知的障害のある人の感情処理と規制 (EPRID)

背景

知的障害のある個人（ID）は、感情の解釈、制御、表現に大きな困難を経験しています。 感情処理におけるこれらの赤字は、挑戦的な行動、攻撃的な爆発、自傷行為、または撤退として現れることに貢献します。 感情を理解して調節する能力は、日常の機能と社会的相互作用において重要な役割を果たします。 感情調節の障害は、ストレス、不安、気分障害の増加につながり、行動の問題をさらに悪化させ、IDを持つ個人の生活全体の質に悪影響を及ぼします。

従来の認知テスト（Wechsler Adult Intelligence Scale、WAISなど）は、特定の認知能力の測定において信頼できますが、不確実性の下での感情的なプロセスと社会学習の評価には不足しています。 認知および神経科学の理論に基づいた新しい客観的測定ツールは、IDの患者が社会的文脈で直面する課題の理解を高めます。

研究によると、IDの患者は、通常発達中の仲間と比較して感情を認識するのがより困難であることが示されています。 ASDの患者は同じ機能障害を共有しています。 ただし、これらの困難の根本的なメカニズムは、2つのグループ間で異なる場合があります。 ASDを持つ個人の場合、眼領域への固定の減少が感情認識の困難の原因となる要因として提案されていますが、IDを持つ個人の困難は、単に眼の固定を減らすだけでなく、より複雑な認知因子に起因する可能性があります。

感情的な再評価は、感情的刺激の意味を再解釈することにより、感情を調節するために使用される認知戦略です。 効果的な感情調節には、感情的な状況に関する視点を変えることで、個人が感情的な反応を変えることができるため、それは非常に重要です。 IDを持つ個人の場合、再評価の認知要求は、実行機能と抽象的な思考の制限のために困難な場合がありますが、ASDの場合、心の理論の困難は感情的な状況を効果的に再構成する能力を妨げる可能性があります。 したがって、感情の再評価の正確な障害を解明することは、評価ツール、治療戦略、感情調節療法に対する反応に影響を与える可能性があります。

心理学と神経科学の研究により、フィードバック学習は人間の重要な学習形態として特定されています。 通常、人々は、Renforce Learning（RL）と呼ばれるシンプルでありながら強力で柔軟な戦略を順守します。 RLの中心は、学習は、結果に関する最初の信念と実際の結果の間の不一致によって推進されることです。 この不一致は予測エラーとして知られています。 予測エラーが計算され、学習に使用される方法の違いは、IDとASDの患者間の認知処理の明確な特徴である可能性があります。 さらに、社会的文脈からの予測エラーと補強学習メカニズムを理解することは、個人が臨床的介入をどのように同化して対応するかを説明する上で重要である可能性があり、治療効果と個別化された治療アプローチに関する洞察を提供する可能性があります。

IDを持つ個人の挑戦的な行動の有病率は、10〜15％であり、精神医学に反論する一般的な理由です。 メンタルヘルスサービスに紹介された知的および発達障害のある若者の65％が抗精神病薬を処方されました。 ただし、ランダム化比較試験では、このアプローチの一貫した有効性が実証されていません（SMD = -0.85; 95％CI = -1.69〜 -0.01; p = 0.05）。 この問題をアドレスするための心理的介入の明確な必要性にもかかわらず、一般集団と比較してIDを持つ個人に対する心理療法の利用可能性と適用には顕著な格差があります。 この治療オプションのギャップは、この集団の感情調節と社会的機能を高める標的介入の必要性を強調しています。 さまざまな治療アプローチの中で、弁証法的行動療法（DBT）に根ざしたスキルベースのトレーニングプログラムは、これらの課題に対処することに有望を示しています。 DBTは、マインドフルネス、苦痛の寛容、感情の調節、および対人効果におけるスキルを教えることに焦点を当てています。 6人の参加者とのパイロット研究では、この形式の治療により、挑戦的な行動が減少し、世界的な機能が改善され、入院が減少し、スウェーデンの文脈におけるこの治療アプローチの潜在的な有効性が示唆されました。 しかし、既存の研究には通常、少数の参加者が関与しており、ID患者の感情調節療法の有効性と実現可能性を解明するためのさらなる研究の必要性を強調しています。 これらの制限にもかかわらず、感情調節療法は、知的障害のある個人の生活の質と社会的機能を改善するための有望な道を表しています。

予備的な結果

クレバーグ准教授の研究グループは、自閉症スペクトラム障害（ASD）およびさまざまな認知能力にわたってまれな遺伝症候群の個人を対象とした視力研究を実施した豊富な経験を持っています。 彼らの以前の研究では、ウィリアムズ症候群やターナー症候群などのまれな遺伝子症候群の個人における異なる眼球運動パターンと瞳孔反応が明らかになりました。 この一連の研究は、さまざまな神経発達条件に関連するユニークな認知的および社会的プロファイルを理解するために重要です。

