精神科入院患者における自己参照バイアス

目的。 このプロジェクトの主な目的は、一般的なメンタルヘルスの問題が自己参照バイアス/利点の変化につながるかどうかを調べることです。 調査員は、簡単なコンピューター テストを使用して、自己参照バイアスの強さを測定します。

このプロジェクトでは、一般的なメンタルヘルスの問題が、一般的に観察される自己参照バイアスからの逸脱によって部分的に指標化される可能性があるかどうかも調査します。 バイアスからの逸脱が信頼できる指標を形成できる場合、調査員は、この測定値がメンタルヘルスの問題に対する他の既存の診断方法を利用するのにどのように役立つかについても調べます.

科学的正当化。 さまざまな精神障害を持つ人々は、自分自身について歪んだ、しばしば否定的な見方をしている可能性があります。 たとえば、解離性同一性障害に苦しむ患者は、多くの場合、自分自身のアイデンティティーを認識できません。 彼らは自分自身を他人のように感じるかもしれません。 うつ病や社交不安症と診断された人は、自分自身について否定的な感情を抱くことがあります。 健康なサンプルであっても、否定的な気分や自己概念は、自己関連情報に対する感度の低下につながる可能性があります. しかし、一般的なメンタルヘルスの問題と自己概念との関連性についてはほとんど知られていません。 最近の研究では、解離性同一性障害の研究を通じて、この関連性に関する最初の経験的証拠が提供されました。 この障害を持つ患者は、見知らぬ人の顔に比べて自分の顔の写真に敏感ではないことがわかりました. 通常の観察者は、見知らぬ人や友人に関連する情報よりも、自己の顔や名前などの自己関連の情報に対してより高い感度を示すため、これは典型的な自己参照の利点から逸脱します。 感情障害は、自己定義の障害にも関連しています。 この研究が興味深いのは、単純な自己参照テストが、精神障害を持つ人々の自己参照バイアスからの逸脱を特定できることを初めて示したためです。これは、この状態の機能障害と回復を指標化するために使用できます。 自己参照バイアスと精神障害との関係は、より複雑な面接技術に大きく依存しているため、この分野での重要な発見です。

しかし、研究の著者自身が認めているように、自己参照バイアスの一般的なパターンからの逸脱は、解離性同一性障害に固有のものではない可能性があります. 他の精神障害も、典型的な自己参照バイアスからの異常な逸脱をもたらす可能性があります。 本研究の主な目的は、他のタイプの精神障害におけるLeboisらの発見の一般性を特定することです。 私たちの仮説は、非定型の自己概念は解離性同一性障害に固有のものではなく、一般的なすべての一般的な精神障害の根底にあるというものです. 別の重要な目的は、明確な解釈を妨げるいくつかの重大な制限がある彼らの方法を改善することです。 第一に、彼らの手順はたった 17 ミリ秒しか自分の顔やなじみのない顔を提示したため、予想される自己参照バイアスを生成するには、タスクに非常に高いレベルの集中​​力が必要でした。 しかし、進行中のメンタルヘルスの問題により、患者グループの参加者がタスクに集中できなかった可能性を排除することは困難です. 実際、彼らのデータはこの解釈を支持している可能性があります。なぜなら、患者グループは、対照グループによる全体的な反応と比較して、自己と他者の両方に関連する画像に対する反応がはるかに少なかったからです。 したがって、彼らの発見は、患者が見知らぬ人の顔から自分の顔を区別できないというよりも、この無関係な要因によるものである可能性があります. 第二に、対照群の自己参照バイアスは、見知らぬ人の顔に比べて自己の顔に慣れていることで説明できます。 しかし、自分の顔と他人の顔との親しみの程度は、2 つのグループ間で異なる可能性があります。 コントロール参加者とは異なり、解離性同一性障害の患者は、自分の顔に興味がないか、同じように興味があるため、鏡や個人の写真を見る頻度が低くなる可能性があります。 もしそうなら、他のよく知っている顔に比べて自分の顔を検出する感度が低下する可能性があるため、2つのグループの違いは、自己バイアスの欠如ではなく、自分の顔に対する親しみのレベルの違いによるものである可能性があります。患者グループで。

これらの別の説明を排除するために、提案された研究では、研究者によって最初に開発されたテストが採用されます。 このテストは、過去 10 年間、自己バイアスとポジティブな感情の客観的な尺度として広く使用されてきました。 このテストは、精神医学で通常使用される自己申告の手段を超えています。 このタスクは、慣れ親しみの違いの問題を完全に排除します。 このテストの参加者は、自分の顔や名前などのよく知られた自己関連情報を使用する代わりに、いくつかの単純な幾何学的形状とさまざまなアイデンティティ (自己、友人、見知らぬ人) を表すラベルとの間の新しい関連付けを学習するよう求められます。 たとえば、長方形は参加者を表し、円は参加者の友人を表し、三角形は見知らぬ人を表すと、参加者に伝えることができます。 アソシエーションを学習した後、参加者は、正しい形状ラベルのペアリング (長方形の参加者と円の友人など) または不適切なペアリング (円の参加者と三角形の友人など) のいずれかを表示されます。 参加者のタスクは、単純な「はい」または「いいえ」の応答をできるだけ迅速かつ正確に行うことです。 各ペアは、参加者が応答するまでコンピューターのディスプレイに表示されます。 したがって、このタスクは高度に集中した注意を必要としないため、一部の患者にとって不当な要求となる可能性があります。 また、前述の研究で使用されたテストとは異なり、参加者の知らないうちに参加者の顔の写真を撮る必要があるため、実装がより困難になる可能性がありますが、私たちのテストは、患者の自己参照バイアスを指標化するためのより実現可能で信頼できる方法である可能性がありますさまざまな精神疾患を抱えています。

多くの研究でテストされた通常の参加者の場合、マッチング テストの典型的な発見は、自己関連ペアを他者関連ペアと比較して判断するための非常に堅牢な応答時間と精度の利点です。 自己参照バイアスは、他のタスクにも見られます。 たとえば、参加者は友人の顔よりも自分の顔の画像にすばやく反応し、異なる文化でも同じ効果が見られることを研究者は以前に発見しましたが、その効果はある文化では別の文化よりも強くなる可能性があります.

