Trattamento alternativo per ridurre la cronicità nel disturbo ossessivo compulsivo: ricerca sulla risposta cerebrale e adeguatezza del trattamento (arrIBA)

Calcolo della dimensione del campione: per l'obiettivo primario dello studio è stato utilizzato l'approccio 95-95 per determinare il margine di non inferiorità. I risultati di una meta-analisi sull'efficacia della CBT per il disturbo ossessivo compulsivo hanno indicato che la media (intervallo di confidenza al 95% (1,04) genera un margine di non inferiorità di 0,42. Espresso in punteggi sulla scala di esito primario Yale Brown Obsessive Compulsive Scale (YBOCS), questa sarebbe una perdita di circa 2 punti su questa scala con un intervallo di 0-40, che è clinicamente quasi trascurabile. Applicando un alfa di 0,05, un beta dell'80% e uno di 0,42 margine di non inferiorità, una dimensione del campione di 71 per braccio è adeguata. Poiché le analisi devono essere eseguite sul campione per protocollo (P) e intenzione di trattare (ITT), devono essere reclutati 203 partecipanti (anticipando il 30% di abbandono). Inoltre, questa dimensione del campione consente di testare l'ipotesi secondaria: l'IBA è più efficace della CBT per i pazienti con disturbo ossessivo compulsivo con scarso discernimento (circa il 25% della popolazione). Applicando un alfa a due code di 0,05 e un beta dell'80 percento e la dimensione dell'effetto di d = 1 di Cohen, è necessario un campione di 34 partecipanti (in uno studio precedente è stato trovato un effetto tra i gruppi di 1,7), anticipando il calo del 30 percento- fuori, sono necessari 48 partecipanti con scarso insight al basale.

Precedenti studi sull'influenza della psicoterapia per il disturbo ossessivo compulsivo sulla struttura e sul funzionamento del cervello hanno utilizzato campioni di dimensioni comprese tra 9 e 45 anni. Sulla base dei loro risultati, si prevede di analizzare i dati per un minimo di 30 partecipanti per condizione per esplorare i meccanismi di funzionamento delle modalità di trattamento. Prevedendo un limite massimo del tasso di abbandono del 30%, saranno inclusi 2 x 43 intervistati, oltre a 43 soggetti di controllo.

Adesione al protocollo di trattamento: i terapisti saranno ampiamente addestrati all'adesione al protocollo e all'uso dei moduli predefiniti per gli esercizi e i compiti a casa. Tutte le sessioni di trattamento saranno audioregistrate. Ogni terapista riceverà supervisione. Durante la supervisione, il supervisore ascolterà parti delle registrazioni audio per fornire un feedback e per assicurarsi che il terapista non si allontani dal protocollo.

Inoltre, dopo il completamento dello studio, ci sarà un controllo di aderenza. Un valutatore addestrato in cieco ascolterà a campione le registrazioni audio della sessione per valutare se si trattava di una sessione IBA o CBT.

Natura ed entità dell'onere e dei rischi associati alla partecipazione, al beneficio e alla parentela di gruppo: i pazienti saranno valutati durante cinque punti temporali, inclusi due follow-up. Inoltre, i pazienti compileranno due questionari dopo ogni sessione di trattamento. I partecipanti alla parte aggiuntiva di imaging saranno sottoposti a due sessioni extra per la scansione MRI e test cognitivi. I controlli sani saranno misurati una volta.

Comitato per la sicurezza: lo studio in corso è stato classificato come a basso rischio. Non ci si aspetta alcun rischio dalla somministrazione di IBA, rispetto alla ricezione di cure cliniche standard (CBT). Il trattamento IBA sarà condotto da medici ben addestrati. Potrebbero verificarsi alcuni disagi psicologici rispetto alla discussione di sintomi emotivi, questi saranno limitati al minimo. Non è previsto alcun ulteriore disagio per quanto riguarda le cure cliniche standard. La scansione MRI, dopo un ampio screening per l'ammissibilità, è classificata come un rischio da non significativo a basso.

Analisi statistiche: le analisi statistiche saranno eseguite sul campione per intenzione di trattare (ITT) e per protocollo (PP). I dati mancanti verranno sostituiti utilizzando il metodo di imputazione multipla. Per tutte le analisi, i valori p corretti di

Parametri primari dello studio: l'YBOCS, un questionario convalidato con 10 elementi e un punteggio massimo di 40, sarà utilizzato come parametro di esito primario. Per concludere la non inferiorità, il margine superiore dell'intervallo di confidenza del 95%, ovvero la differenza massima tra i gruppi all'interno di questo intervallo di confidenza del 95%, non deve superare il margine di non inferiorità di 2 punti su YBOCS. Per determinare la non inferiorità immediatamente dopo il trattamento e al follow-up, saranno condotti test unilaterali al post-trattamento, al follow-up a sei mesi e alla valutazione del follow-up a un anno. Verranno utilizzati modelli lineari a effetti misti, regredendo le misure di esito continuo sull'intervento in termini di interazione temporale, sia nel campione ITT che in quello PP.

