神経性食欲不振症および神経性過食症の発症を予測する危険因子の特定

データの検証、予備分析、欠落データ。 データは 2 回入力され、矛盾が修正されます。 予備分析では、範囲外の値または異常な分布を調べます。 慣例に従って、平均値から +/-2 SD の反応時間データは分析から除外されます。 追跡データが欠落しているかどうかに関係なく、すべてのデータが分析されます。 欠損データは、最尤推定、多重代入、またはタイプ I およびランダム右打ち切りを使用して対処されます。 最尤法と多重代入により、大幅な減少の場合でも不偏な推定値を得ることができます (Shafer & Graham、2002)。 複数の代入手順はベストプラクティスの推奨事項に従い (Graham et al., 2007)、欠損値は R のマウス パッケージを使用して代入されます (van Buuren & Groothuis-Oudshoorn, 2011)。 観測されたデータセットと代入されたデータセットは、それらが同様の分布を示していることを確認するために比較され、個別に分析され、結果が組み合わされて、平均パラメーター推定値と標準誤差に基づく推論検定が得られます (Rubin、2009)。

画像処理。 MR スキャンは 3T GE MR 750 スキャナー システムを使用して実行されます。 血中酸素レベル依存のエコープラナー画像 (BOLD-EPI) は、T2* 強調マルチバンド (同時マルチスライス) 取得シーケンス (TR=2000ms、TE=30ms、フリップ角=53、マルチバンド係数=4) で取得されます。 、2.2 mm 等方性ボクセル サイズ、ギャップなしの 64 個の 8x8 軸方向スライス)。 スライスは AC-PC ラインに対して約 30 度傾けられます。 背面投影システムは視覚刺激を提示し、ボタン ボックスは行動反応を評価します。 実験タスクのタイミングと刺激表示装置への配信は、MATLAB 上で実行される Psychtoolbox ソフトウェアを使用して MacBook Pro 経由で制御されます。 データ分析は主に統計パラメトリック マッピング 12 (SPM12) を使用して実行されます。 データが不十分な参加者については再スキャンするか、代わりの参加者を募集します。 前処理には、剛体変換 (再調整) と各実行の最初の機能イメージへの位置合わせが含まれます。 各実行内の画像は、SPM12 の 6 パラメーター剛体アルゴリズムを使用して、その実行の最初の画像に位置合わせされ、次に最初の実行の最初の画像に位置合わせされます。 次に、MP-RAGE スキャンは (FSL の脳抽出ツールを使用して) 頭蓋骨を除去し、高解像度の T1 強調テンプレートに正規化されて、一連の正規化パラメーターが生成されます。 パラメータはすべての機能画像と解剖学的画像に適用され、6 mm のスムージング カーネルで平滑化されます。 我々は年齢特有の脳テンプレートを使用することを検討しましたが（Wilke et al., 2003）、青年の分析に使用してもデータ品質は改善されませんでした。 統計的比較は、被験者レベルで SPM12 の一般線形モデルを使用して計算され、その後、第 2 レベルの変量効果モデルにインポートされます。 真の滑らかさを使用したモンテカルロ シミュレーションを使用して、データのボクセルごとのしきい値とクラスター サイズのしきい値を計算し、複数の比較を調整して家族ごとのタイプ I エラー率 5% を達成します。空腹と月経期を制御します。 。 独立成分分析 (ICA) ノイズ除去を使用して、動き、スキャナー、および脳脊髄液アーチファクトの fMRI スキャンを補正します (Kelly et al.、2010)。 Artifact Detection Toolbox (ART; マサチューセッツ州ケンブリッジのマクガバン脳研究所ガブリエリ研究所) を使用して、機能データ内の全体的な平均応答と動きの外れ値のスパイクを検出します。 運動パラメータは、個別レベルの分析時に設計マトリックスにリグレッサーとして含まれます。 痩せた女性と高カロリーの食品への曝露に反応して活性化された脳領域を特定するために、痩せた女性/高カロリーの食品の画像と、平均体重の女性/コップ一杯の水の画像の提示中の fMRI BOLD 反応を対比します。食べ物の受け取りに反応して活性化される脳領域について、ミルクシェイクを受け取ったときの大胆な反応と無味の溶液を受け取ったときの大胆な反応を対比します。 予測されるミルクシェイクの受け取りに反応して活性化される脳領域を特定するために、差し迫ったミルクシェイクの受け取りの合図中の BOLD 反応と差し迫った無味溶液の受け取りの合図中の BOLD 反応を対比します。 高カロリー食品に対する抑制制御に反応した脳の活性化を特定するために、デザートの禁止試験と野菜の禁止試験に対する抑制に成功した反応を対比します。

遅延割引タスクの場合、報酬の主観的価値が遅延とともに減衰する速度 (TD 速度) は、Mazur (1987) の式によって評価されます: Vd = V/ (1+kD)。ここで、Vd は、遅延時の割引値を表します。 D 遅延、V は割引されていない金額、k は推定された割引パラメーターです。 k の値が高いと、即時の報酬が優先されることを示します。 Vd は、個人の無関心点 (40 単位の遅延スナック報酬と同じくらい魅力的であると考えられる即時スナック報酬の値) を計算することによって導出されます。 無差別点は遅延ごとに計算され、遅延割引率 (k) の双曲線モデルに適合し、対数変換 (lnk) されます。