この測定は、高齢者や脳病変のある患者など、幅広い集団に適用されています。 たとえば、老化は友人への反応バイアスを高める可能性がありますが、頭頂葉の損傷によって引き起こされる視覚的消失は自己バイアスを無傷のままにする可能性があります. このプロジェクトの目的は、この客観的なテストを初めて適用して、新しい尺度を使用して精神障害の自己表象の変化を追跡できるかどうかを調べることです。 このプロジェクトは、実験心理学と精神医学の斬新なコラボレーションで構成されています。 このプロジェクトは、さまざまな種類の障害における臨床的有用性の原理証明分析を提供します。 私たちの目標は、これらの障害と自己概念の異常なパターンとの関係について理解を深めることです。

仮説。 このプロジェクトの自己照合タスクは、私たちの研究課題に対する重要な答えを提供します。 この研究の主な予測は、精神障害を患っている患者は、対照群の結果と比較して、非典型的な自己言及効果を示すということです。 この仮説は、首尾一貫した自己解釈が自己参照効果の原動力であるという理論に基づいています。 それには、明確な自己認識と、自己参照情報に非常に敏感な人が必要です。 私たちの自己マッチングタスクでは、これは、他の形状の関連付けよりも自己形状の関連付けに対するより高速で正確な応答によって反映されます。 通常制御における効果は、他基準形状に対する応答時間と自己基準形状に対する応答精度の平均値を差し引いて算出します。 その効果は、過去の研究結果から通常5~10%程度です。 研究者は、ほとんどの患者で効果がこれより低いと予想しています。

メソッド参加​​者。 参加者には、患者グループと対照グループの 2 つのグループがあります。 各グループには60名の参加者がいます。 患者グループは、急性精神科病棟に入院した人々で構成されます。 彼らは、気分障害や不安障害、精神病性障害、人格障害などの深刻な精神障害のスペクトルを含むさまざまな診断を受けます。 対照群は、年齢、性別、学歴が一致し、メンタルヘルスに問題のない参加者で構成されます。

材料と手順。 参加者は 1 回のテスト セッションに参加します。 彼らは個別にテストされ、2 つのタスクが与えられます。 1 つ目は、気分状態のアンケートを完了する必要があります。 2 つ目は、自己照合に関するコンピューター化されたタスクです。

タスク 1: アンケート。 気分の状態を記録するために、調査員は正と負の影響スケジュール (PANAS-X) アンケート (https://www.toolshero.com/psychology/personal-happiness/panas-scale/) を使用します。 アンケートには、人のポジティブな感情とネガティブな感情をそれぞれ測定するための 2 つのスケールが含まれています。 アンケートの項目は、「熱狂的」(ポジティブ)、「積極的」(ポジティブ)、「罪悪感」(ネガティブ)、「動揺」(ネガティブ)などの形容詞20語。 参加者は、参加した日に自分がどのように感じたかを各単語がどの程度表しているかを 5 段階の評価尺度に基づいて示すように求められます。1 は非常に少し/まったくない、5 は非常に高いです。 この評価タスクは 5 分もかからずに完了します。 このタスクの目的は、自己マッチング タスクの結果に対する現在の気分の影響を調べることです。 研究者は、気分の落ち込みは自己参照効果の低下と関連していると予想しています。 このタスクは、完了するまでに約 5 分かかります。

タスク 2: セルフ マッチング。 これはコンピューター ベースのタスクであり、アンケート タスクの後に実装されます。 このテストの目的は、自己バイアスを測定することです。 参加者は、幾何学的な形 (円/四角形/三角形など) を自分自身に関連付け、別の形を親しい友人に関連付け、3 つ目の形を見知らぬ人に関連付けるように教えられます。 人物への図形の割り当ては、参加者間で相殺されます。 これらの組み合わせは、参加者が記憶できるようにコンピューターのディスプレイに表示されます。 この最初の学習段階の後、参加者は一連の形状とラベル (自分/友人/見知らぬ人) の同時提示ペアを表示されます。 これらのペアの半分は正しく一致しており、残りは一致していません。 一致または不一致のペアの順序はランダムになります。 参加者は、提示された形状とラベルのペアが正しい一致であるかどうかを試行ごとに判断するよう求められます。 参加者は、できるだけ迅速かつ正確に回答するよう求められます。 各応答に対してフィードバック メッセージが表示され、応答が正しかったかどうかが参加者に通知されます。 参加者には、各ブロックの最後に全体的な精度と応答時​​間が通知されます。 これは、参加者が最高のタスク パフォーマンスを発揮できるようにするために使用されます。 タスクは約 10 分続きます。

データ分析。 調査員は、(i) ANOVA を使用して、患者群と対照群の間の自己関連処理の違いをテストし、(ii) 相関分析を使用して、気分アンケートと自己報告措置に関連する自己表現の変化を評価します。