Parametri dello studio secondario: saranno utilizzati modelli a effetti misti per testare gli effetti del trattamento tra le due condizioni di trattamento per il livello di comprensione delle misure di esito secondario, utilizzando la scala delle idee sopravvalutate (OVIS); gravità dei sintomi depressivi, utilizzando il Beck Depression Inventory (BDI); gravità dei sintomi di ansia, utilizzando il Beck Anxiety Inventory (BAI); funzionamento sociale, utilizzando la Sheehan Disability Scale (SDS); qualità della vita (utilizzando l'Euroquol); soddisfazione relazionale, utilizzando la Relationship Satisfaction Scale (RSS) e la tollerabilità del trattamento, utilizzando la Treatment Acceptability/Adherence Scale (TAAS). In modo esplorativo verrà utilizzata un'analisi di regressione multipla per determinare quali fattori predicono l'esito del trattamento.

Verrà utilizzato un modello misto lineare per determinare se l'insight migliora maggiormente o prima nei pazienti sottoposti a IBA rispetto a quelli sottoposti a CBT. Verrà utilizzato un modello time-lag (un modello misto lineare) per determinare se il cambiamento nell'insight è correlato alla riduzione dei sintomi.

Neuroimage (pre)processing: i dati fMRI saranno analizzati utilizzando il software di mappatura parametrica statistica (SPM) o FMRIB Software Library (FSL). Saranno condotti confronti di gruppo standard per analizzare la risonanza magnetica strutturale e correlata al compito (provocazione dei sintomi). Saranno condotte analisi fattoriali complete con il gruppo di fattori (IBA vs CBT) e il tempo (pre vs post trattamento) per determinare l'effetto del trattamento sull'attività cerebrale correlata all'attività. Saranno condotte analisi di componenti indipendenti (ICA; FSL MELODIC) e analisi di regressione duale per studiare i cambiamenti nella connettività funzionale all'interno delle reti (ad es. Salience Network, Default Mode Network, CEN). Le regioni del cervello con fluttuazioni simultanee nel tempo in base al livello di ossigeno nel sangue (BOLD; proxy per l'attività cerebrale) verranno automaticamente assegnate a un componente per persona. Dopo il filtraggio e la pulizia dei componenti (componenti che sembrano il risultato di artefatti di movimento o scanner), verranno determinati i componenti medi per gruppo. Mediante test di permutazione non parametrici (FSL randomize), la connettività funzionale delle reti sarà confrontata tra i gruppi di intervento e nel tempo. Per condurre analisi della rete dell'intero cervello, la risonanza magnetica strutturale sarà suddivisa in 225 regioni di interesse separate (ROI) basate sull'atlante Brainnetome. Queste parcellazioni saranno trasformate in fMRI allo stato di riposo e le serie temporali saranno estratte per ROI e correlate tra loro per arrivare a una matrice di connettività della rete dell'intero cervello per soggetto. Utilizzando un approccio di rete simile, le immagini DTI consentiranno la trattografia per misurare la connettività strutturale. Il Brain Connectivity Toolbox (BCT) verrà utilizzato per calcolare gli indici topologici delle reti (ad es. modularità, centralità di betweenness, coefficiente di clustering ed efficienza) da queste matrici di connettività di rete. Gli indici topologici di rete riducono l'abbondante quantità di informazioni risultanti dalla scansione del cervello a poche misure neurobiologicamente significative. L'efficienza globale, ad esempio, fornisce una misura dell'efficienza con cui le informazioni possono viaggiare attraverso una rete e la centralità tra l'importanza relativa di una regione del cervello per il flusso di informazioni all'interno di una rete. Queste misure di rete topologica saranno calcolate per valutazione e condizione e successivamente confrontate mediante test di permutazione.

Analisi statistica delle neuroimmagini: per indagare se la modalità di trattamento (IBA/CBT) predice i cambiamenti nello stato di riposo e nelle reti funzionali basate sulle attività, sarà condotta un'analisi di regressione multivariata con la modalità di trattamento come variabile indipendente e i cambiamenti pre-post-trattamento nelle reti funzionali come dipendenti variabili. Per studiare l'associazione con i cambiamenti nei punteggi YBOCS e le prestazioni neurocognitive, queste variabili verranno inserite nel primo blocco. Possibili fattori di confusione (ad es. l'uso di farmaci, l'età, la durata della malattia) saranno controllati.

Saranno condotte tecniche di apprendimento automatico per indagare se le caratteristiche cerebrali pre-trattamento multimodali (utilizzando T-1, DTI e fMRI basata su rs e attività) hanno un valore predittivo per la risposta al trattamento nel gruppo CBT e IBA separatamente. Le caratteristiche di neuroimaging verranno inserite in una procedura di classificazione multivariata supervisionata utilizzando un algoritmo SVM (Linear Support Vector Machine).

La procedura consiste in una fase di addestramento, convalida e test. Durante la fase di addestramento, verrà stimato un iperpiano che separa al massimo i rimittenti dai non rimittenti sulla base di tutti i punti dati disponibili (caratteristiche) che mostrano una differenza tra i gruppi. La fase di convalida SVM consisterà in una convalida incrociata leave-one-per-group-out. Quindi verrà verificata l'accuratezza con cui l'iperpiano determinato potrebbe classificare altri pazienti durante la fase di classificazione con dati indipendenti (20%) non utilizzati per l'addestramento. Questa procedura verrà ripetuta 10.000 volte per ogni rete. Ciò si traduce in una misura di accuratezza, per soggetto, basata sul numero di volte in cui il soggetto è stato incluso nel campione di prova e correttamente classificato. L'accuratezza sarà testata sulla significatività. Se i predittori di risposta all'IBA differiscono da quelli alla CBT, verrà effettuata un'analisi post hoc con i predittori sia per la risposta IBA che per la CBT all'interno dell'intero gruppo OCD.