Resilienzfaktoren und selektives Lernen bei Patienten mit Fibromyalgie

Selektives Lernen wird anhand des Blocking-Verfahrens experimentell untersucht. Der Blocking-Effekt ist ein Mechanismus, der Aufschluss über selektives Lernen geben kann. Bei diesem Verfahren wird zunächst ein Ereignis (A+) mit Schmerz gepaart. Die Teilnehmer sollen den Zusammenhang zwischen diesem Ereignis und dem Auftreten von Schmerzen erfahren. Danach wird ein weiteres Ereignis (x), nämlich der Sperrreiz, mit dem ersten Ereignis A (AX+) angezeigt. Auch die Kombination beider Ereignisse ist mit Schmerzen verbunden. Es wird getestet, inwieweit die Teilnehmer allein für den blockierenden Reiz mit Schmerzen rechnen. Bei „blockierter“, also reduzierter Schmerzerwartung für X ist von einem adaptiven, selektiven Lernen auszugehen.

In der geplanten Studie soll ein fiktives Tagebuch eines Fibromyalgie-Patienten als „Titelgeschichte“ verwendet werden. Verschiedene Ereignisse und die Worte „Schmerz“ oder „kein Schmerz“ werden gemeinsam visuell dargestellt und zeigen an, in welcher Situation Schmerz auftritt und in welcher nicht. Die Teilnehmer werden gebeten, sich vorzustellen, dass sie der Arzt sind, der versucht zu lernen, welche Situationen mit Schmerzen verbunden sind. Dieses Lernexperiment basiert auf einer früheren Studie von Meulders und Kollegen, in der selektives Lernen untersucht wurde, indem fiktive Tagebucheinträge wie „Kim ging mit ihrem Hund spazieren“ oder „heute war das Wetter schlecht“ (CS) präsentiert und die Sätze paarweise verknüpft wurden im Sinne des Sperrverfahrens (siehe oben). In der zentralen Testphase, in der Veranstaltungen ohne Schmerzangabe präsentiert wurden, wurden die Teilnehmer gebeten, ihre Schmerzerwartungen für die verschiedenen Situationen anzugeben. Defizite beim selektiven Lernen wurden bei Fibromyalgiepatienten im Vergleich zu gesunden Kontrollpersonen festgestellt. Für die geplante Studie wird dieses Lernparadigma mit geringfügigen Anpassungen (übersetzt ins Deutsche, geringfügige Anleitungsanpassungen, umbenannte Skalenenden, höhere Skalenauflösung) verwendet. Das Lernexperiment dauert etwa 15 Minuten.

Positive Affekte und Optimismus werden durch die Intervention des bestmöglichen Selbst (BPS) induziert. Die Probanden werden nach dem Zufallsprinzip entweder der Optimismusbedingung oder einer Kontrollbedingung zugeordnet.

Die gesamte Studie wird online durchgeführt. Die Teilnehmer werden gebeten, zu verschiedenen Zeiten von der experimentellen Plattform auf die Fragebogenplattform zu wechseln. Um die Laborsituation nachzubilden und die Teilnehmer bei der Stange zu halten, haben wir mehrere Videos implementiert, in denen der virtuelle Ermittler die Teilnehmer durch das Experiment führt.

Die Stichprobengröße sollte 164 Teilnehmer umfassen, wenn man von einem kleinen Effekt ausgeht. A-priori-Power-Analysen wurden mit dem Softwareprogramm G*Power für ANOVA mit wiederholten Messungen berechnet, Within-Between-Wechselwirkung mit kleinem Effekt (f = 0,1, Power 0,8, α = 0,05).

Patienten mit Fibromyalgie werden über Social-Media-Plattformen wie Facebook und Instagram, aber auch über Anzeigen in Zeitschriften, Selbsthilfegruppen sowie über Flyer in Arztpraxen und Kliniken rekrutiert.

Hauptsächlich sollen ANOVA´s mit Messwiederholungen und t-Tests berechnet werden. Es wird vier getrennte ANOVAs mit wiederholten Messungen (RM) zu positivem und negativem Affekt und zu positiven und negativen Zukunftserwartungen mit Gruppe (BPS/TD) als Zwischenfaktor und Zeit (Prä/Post) als Innersubjektfaktor geben. Geplante Kontraste werden auch verwendet, um zu prüfen, ob die Zunahme von a) positivem Affekt und b) positiver Zukunftserwartung (und nicht eine Abnahme von a) negativem Affekt und b) negativer Zukunftserwartung) in der BPS-Gruppe im Vergleich zur TD größer sein wird Gruppe.

Darüber hinaus werden wir ANOVA´s berechnen, um den Erwerb der Schmerzerwartung in den verschiedenen Phasen zu testen. Die zentrale Analyse wird eine 2 x 3 RM ANOVA mit Gruppe (BPS/TD) als Zwischensubjektvariable und Stimulustyp (B/Z/X) als Innersubjektvariable auf Schmerzerwartungseinstufungen in der Testphase des Lernexperiments sein . Außerdem könnten die Forscher, der Literatur folgend, Responderanalysen durchführen und die Veränderung a) positiver Affekte und b) positiver Zukunftserwartungen als Prädiktoren für selektives Lernen verwenden (um bei Bedarf mehr Aussagekraft in statistischen Analysen zu haben).

Transformationen: Transformationen von nicht normalverteilten Variablen werden durchgeführt.

Inferenzkriterien: Wir verwenden den Standard p < 0,05 Kriterien.

Datenausschluss: Teilnehmer werden von Analysen ausgeschlossen, wenn sie in der Testphase Z>X Bewertungen abgeben oder wenn sie während des gesamten Experiments dieselbe Bewertung abgeben. Teilnehmer, die die BPS/TD-Schreibübung nicht ordnungsgemäß abgeschlossen haben, werden von ANOVA´s mit Gruppenfaktoren ausgeschlossen.