博士による人口ベースの縦断的研究。 Hirvikoskiは、IDを持つ人々の間で過剰な早死を明らかにしました。 死亡原因のリスクの増加は、循環系や新生物における原因特異的死亡率など、ヘルスケアに対して修正される可能性がありました。 IDの患者の推定10〜15％で、攻撃性、破壊的な行動、自傷行為を含む挑戦的な行動が発生します。 これらの行動を管理するために、第二世代の抗精神病薬（SGA）は現在、適応外で広く規定されています。 しかし、この集団におけるSGAの長期的な神経学的、代謝、およびホルモンの効果はほとんど知られていない。

Nylander et al。によるパイロット研究は、弁証法的行動療法の修正バージョンが自傷行為を減らすのに効果的であり、個人レベルでの入院数を減らすことができることを示唆しています。 ただし、感情調節が自傷行為を減らす能力を評価する大規模なコホート研究が保証されています。 さらに、このマニュアルは12セッションに短縮され、治療中および治療後に患者をサポートできる親relativeまたは介護者が関与しています。 このマニュアルは、神経精神医学的外来クリニックで臨床的にテストされています。 神経精神障害のある7人の患者は、DERS-SFで測定された感情調節の改善を示し、CSQ-8アンケートに従って主に満足していると報告しています。

方法

研究デザイン

研究の最初の部分（AIM 1）には断面設計があり、2番目の部分（AIM 2）は介入試験です。

参加者

包含基準：

IDグループ：軽度のIDを持つ40人（DSM-5基準、IQ 52-70）ASDグループ：ASDの40人（DSM-5基準、IQ 85-115）TDグループ：神経発達障害のない80人（IQ 85-115）すべての研究参加者は、18-45の成人の間で成人を読みます。 対照群は、性別と年齢±5歳と一致しています。

除外基準：重度の感覚障害の存在（失明、難聴など）;現在の精神病または情動障害;重大な神経障害（たとえば、てんかん）または変性障害（例：認知症、パーキンソン病）; ADHDの診断;継続的な薬物乱用、過去12か月間にタスクのパフォーマンス（抗てんかん薬）に影響を与える可能性のある認知パフォーマンス（中央刺激剤）または向精神薬を強化する特定の薬物療法、または感情調節療法または対応する心理療法。

手順

インクルージョンの前に、すべての参加者からインフォームドの書面による同意が得られます。 事前評価段階では、すべての研究参加者が以下の評価を受けます（Mini-International Neuropsychiatric Interview（M.I.N.I.）、Wechsler Adult Intelligence Scale（WAIS-IV）、社会的反応性スケール（SRS-2）、Vineland Adaptive Behavior Scales、第3版（Vineland-3）インタビュー形式）。

感情調節療法のすべての結果測定は、ベースライン、治療後（プライマリエンドポイント）、および6ヶ月のフォローアップ（クライアント満足度アンケートと否定的な効果アンケートを除く）で実施されます。

感情規制スケール（DERS-SF）、行動問題在庫（BPI-01）、世界保健機関の障害評価スケジュール2.0、臨床的グローバルな印象 - 重症度（CGI-S）、臨床的グローバルな印象 - 改善（CGI-I）スケール、クライアント満足度（CSQ-8）、否定的な効果アンケート（NEQ）。

視線追跡による心理実験のためのテストプロトコル

アイトラッキングテクノロジーは、発達障害のある個人の認知プロセスと行動パターンを研究するための非侵襲的で費用対効果の高い方法を提供します。

感情認識タスク：

デザイン。 感情的な認識タスクは一連の試験で構成され、それぞれが基本的な感情の1つを表す表情を提示します：幸福、悲しみ、怒り、恐怖、驚き、嫌悪感。 各試験の顔はランダムに選択されます。 各試行は、画面の中央に500ミリ秒間表示された固定クロスから始まり、その後、左側または右側のいずれかで顔の提示が行われます。これは、テスト対象が識別するように求められるニュートラルから感情に変化します。

客観的。 参加者は、正しい声明に親指を立て、誤った声明に賛成することによって、声明が正しいかどうかに答えるように求められます。

データ収集。 反応時間（回答を選択するのにかかる時間）、および精度（感情の正しい識別）が記録されます。 アイトラッキングデータは、2つのパラメーターで構成されています。 サッカードの視線の動きによって測定された目と目への方向と、関心のある領域に分割された視線パス。 顔は、関心のある4つの領域（顔全体、目、鼻、口）に分かれています。

感情再評価タスク：

デザイン。 このタスクは、ビューと再評価の2つの条件で構成されています。 ビューフェーズでは、参加者に画像が表示される前に画像を視聴する指示が与えられます。 その後、参加者は、1〜8のリッカートスケールで画像がどれほど感情的にネガティブであるかを評価するように求められます。 再評価段階では、参加者に画像が表示される前に再評価する指示が与えられます。 参加者は、認知的再評価を声に出して述べるように求められます。 その後、参加者は、イメージがリッカートスケールで再びどのように感情的にネガティブになったかを評価するように求められます。

客観的。 参加者は、ビュー条件で画像を視聴するように求められ、再評価状態の間に認知的再評価を通じて感情的な経験を変えるように指示されます。 否定的でない肯定的な結果または代替意味を表現することは、再評価の能力を反映しており、否定的な感情の減少は再評価の有効性を反映しています。

