痛み、学習、ノセボ (PIPLE)

主な結果変数:

- 誘発されたノセボ痛覚過敏の大きさは、絶滅期の最初の対照試験と比較した最初のノセボ試験の疼痛評価の差として定義されます。

ここでの有意差は混合モデル分散分析 (ANOVA) 内で評価され、DCS 群とプラセボ群の間の対照試験とノセボ試験の被験者内差が比較されます。

時間帯：実験当日、絶滅期

二次結果変数:

• ノセボ効果の取得中の薬理学的グループ間の一連のアプリオリ ROI での BOLD 応答の違い。
• (薬理学的グループへの) 分類精度。先験的な ROI のネットワークにおける活性化のパターンが、ノセボ効果の取得中に神経活性化の違いを検出できるモデルを形成することを示します。
• ノセボ効果の消滅中の薬理学的グループ間の一連のアプリオリ ROI での BOLD 応答の違い。
• (薬理学的グループへの) 分類精度。先験的な ROI のネットワークにおける活性化のパターンが、絶滅段階の最初の試行中に神経活性化の違いを検出できるモデルを形成することを示します。
• ベースライン時の痛みと nocebo 増強された痛みの間の一連のアプリオリ ROI での BOLD 反応の違い。
• アプリオリ ROI のネットワークにおける活性化のパターンが、ベースラインでの痛みの経験と nocebo 増強された痛みの間の神経活性化の共通点と相違点を検出できるモデルを形成することを示す分類精度。
• アプリオリ ROI のネットワークにおける活性化のパターンが、ノセボ効果の取得中の活性化のパターンに基づいて、誘発されたノセボ効果の大きさを予測できるモデルを形成することを示す予測精度。

• 心理的アンケートのスコアによる、絶滅段階の最初の試行における誘発されたノセボ効果の大きさの緩和。

  0. 操作チェック: 取得フェーズ中の疼痛強度反応 コンディショニング パラダイムの有効性を評価するために、取得中の疼痛評価は、グループを被験者間因子 (DCS、プラセボ)、および疼痛として 2x1 混合モデル ANOVA を使用して分析されます。被験者内としての強度スコア、2 つのレベル (条件付きおよび無条件の試験) での反復測定。

学習に対する DCS の効果 Wechsler Memory Scale-Fourth Edition (WMS-IV) サブテスト Verbal Paired Associates を使用して、DCS が学習を強化したかどうかを評価します。 コンディショニング パラダイムの開始前に、DCS またはプラセボを投与する前と投与後 2 時間で、被験者間因子としてグループを、被験者内反復測定として WMS-IV スコアを使用した 2x1 混合モデル ANOVA。

1. 一次仮説:

   痛みに対する誘発されたノセボ効果の大きさは、プラセボ群と比較して DCS 群の方が大きいという仮説が立てられています。 ノセボ効果の大きさは、最初の条件付きおよびコントロール絶滅相試験の間の数値評価尺度 (NRS) での自己申告による痛みの差として測定されます。

2. 二次仮説:

   2.1. 絶滅後も存在する条件付けられたノセボ効果の大きさは、絶滅段階の最初の試行 (取得後) で報告された平均ノセボ効果と、絶滅段階の最後の試行 (絶滅後) で報告された平均ノセボ効果からの変化として測定されます。 ）。

   2.2. DCS グループとプラセボ グループは、取得中のアプリオリな関心領域 (ROI) のセット全体で発散する神経活動によって特徴付けられます。 BOLD 応答の違いの ROI 分析は、中脳水道周囲灰白質 (PAG)、腹外側前頭前皮質 (vlPFC)、および背外側前頭前皮質 (dlPFC)、扁桃体、前帯状皮質 (aCC)、海馬、吻側延髄腹内側 (RVM) で実行されます。 ）、視床、島。

   2.3 多変量パターン分析 (すなわち、機械学習法) を使用して、ノセボ効果の獲得中の BOLD 反応の違いを調査し、それによって参加者を薬理学的治療群 (1) DCS、または 2) プラセボ) に分類します。次の ROI: PAG、vlPFC、dlPFC、aCC、RVM、扁桃体、視床、島。

   2.4. DCS およびプラセボ グループは、絶滅中のアプリオリ ROI のセット全体で異なる BOLD 応答によって特徴付けられます。 DCS群とプラセボ群の間のBOLD応答の違いに関するROI分析は、次のROIで実行されます:PAG、vlPFC、dlPFC、aCC、RVM、扁桃体、視床、島。

   2.5 多変量パターン分析を使用して、ノセボ効果の消滅中の BOLD 応答の違いを調査し、それによって参加者を次の ROI の神経活動に基づいて薬理学的治療グループ (1) DCS、または 2) プラセボ) に分類します: PAG、vlPFC、 dlPFC、aCC、RVM、扁桃体、視床、島。

   2.6. 痛みとベースライン、および同様の強度の nocebo 増強された痛みは、発散する神経活性化によって特徴付けられます。 プラセボ群内では、PAG、vlPFC、dlPFC、aCC、RVM、扁桃体、視床、島の ROI における BOLD 反応に基づいて、nocebo 体験と痛みの感覚体験との間の BOLD 反応の違いに関する ROI 分析。

   2.7. 痛みとベースライン、および同様の強度の nocebo 増強された痛みは、発散する神経活性化によって特徴付けられます。 プラセボ群内では、PAG、vlPFC、dlPFC、aCC、RVM、扁桃体、視床、島の ROI における神経活動に基づいて、ノセボ体験と痛みの感覚体験との間の BOLD 反応の違いを調査するために、多変量パターン分析が使用されます。 .

   . 2.8。 前述の ROI ですべての薬理学的グループ (1) DCS、または 2) プラセボ) で nocebo 効果の取得中に測定された BOLD 応答のパターンは、絶滅中の痛みに対する nocebo 効果の大きさを予測します。

3. アンケート 心理的特性の影響を評価するために、アンケートも含まれます。 これらには、Pain Catastrophizing Scale (PSC)、Spielberger State Trait Anxiety Inventory (STAI)、および Body Vigilance Scale (BVS) が含まれます。