FMRI-neurofeedback dans la dépression

Justification : Des études antérieures sur le neurofeedback IRMf dans la dépression ont démontré un bon profil d'innocuité et une réduction considérable des symptômes, mais une comparaison entre les soins standard et les soins standard plus le neurofeedback IRMf n'a pas encore été effectuée.

Objectif : Évaluer l'efficacité de l'IRMf-neurofeedback plus les soins standard par rapport aux soins standard chez les patients souffrant de dépression.

Conception de l'étude : ECR en simple aveugle. Les patients seront répartis au hasard entre le fMRI-neurofeedback plus les soins standard ou les soins standard. Les évaluations seront menées par des évaluateurs qui ne connaissent pas l'attribution des groupes.

Les patients seront randomisés dans les deux groupes en utilisant une procédure de randomisation en bloc (10 participants par bloc). La gravité de la dépression au départ (scores IDS) sera utilisée comme variable de minimisation pour assurer une gravité égale dans les deux groupes. L'équipe d'étude recevra un code pour l'attribution de groupe. L'équipe de l'étude et le patient seront au courant de l'attribution du groupe (par la nature de la conception de l'étude), mais les évaluateurs effectuant les évaluations de base, post-intervention et de suivi seront en aveugle. Lors des analyses intermédiaires, les analystes resteront aveugles aux conditions.

Si le critère d'arrêt est atteint avant le N maximal, tous les patients déjà randomisés termineront l'étude et leurs données seront incluses dans les analyses secondaires.

Population étudiée : Patients adultes actuellement symptomatiques souffrant de dépression.

Calcul de la taille de l'échantillon : Un plan d'échantillonnage basé sur le facteur séquentiel de Bayes (SBF) sera utilisé. Le SBF permet d'accumuler des preuves pour (ou contre) un effet jusqu'à ce qu'un certain seuil, c'est-à-dire un facteur de Bayes (BF), ou max N soit atteint. C'est un avantage majeur par rapport aux statistiques fréquentistes (qui sont biaisées contre l'hypothèse nulle). De plus, les taux d'erreur de type I et de type II n'existent pas, ce qui permet des règles d'arrêt flexibles. Cette propriété fait de SBF une ressource plus efficace (en particulier pour les tailles d'effet petites à moyennes) par rapport aux plans d'échantillonnage à N fixe (fréquentistes traditionnels). Comme les erreurs de type II n'existent pas dans les statistiques bayésiennes, il n'y a pas de concept de puissance statistique comme dans les statistiques fréquentistes traditionnelles. Cependant, des analyses de sensibilité peuvent être effectuées a priori pour aider à déterminer la taille d'échantillon requise pour atteindre un niveau de preuve pré-déclaré (compte tenu d'une taille d'effet supposée et d'une distribution a priori spécifique) qui sert de critère d'arrêt. Pour le plan d'échantillonnage actuel un BF >= 6 (pour l'hypothèse alternative ou l'hypothèse nulle) sera utilisé comme critère d'arrêt, valeur conforme aux recommandations récentes. L'analyse est effectuée avec une distribution t préalable informée (t(μ = 0,35, df = 3, r = 0,102)), qui reflète une taille d'effet modérée à laquelle les enquêteurs s'attendraient compte tenu de la conception actuelle et est conforme aux suggestions distributions antérieures informées en psychologie. La première analyse intermédiaire sera réalisée avec un minimum de N=26 patients par groupe ayant rempli le critère d'évaluation principal. Ce N minimum est conforme aux recommandations pour les plans d'échantillonnage SBF. Si un BF de 6 pour l'hypothèse alternative ou nulle n'est pas satisfait, un échantillonnage séquentiel sera effectué avec des tests intermédiaires pour chaque nouveau patient qui remplit le critère d'évaluation principal jusqu'à ce que le critère d'arrêt du BF soit atteint ou un maximum N = 38 est atteint (max N). Une taille d'effet de Cohen d = 0,6 a été définie comme la plus petite taille d'effet d'intérêt compte tenu des ressources limitées et des tailles d'effet précédemment rapportées rapportées par des essais cliniques randomisés préenregistrés sur le neurofeedback IRMf basé sur l'autorégulation des émotions. Un N max de 38 par groupe donne une sensibilité de 80 % pour détecter une taille d'effet de 0,6 sous un arrêt flexible comme suggéré par les simulations (Monte Carlo avec 10 000 itérations). Par conséquent, une telle conception est plus efficace en termes de ressources par rapport à une conception à N fixe fréquentiste traditionnelle (qui nécessite N = 45 pour atteindre une sensibilité de 80% pour détecter une taille d'effet Cohen's d = 0,6). De plus, le taux de faux négatifs (c'est-à-dire la probabilité d'accumuler par erreur suffisamment de preuves contre l'effet et d'arrêter l'essai prématurément) n'est que de 0,1 %, le taux de faux positifs est de 12 %. Les enquêteurs acceptent ce taux de faux positifs plus élevé (par rapport aux 5% nominaux) étant donné que la technologie est sûre à utiliser. Si le BF atteint une valeur BF>=3 (mais inférieure à 6) pour l'hypothèse alternative ou nulle, les enquêteurs réévalueront les ressources disponibles pour une éventuelle troisième phase d'échantillonnage avec N max de 60 par groupe. Le plan d'échantillonnage suit donc les récentes recommandations de bonnes pratiques.

Intervention : L'IRMF-neurofeedback sera administré en 5 séances d'environ 1h chacune comprenant chacune un protocole de stimulation visuelle pour la localisation des zones sensibles aux émotions positives et appr. 30 minutes d'entraînement à la régulation positive de ces zones au moyen de neurofeedback, en utilisant des signaux IRMf en temps réel.

Principaux paramètres/critères de l'étude :

Résultat principal : sévérité des symptômes (mesurée par l'Inventaire des symptômes dépressifs administré par le clinicien) après l'intervention.

Critères de jugement secondaires : mesures de la dépression, de l'anxiété et de la santé mentale générale (Beck Depression Inventory, Self-Efficacy Scale, Hospital Anxiety and Depression Scale, Quality Of Life scale et EuroQol research foundation questionnaire), valeur prédictive de plusieurs mesures de traits (analyse du modérateur), changements dans les schémas d'activation cérébrale mesurés par IRMf pour le groupe neurofeedback.

Dans l'analyse, les résultats seront contrôlés pour les mesures au départ.