データ収集。 画像、再評価能力、有効性に対するベースラインの反応性が登録されます。 再評価声明は、研究仮説を知らない研究者によって分析されます。 瞳孔拡張は、各試験で記録されます。

社会的強化学習タスク：

デザイン。 各試行に異なる方向の2つの形状が表示されます。 裁判の開始時に、正解のための隠されたルールが確立されます。 被験者の回答方法に応じて、肯定的または否定的なフィードバックを描いた顔が提供されます。 アンダーレイルールの理解を反映した特定の数の正解が提供されると、ルールは切り替わります。 タスクは、新しいルールを識別することです。

客観的。 参加者は正しい答えを提供するように求められ、社会的強化学習を通じて下層ルールを特定します。

データ収集。 反応時間（応答までの時間）と精度（正解）が記録されます。 アイトラッキングデータは、2つの主要なパラメーターで構成されています。 Pupilarの拡張と視線パス（長さ）は、各試行中に測定されます。

感情調節療法

感情調節のための心理療法は、ID患者のためのLinehanによるDBTスキルマニュアルの適応バージョンです（13）。 テキストは簡素化されており、学習を促進するためにイラストが追加されています。 さらに、メタファーは削除されており、ターゲットを絞った集団にとってよりユーザーフレンドリーにしています。

適応した治療は、マインドフルネスのスキル、関係のスキル、感情の調節のスキル、感情的な回復力のスキルの4つのモジュールで構成されています。 治療は、12週間にわたって12のセッションで構成されています。 治療は、認可された心理学者によって個別に提供されます。 参加者と一緒に住んでいる医療提供者または親relativeは、スキルの学習と実践を促進し、アンケートへの回答を支援するよう招待されています。

実現可能性は、Reaimフレームワーク（リーチ、有効性、採用、実装、メンテナンス）に従って評価されます（16）。 リーチは、適格/除外された割合、拒否または除外の理由を調べることにより測定されます。 有効性は、一次アウトカム測定値（DERS-SFおよびWHODAS 2.0）に対する症状の軽減を使用して測定されます。 採用は、治療中の短期的な消耗、割り当てに費やされた自己報告時間、および治療後のクライアント満足度アンケート（CSQ-8）を調べることにより評価されます。 有害事象のデータは、治療後および6か月のフォローアップで収集され、患者は負の効果アンケート（NEQ）を使用して一般的な有害事象のリストを評価します。 実装は、セラピストが行った追加の電話の数を調べることにより評価されます。

治療の忠実度は、徹底的なトレーニングとセッション間の継続的な監督によって保証されます。 各セッションの後、セラピストは、セラピストが各セッションでカバーする必要がある特定の要素を概説する「忠実度チェックリスト」に記入する必要があります。 治療後の治療結果の評価は、独立した研究者によって行われます。

データ分析計画

調査員は、Tidymodelを使用して機械学習アルゴリズムを採用して予測モデルを構築し、内部検証と曲線（AUC）メトリック（AIM 1A）の下の面積を介したパフォーマンスを評価します。 感情調節療法がID患者の感情処理を改善するかどうかを評価するために（AIM 1B）、調査員は反復測定ANOVAまたは混合効果モデルを採用して、感情認識タスク、再視聴タスク、および視線追跡メトリックの治療前と治療後のパフォーマンスを比較します。 効果サイズは、ANOVAの部分ETA 2乗（η²）または混合効果モデルの限界R²を使用して計算されます。

ID患者に対する感情調節療法の有効性を評価するために、研究者は混合効果線形回帰モデルを使用して、DERS-SFとWHODAS 2.0の治療前と治療後のスコアを比較し、CohenのD（AIM 2A）を使用してグループ内効果サイズを計算します。 実現可能性は、適格性/除外率、課題率、割り当てに費やされた時間、CSQ-8スコア、有害事象、および治療中に必要な追加サポートなどのメトリックを調べるReaimフレームワークに従って分析されます（AIM 2B）。 分析を通して、調査員は、正常性の仮定が満たされない場合の適切なデータ変換（例：反応時間の対数変換）と代替のノンパラメトリックテストを確保します。

電力計算

以前の研究では、IDを持つ個人の感情調節を改善するための認知行動療法（CBT）とDBT情報に基づいた介入の有効性が実証されており、中程度の効果サイズを示しています（CohenのDは0.3-0.6の範囲）。 0.5の効果サイズと標準化された効果サイズ、アルファレベル0.05、および80％のパワーの1（0.8-1.1）の標準偏差を仮定すると、保守的な推定では、DERS-SFの大幅な改善を検出するために約30〜35人の参加者のサンプルサイズが必要であることが示唆されます。 調査員は、データの欠落または不完全なデータを説明し、研究が統計力を維持することを確認するために、一次分析に必要なよりも多くの参加者を募集する予定です。 また、このアプローチは、堅牢なサブグループ分析を可能にし、結果の全体的な一般化可能性を高めます。