem připravených formulářů pro cvičení a domácí úkoly. Všechny léčebné sezení budou nahrávány. Každý terapeut obdrží supervizi. Během supervize bude supervizor poslouchat části audiokazet, aby poskytl zpětnou vazbu a aby se ujistil, že se terapeut neodchýlí od protokolu.

Dále po ukončení studie proběhne kontrola dodržování. Vyškolený zaslepený hodnotitel bude po vzorcích poslouchat audiokazety z relace, aby vyhodnotil, zda šlo o IBA relace CBT.

Povaha a rozsah zátěže a rizik spojených s účastí, přínosem a skupinovou příbuzností: pacienti budou hodnoceni během pěti časových bodů, včetně dvou následných kontrol. Dále pacienti po každém ošetření vyplní dva dotazníky. Účastníci další zobrazovací části budou podrobeni dvěma dalším sezením pro skenování MRI a kognitivní testování. Zdravé kontroly budou měřeny jednou.

Bezpečnostní výbor: současná studie byla klasifikována jako nízkoriziková. Neočekává se žádné riziko podávání IBA ve srovnání se standardní klinickou péčí (CBT). Léčba IBA bude prováděna dobře vyškolenými lékaři. V souvislosti s diskusí o emocionálních symptomech se může objevit určité psychické nepohodlí, které bude omezeno na minimum. Neočekává se žádné další nepohodlí týkající se standardní klinické péče. MRI skenování je po rozsáhlém screeningu způsobilosti klasifikováno jako nevýznamné až nízké riziko.

Statistické analýzy: statistické analýzy budou provedeny u záměrného ošetření (ITT) a také u vzorku podle protokolu (PP). Chybějící data budou nahrazena metodou vícenásobné imputace. Pro všechny analýzy, opravené p-hodnoty

Primární parametr(y) studie: Jako primární výstupní parametr bude použit YBOCS, validovaný dotazník s 10 položkami a maximálním skóre 40. Abychom uzavřeli non-inferioritu, horní okraj 95procentního intervalu spolehlivosti, tj. maximální rozdíl mezi skupinami v rámci tohoto 95procentního intervalu spolehlivosti, by neměl překročit okraj non-inferiority 2 body na YBOCS. K určení non-inferiority bezprostředně po léčbě a při následném sledování budou po léčbě, při šestiměsíčním sledování a při následném hodnocení po jednom roce provedeny jednostranné testy. Budou použity lineární modely se smíšenými efekty, které regresují kontinuální výsledky měření intervence podle termínů časové interakce, a to jak ve vzorku ITT, tak ve vzorku PP.

Parametr(y) sekundární studie: modely se smíšenými účinky budou použity k testování léčebných účinků mezi dvěma podmínkami léčby pro úroveň vhledu k měření sekundárního výsledku pomocí škály Overvalued Ideas Scale (OVIS); závažnost symptomů deprese pomocí Beckova inventáře deprese (BDI); závažnost symptomů úzkosti pomocí Beckova inventáře úzkosti (BAI); sociální fungování pomocí Sheehan Disability Scale (SDS); kvalita života (pomocí Euroquolu); spokojenost se vztahem pomocí škály Relationship Satisfaction Scale (RSS) a snášenlivost léčby pomocí škály přijatelnosti/adherence léčby (TAAS). K určení, které faktory předpovídají výsledek léčby, bude explorativně použita vícenásobná regresní analýza.

Lineární smíšený model bude použit k určení, zda se náhled zlepšuje více nebo dříve u pacientů, kteří podstoupili IBA ve srovnání s těmi, kteří podstoupili KBT. Model časové prodlevy (lineární smíšený model) bude použit k určení, zda změna náhledu souvisí s redukcí symptomů.

