認知柔軟性トレーニングの調査

実験的：Implicit Training: 構造学習トレーニング

構造学習トレーニングは、参加者が以前の刺激提示からパターンを抽出して予測を行う能力を活用します。 参加者は、画面上の異なるエイリアンシンボルなど、さまざまな視覚刺激を閲覧します。 これらは、最初は頻度統計（特定の刺激が発生する確率）によって決定される順序で提示されます。 習得後は、より複雑な文脈ベースの統計（先行刺激に依存する特定の刺激が発生する確率）が続きます。 参加者は、可変長のシーケンスに基づいて、現れると予測する視覚刺激を示す応答をするよう求められます。 参加者は明示的なフィードバックなしで課題を実行します。代わりに、変化する頻度統計などの不確実な条件下で暗黙的に課題を学習する必要があります。 そのような状況では、個人は変化するパターンに応じて内部ルールを積極的に生成、更新、または破棄しなければなりません。

行動：実験（暗示的トレーニング）：構造学習トレーニング

参加者は構造学習またはセットシフトトレーニングの能動的対照トレーニング群で、各回最大30分のセッションを6〜12回行います。各セッションは遠隔指導形式で行われ、セッション間に約1日の間隔があります。トレーニング全体は最大12日間続きます。

タスクを通じて、確率的な偶発性の変化により、難易度が徐々に上がります。例えば、各シンボルの後に、75%の確率で特定のシンボルが、25%の確率で別のシンボルが出現します。参加者はまず、シンボルベースの偶発性（75/25など）を学習し、その後、学習した関連の更新を必要とする偶発性の逆転（25/75）に取り組みます。その後、同様の確率的な偶発性とその逆転を持つ追加の刺激次元（シンボルを囲む枠線）が導入され、変化するルールに柔軟に適応する必要があります。

アクティブコンパレータ：アクティブコントロール（顕示的トレーニング）：「All You Can E.T.」

アクティブコントロール群は、NYU-CREATEラボのJan Plass教授によって開発された「All You Can E.T.」（AYCET）セットシフト課題を使用します。この課題は、認知的柔軟性に対する近転移効果を生み出すことが示されています。プレイヤーは頻繁に変化するルールセットを適用して、異なる色や形をしたエイリアンに、生き残るために必要な正しい食べ物や飲み物を提供しなければなりません。ゲームが進むにつれて、レベルはルールの複雑さ（エイリアンの食べ物の選択、色や外見など）、エイリアンの数、および応答速度を増します。これらの変化する要因は、参加者が現在の応答セットを継続的に更新、切り替え、抑制することを要求します。学習をサポートするために、AYCETには即時フィードバックが組み込まれています。エイリアンは、正しいまたは誤ったアイテムを受け取ったことに応じて反応し、プレイヤーが現在の応答ルールの矛盾を検出することを可能にします。

行動：アクティブコントロール（明示的トレーニング）：「All You Can E.T.）」

アクティブコントロール条件のプロトコルは実験群と同様のものとします。
参加者は同等のトレーニングセッションを完了し、総タスク時間は実験群と対照群で一致させます。

介入なし：受動的対照群

受動的対照群には何の介入も行いませんが、認知行動的・神経画像的介入評価の事前事後評価を同じように受けます。 参加者の関与を保つために(研究者チームと毎日連絡を取るのと同様に)、脳に関する豆知識を含むメッセージが毎日送信されます。

構造的学習成果1 - 相对的なパフォーマンス指標 (PI)

パフォーマンス指標（PI）は、各コンテキストにおける参加者の反応分布と提示されたターゲット分布との最小重なりである。 全体PIは、コンテキスト全体のパフォーマンス指標の平均である。 相対PIは、ランダムな推測に対する参加者のパフォーマンスを定量化する正規化されたPI指標である。

ストラクチャー学習成果2 - 戦略選択

戦略選択とは、model matchingからresponse-based modelへのカルバック・ライブラー（KL）ダイバージェンスと、model maximizationからresponse-based modelへのKLダイバージェンスの差です。 戦略選択の値が正の場合はマッチングに近い戦略を示し、負の値は最大化に近い戦略を示します。

