暴露療法における報酬プロセスとリハーサル
この研究の目的は、1) 曝露後の自己申告による軽減の重要性を調べること、2) 曝露後のポジティブに焦点を当てたリハーサルが、人前で話すことへの恐怖を支持する参加者の治療結果を改善できるかどうかをテストすることです。
暴露療法は消去ベースの行動手法であり、認知行動療法の文脈でよく使用されます。 これには、個人を恐怖の刺激に戦略的にさらして、その刺激との新たな非恐怖の関連付けを生み出すことが含まれます。 安心とは、恐怖の刺激にさらされた後に予想される嫌悪感が生じないことに伴う、前向きでやりがいのある感情を指します。
現在の研究では、参加者は 2 つのセッションにわたって行われる一連の短い人前でのスピーチに参加します。 2 回の曝露ごとに、参加者は、スピーチ曝露の肯定的または中立的な側面を思い出すことからなる、肯定的または中立的なリハーサル演習を完了するように求められます。 研究全体の複数の時点で、参加者は報酬の感受性、肯定的な影響、緩和、および嫌悪的な結果の期待の評価を完了します。
研究者らは以下のことを検証する予定である: 1) 報酬の感受性とポジティブな感情と曝露後の安心感との関係、2) 曝露後の安心感と学習率(すなわち、恐れた刺激が嫌悪的な結果を予測しないことの学習)との関係、3) ) ポジティブリハーサルグループとニュートラルリハーサルグループ間の曝露結果の潜在的な違い。
調査の概要
詳細な説明
不安障害全体における認知行動療法（CBT）の治療反応率は、治療後および追跡調査時点で平均約 50% です。 したがって、最近の研究では、臨床転帰を最適化するために治療方法を改善する取り組みが強化されています。 多くの取り組みは、暴露療法を対象としている。これは、参加者が戦略的かつ繰り返し恐怖刺激にさらされ、その刺激との新たな非恐怖との関連性を生み出す、証拠に基づいた行動技法である。
暴露療法のメカニズムは、消去学習の抑制性回復モデルを使用して概念化されています。 パブロフ条件付けに由来するこれらのモデルは、恐怖の条件付き刺激 (CS) が嫌悪の無条件刺激 (US) を予測しなくなる場合、絶滅は抑制関連の形成に依存すると仮定します。 新しい抑制性 CS-noUS 関連は、元の CS-US 関連と競合します。 研究では、US の出現に対するより大きな期待 (US 期待値) とそれに続く US の予期せぬ省略 (つまり、期待値違反) が抑制関連性のより高い学習と関連していることが実証されています。 暴露療法は臨床的には絶滅の代用です。人前で話すこと（CS）と拒絶（US）との間の元の関連性と競合するために、参加者は、US なし（拒絶なし）で CS に繰り返しさらされ、人前で話すことがもはや拒絶を予測しない新しい抑制的な関連性を形成します。 この抑制学習プロセスを強化する戦略には、メンタルリハーサルが含まれます。メンタルリハーサルでは、以前の曝露試験からの情報を再計算して、新しく学習した抑制の関連性を強化します。
研究はまだ臨床サンプルで行われていませんが、報酬プロセスが消去学習を促進する可能性があることを示唆する有望な証拠もあります。 実験研究は、米国の不作為の後に生じるより大きな安堵感、つまり肯定的な感情が、より大きな期待違反と関連していることを実証した。 これは、曝露中のポジティブな感情（安堵など）が消去学習プロセスに直接影響を与える可能性があることを示唆しています。 ポジティブな感情の減少は、米国の期待の更新の減少と関連しており、絶滅時の学習の遅れにつながります。 対照的に、ポジティブな感情の上昇は、エンコード、リハーサル、および検索のプロセスの強化と関連しており、これにより絶滅時の学習が促進され、恐怖の再発（つまり再発）が防止される可能性があります。 したがって、報酬の感受性とポジティブな感情を高めるために設計された戦略は、曝露療法の成果を改善するための将来の研究の重要な手段となる可能性があります。 曝露中にはまだ適用されていませんが、ポジティブに焦点を当てたリハーサルを通じて報酬の感受性を高めることを目的とした戦略により、不安、憂鬱、ネガティブな感情が減少し、ポジティブな感情が増加しました。 最近の研究では、曝露直後に積極的な焦点を当てずにリハーサルを行うと、不安が軽減されることが示されています。 したがって、報酬の感受性を高めるためにポジティブな感情に特に焦点を当てた曝露後のリハーサルは、さらに大きな症状の改善につながる可能性があります。
現在の研究は、消去学習中の緩和の役割を調査し、人前で話すことに過度の恐怖を示す個人集団における曝露療法の治療結果を改善するために、ポジティブに焦点を当てたリハーサル演習を実施できるかどうかをテストすることを目的としています。 この研究の主な目標は 3 つあります: 1) 報酬の感受性とポジティブな感情と曝露後の安心感との関係を調べること、2) 曝露後の安心感と学習率の関係を調べること (つまり、恐怖の刺激が嫌悪感を予測しないことを学習すること)結果）、および 3）中立的なリハーサル演習と比較した、曝露後のポジティブなリハーサル演習の有効性をテストします。