Neuroimage (před)zpracování: fMRI data budou analyzována pomocí softwaru pro statistické parametrické mapování (SPM) nebo FMRIB Software Library (FSL). Standardní skupinová srovnání budou prováděna za účelem analýzy strukturální a úlohy související (provokace symptomů) (f)MRI. Budou provedeny úplné faktorové analýzy se skupinou faktorů (IBA vs. CBT) a časem (před vs. po léčbě), aby se určil účinek léčby na mozkovou aktivitu související s úkolem. K prozkoumání změn ve funkční konektivitě v rámci sítí (např. Síť Salience, síť výchozího režimu, CEN). Oblasti mozku se souběžnými fluktuacemi v závislosti na hladině kyslíku v krvi (TUČNÉ; proxy pro mozkovou aktivitu) budou automaticky přiřazeny ke komponentě na osobu. Po filtrování a vyčištění komponent (komponenty, které se zdají být výsledkem pohybu nebo artefaktů skeneru), bude určen průměr komponent na skupinu. Pomocí neparametrických permutačních testů (FSL randomise) bude porovnána funkční konektivita sítí mezi intervenčními skupinami a v čase. Aby bylo možné provádět analýzy sítě celého mozku, bude strukturální MRI rozdělena do 225 samostatných oblastí zájmu (ROI) na základě atlasu Brainnetome. Tyto parcelace budou transformovány do klidového stavu fMRI a časové řady budou extrahovány podle ROI a vzájemně korelovány, aby se dospělo k matici celomozkové síťové konektivity na subjekt. Pomocí podobného síťového přístupu umožní snímky DTI traktografii za účelem měření strukturální konektivity. K výpočtu topologických indexů sítí (např. modularita, centralita mezilehlosti, shlukovací koeficient a účinnost) z těchto matic konektivity sítě. Síťové topologické indexy snižují množství informací vyplývajících ze skenování mozku pouze na několik neurobiologicky smysluplných opatření. Globální efektivita například poskytuje měřítko toho, jak efektivně mohou informace cestovat sítí, a centrální centralitu relativní důležitosti oblasti mozku pro tok informací v síti. Tyto míry topologické sítě budou vypočítány podle posouzení a podmínek a následně porovnány pomocí permutačních testů.

Statistická analýza neuroobrazu: aby se zjistilo, zda léčebná modalita (IBA/CBT) předpovídá změny v klidovém stavu a funkčních sítích založených na úkolech, bude provedena mnohorozměrná regresní analýza s léčebnou modalitou jako nezávislou proměnnou a změnami před léčbou ve funkčních sítích jako závislými. proměnné. Aby bylo možné prozkoumat souvislost se změnami ve skóre YBOCS a neurokognitivní výkonností, budou tyto proměnné zadány do prvního bloku. Možné zmatky (např. užívání léků, věk, trvání onemocnění) budou kontrolovány.

Budou provedeny techniky strojového učení, aby se zjistilo, zda multimodální mozkové charakteristiky před léčbou (pomocí T-1, DTI a rs- a úkolově založené fMRI) mají prediktivní hodnotu pro léčebnou odpověď ve skupině CBT a IBA samostatně. Charakteristiky neurozobrazování budou vloženy do kontrolovaného vícerozměrného klasifikačního postupu pomocí algoritmu lineárního podpůrného vektorového stroje (SVM).

Postup se skládá z fáze školení, ověřování a testování. Během tréninkové fáze bude odhadnuta nadrovina, která maximálně oddělí remittery od neremitterů na základě všech dostupných datových bodů (vlastností), které ukazují rozdíl mezi skupinami. Ověřovací fáze SVM se bude skládat z křížové validace s ponecháním jedné na skupinu. Poté bude testována přesnost, s jakou by určená nadrovina mohla klasifikovat další pacienty během klasifikační fáze s nezávislými daty (20 %), které nebyly použity pro trénink. Tento postup bude opakován 10 000krát pro každou síť. Výsledkem je míra přesnosti na subjekt na základě toho, kolikrát byl subjekt zahrnut do testovacího vzorku a správně klasifikován. Přesnost bude testována na významnost. Pokud se prediktory odpovědi na IBA liší od prediktorů odpovědi na CBT, bude provedena post hoc analýza s prediktory odpovědi IBA i CBT v rámci celé skupiny OCD.