うつ病におけるFMRIニューロフィードバック

理論的根拠: うつ病における fMRI ニューロフィードバックに関する以前の研究では、良好な安全性プロファイルとかなりの症状の軽減が実証されていますが、標準治療と標準治療と fMRI ニューロフィードバックの比較はまだ実施されていません。

目的: うつ病患者における標準治療と比較して、fMRI-ニューロフィードバックと標準治療の有効性を評価すること。

研究デザイン：単盲検RCT。 患者は、fMRI-ニューロフィードバックと標準治療または標準治療に無作為に割り当てられます。 評価は、グループの割り当てを知らされていない評価者によって実施されます。

患者は、ブロックランダム化手順を使用して2つのグループにランダム化されます（ブロックごとに10人の参加者）。 ベースラインでのうつ病の重症度 (IDS スコア) を最小化変数として使用して、両方のグループで同等の重症度を確保します。 調査チームは、グループ割り当て用のコードを受け取ります。 研究チームと患者は（研究デザインの性質により）グループの割り当てを認識していますが、ベースライン、介入後、およびフォローアップ評価を実行する評価者は盲検化されます。 中間分析の間、アナリストは条件を知らされません。

最大 N の前に停止基準に達した場合、既に無作為化された患者は研究を完了し、そのデータは二次分析に含まれます。

研究対象集団: 現在症状のあるうつ病の成人患者。

サンプル サイズの計算: シーケンシャル ベイズ ファクター (SBF) サンプリング プランが使用されます。 SBF では、特定のしきい値、つまりベイズ係数 (BF)、または最大 N に達するまで、効果に対する (または反対の) 証拠を蓄積できます。 これは、頻度論的統計 (帰無仮説に対して偏っている) と比較した主な利点の 1 つです。 さらに、タイプ I およびタイプ II のエラー率は存在しないため、柔軟な停止規則が可能です。 この特性により、SBF は、(伝統的な頻度主義者の) 固定 N サンプリング プランと比較して、リソース効率が向上します (特に、効果サイズが小さい場合から中程度の場合)。 ベイジアン統計にはタイプ II エラーが存在しないため、従来の頻度主義統計のような統計的検出力の概念はありません。 ただし、感度分析は事前に宣言されたレベルの証拠に到達するために必要なサンプルサイズを決定するのに役立つアプリオリに実行できます (想定される効果サイズと特定の事前分布が与えられた場合)。これは停止基準として機能します。現在のサンプリング計画についてBF >= 6 (対立仮説または帰無仮説のいずれか) は、最近の推奨事項に沿った値である停止基準として使用されます。 分析は、情報に基づいた事前の t 分布 (t(μ = 0.35、df = 3、r = 0.102)) を使用して実行されます。心理学における情報提供済みの事前分布。 最初の中間分析は、主要エンドポイントを完了したグループあたり最小 N = 26 の患者で実行されます。 この最小 N は、SBF サンプリング計画の推奨事項と一致しています。 代替仮説または帰無仮説のいずれかの 6 の BF が満たされない場合、BF 停止基準が満たされるか、最大 N=38 になるまで、主要エンドポイントを完了するすべての新しい患者に対して中間テストを使用して順次サンプリングが実行されます。に達しました (最大 N)。 Cohen の d = 0.6 の効果サイズは、制限されたリソースと、以前に報告された感情自己調節ベースの fMRI ニューロフィードバックの無作為化臨床試験によって報告された効果サイズを考慮して、関心のある最小の効果サイズとして設定されました。 グループあたり 38 の N max は、シミュレーション (10,000 回の反復によるモンテカルロ) で示唆されているように、柔軟な停止の下で 0.6 の効果サイズを検出するために 80% の感度をもたらします。 したがって、このような設計は、従来の頻度主義の固定 N 設計 (効果サイズ Cohen の d = 0.6 を検出するために 80% の感度に到達するには N=45 を必要とする) と比較して、リソース効率が高くなります。 さらに、偽陰性率（つまり、効果に対して誤って十分な証拠を蓄積し、試験を早期に中止する確率）はわずか0.1%で、偽陽性率は12%です。 研究者は、技術が安全に使用できることを考えると、この高い偽陽性率 (公称 5% と比較して) を受け入れています。 代替仮説または帰無仮説のいずれかで BF が値 BF>=3 (ただし 6 より小さい) に達した場合、研究者はグループごとに最大 60 の N で潜在的な 3 番目のサンプリング フェーズに使用可能なリソースを再評価します。 したがって、サンプリング計画は、ベスト プラクティスの最近の推奨事項に従います。

介入: FMRI-ニューロフィードバックは、それぞれ約 1 時間の 5 つのセッションで管理されます。 リアルタイムの fMRI 信号を使用して、ニューロフィードバックによるこれらの領域のアップレギュレーション トレーニングを 30 分間行います。

主な研究パラメータ/エンドポイント:

主要な結果：介入後の症状の重症度（臨床医が管理するうつ病の症状のインベントリーによって測定）。

副次的アウトカム: うつ病、不安、一般的なメンタルヘルスの測定 (Beck Depression Inventory、Self Efficacy Scale、Hospital Anxiety and Depression Scale、Quality Of Life スケール、EuroQol 研究財団アンケート)、いくつかの特性測定の予測値 (モデレーター分析)、ニューロフィードバック群のfMRIで測定された脳活性化パターンの変化。

分析では、結果はベースラインでの測定値に対して制御されます。