参加者は、2 つのセッションにわたって行われる一連の短い人前でのスピーチに参加します。 2 回の曝露ごとに、参加者は、スピーチ曝露の肯定的または中立的な側面を思い出すことからなる、肯定的または中立的なリハーサル演習を完了するように求められます。 研究全体の複数の時点で、参加者は報酬の感受性、肯定的な影響、緩和、および嫌悪的な結果の期待の評価を完了します。
研究の種類
入学 (実際)
段階
- 適用できない
連絡先と場所
研究場所
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California
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Los Angeles、California、アメリカ、90095
- University of California, Los Angeles
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参加基準
適格基準
就学可能な年齢
- 大人
- 高齢者
健康ボランティアの受け入れ
説明
包含基準:
- 英語を話す
- 人前で話す不安/回避のスクリーニング質問のスコアが上昇
研究計画
研究はどのように設計されていますか？
デザインの詳細
- 主な目的：処理
- 割り当て：ランダム化
- 介入モデル：並列代入
- マスキング：独身
武器と介入
参加者グループ / アーム |
介入・治療 |
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実験的：ポジティブリハーサル
2 回の曝露試験ごとに、参加者は期待違反の反省と、条件付き刺激 (つまり、発話) と無条件刺激 (つまり、拒絶) の間の抑制的な関連性のリハーサルを促すリハーサル演習を完了します。
リハーサル中、参加者は曝露試験の結果に関連するポジティブな感情的経験を特定するよう促されます。
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すべての参加者は 2 回の研究訪問を完了します。各訪問はそれぞれ 1 分間の 8 回の曝露トライアルで構成され、合計 16 回の曝露になります。
公開ごとに、参加者にはスピーチのテーマが割り当てられ、2 人の研究協力者に対して準備ができていないスピーチをする時間が 1 分間与えられます。
2 回の露出ごとに、参加者はリハーサル タスクを完了します。参加者は、ポジティブまたはニュートラルなアプローチを使用して、完了したばかりの露出を思い出し、再計算するように求められます。
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アクティブコンパレータ：ニュートラルリハーサル
2 回の曝露試験ごとに、参加者は期待違反の反省と、条件付き刺激 (つまり、発話) と無条件刺激 (つまり、拒絶) の間の抑制的な関連性のリハーサルを促すリハーサル演習を完了します。
リハーサル中、参加者は中立的で感情的ではない姿勢を維持し、曝露試験の全体的な結果に集中するよう促されます。
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すべての参加者は 2 回の研究訪問を完了します。各訪問はそれぞれ 1 分間の 8 回の曝露トライアルで構成され、合計 16 回の曝露になります。
公開ごとに、参加者にはスピーチのテーマが割り当てられ、2 人の研究協力者に対して準備ができていないスピーチをする時間が 1 分間与えられます。
2 回の露出ごとに、参加者はリハーサル タスクを完了します。参加者は、ポジティブまたはニュートラルなアプローチを使用して、完了したばかりの露出を思い出し、再計算するように求められます。
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この研究は何を測定していますか？
主要な結果の測定
結果測定 |
メジャーの説明 |
時間枠 |
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人前で話す不安の変化
時間枠：研究完了によるベースライン、平均3週間。
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人前で話す不安と回避を評価する2つの自己報告された質問に対する回答（0-8で得点され、より高いスコアがより大きな人前で話す不安と回避を反映している）と、人前で話す不安の個人的な報告に対する回答（PRPSA;スコアは34-170で、より高いスコアがより高い人前で話す不安症状の重症度を反映しています）。
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研究完了によるベースライン、平均3週間。
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二次結果の測定
結果測定 |
メジャーの説明 |
時間枠 |
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学習率
時間枠：セッション1〜2、平均2週間。
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学習率は、以前のアプローチと同様に、予測エラー式の計算モデリング（例：Rescorla＆Wagner、1972）を使用して計算されました（Barnes-Horowitz、et al。、in press; Zbozinek、Perez、et al。、2022）。
各曝露の前に、参加者は、彼らの恐れられた結果が今後の露出で発生するという予想される可能性を評価しました（スコアは0-100の範囲でした）。
計算モデリングを使用して、すべてのエクスポージャーにわたるこれらの評価を予測エラー式に入力して、各参加者の推定学習率（つまり、露出全体の期待値の変化率）を導き出しました。
より大きく、より正の学習率の値は、露出全体の期待値をより高速に更新することにより、より大きくより速い学習を反映しています。
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セッション1〜2、平均2週間。
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緩和率
時間枠：セッション1〜2、平均2週間。
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緩和率は、以前のアプローチと同様に、予測エラー式の計算モデリング（例：Rescorla＆Wagner、1972）を使用して計算されました（Barnes-Horowitz、et al。、in press; Zbozinek、Perez、et al。、2022）。
各暴露の後、恐れられた結果が発生しなかった場合、参加者は、恐れられた結果が発生しないと感じた救済の程度を評価しました（スコアは0-100の範囲でした）。
計算モデリングを使用して、すべての曝露にわたるこれらの評価を予測誤差式に入力して、各参加者の推定緩和率（つまり、露出全体の救済評価の変化率）を導き出しました。
より大きく、より正の緩和率の値は、露出全体の緩和評価のより大きくより速い更新を反映しています。
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セッション1〜2、平均2週間。
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ポジティブな影響の変化
時間枠：セッション2からのベースライン、平均2週間。
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視覚的なアナログスケールを使用して測定された自己申告による正の影響の変化（1-9からスコアが高いスコアがより大きなポジティブな影響を反映している）。
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セッション2からのベースライン、平均2週間。
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報酬の感度の変化
時間枠：セッション2からのベースライン、平均2週間。
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正の価数システムスケールを使用した自己申告による報酬感度の変化（PVSS;スコアが高いスコアが高い報酬感度を反映している21〜189から得点）。
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セッション2からのベースライン、平均2週間。
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報酬の感度の変化
時間枠：セッション2からのベースライン、平均2週間。
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自己申告による報酬の感度の変化は、行動活性化スケール（BAS）を使用して評価されました。
項目は、4点のリッカートスケール（1 =強く同意しない; 4 =強く同意する）で評価され、合計（スコアの範囲= 13-52）で、より高いスコアが報酬の感度を大きく反映しています。
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セッション2からのベースライン、平均2週間。
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協力者と研究者
研究記録日
主要日程の研究
研究開始 (実際)
一次修了 (実際)
研究の完了 (実際)
試験登録日
最初に提出
QC基準を満たした最初の提出物
最初の投稿 (実際)
学習記録の更新
投稿された最後の更新 (実際)
QC基準を満たした最後の更新が送信されました
最終確認日
詳しくは
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暴露の臨床試験
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