構造学習成果3 - ICD指標（積分曲線差により測定される戦略ICDインデックス）

トレーニング全体のモデルマッチングによって定義されるように、各参加者の戦略曲線の積分を計算し、正確なマッチング曲線の積分からそれを引くことによって導出されます。

Structure Learning Outcome 4 - Learning rate

各トレーニングセッションまたは各日における学習率。

構造学習結果5 - 戦略シフト率

トレーニングセッションまたは日数にわたる戦略変更の割合。

'オールユーキャンイート' (AYCET) アウトカム1 - 正確性

正確性（Accuracy）は、参加者が現在有効なルールセット（例：色、形、見かけのルール）に従って、各エイリアンに対して正しい食品または飲料のアイテムを選択したかどうかに基づく、試行全体の正答の割合として定義されます。 正確性は全体およびルールの複雑さのレベルにわたって計算されることがあります。

'All You Can E.T.' (AYCET) アウトカム2 - 応答時間 (RT)

反応時間（RT）は、各試行における刺激提示から参加者の応答までの潜時として定義されます。 変化するルール要求の下での処理速度を示すために、正しい試行全体の平均または中央値RTが計算されます。 また、RTはルールの複雑さのレベル全体で要約されることもあります。

認知の柔軟性（方略）結果1 - ウィスコンシンカード分類テスト（WCST）：保存エラーの割合

前のセットのルールに基づいて参加者が誤ってデッキを選択するエラー試行の割合。

認知柔軟性（戦略）アウトカム2 - ウィスコンシンカード分類テスト（WCST）：学習率

これはWCSTデータに適合させた逐次学習モデルから抽出されたパラメータであり、負のフィードバックと正のフィードバックに続いて参加者が選択に関連する価値に関する信念をどの程度迅速に更新するかを表しています。

認知の柔軟性（戦略）アウトカム3 - ウィスコンシンカードソーティングテスト（WCST）：決定の一貫性

これはWCSTデータに適合された逐次学習モデルから抽出されたパラメータであり、試行ごとに特定の刺激を選択する推定確率に影響を与えました。 値が大きいほど搾取が増加し、値が小さいほど探索が増加することを示していました。

認知柔軟性（戦略）アウトカム4 - 内・外次元セットシフト（IED）：外次元セットエラー

参加者が次元外転換が起こる段階で、現在のルールと互換性のある刺激を選択できなかった回数。

認知柔軟性（戦略）アウトカム5 - 次元内・間セットシフト（IED）：次元外逆転エラー

これはステージ9で犯されたエラーの総数です。エラーが少ないほど、パフォーマンスが良いことを意味します。

認知柔軟性（戦略）アウトカム6 - イントラ／エクストラ次元セットシフティング（IED）: 学習率

特徴強化モデルから抽出されたパラメータ。

認知柔軟性（戦略）アウトカム7 - イントラ/エクストラ ディメンション セット シフト (IED): 選択の決定論

特徴強化モデルから抽出されたパラメータ。

「認知的柔軟性（戦略）アウトカム8 - 内次元・外次元セットシフト（IED）：次元優先性」

特徴量強化モデルから抽出されたパラメータ。

認知の柔軟性（方略）アウトカム9 - 確率的逆転学習（PRL）：固執

参加者がルール逆転後に回答を更新するまでの試行数。

認知柔軟性（戦略）アウトカム10 - 確率的逆転学習（PRL）：スイッチ確率

負のフィードバック（つまり、罠トライアル：可能性の低い対象が正解の場合）後の参加者の反応における切り替えの回数。

認知柔軟性（戦略）アウトカム11 - 確率的逆転学習（PRL）：ブロック2（逆転）における基準達成試行数

リバーサルフェーズ中に参加者が定義された学習基準に達するまでの試行回数。

Cognitive Flexibility (Strategy) Outcome 12 - Probabilistic Reversal Learning (PRL): Learning rates

Rescorla-Wagner則に基づく強化学習モデルから抽出されたパラメータ。 モデルから2つの学習率、すなわち正の誤差/報酬に対するものと負の誤差/罰に対するものを抽出することができる。

認知的柔軟性（戦略）アウトカム13 - 確率的逆転学習（PRL）：強化感受性

Rescorla-Wagnerルールに基づく強化学習モデルから抽出されたパラメータ。

認知柔軟性（戦略）アウトカム14 - 確率的逆転学習（PRL）：スティッキネス

Rescorla-Wagner ルールに基づく強化学習モデルから抽出されたパラメータ。

認知柔軟性（切り替え）評価項目 1 - タスクセット切り替え - Where (TSS-Where): 反応時間におけるタスクスイッチコスト

スイッチコスト（ms単位の反応時間）は、スイッチ試行の平均反応時間と繰り返し試行の平均反応時間の差として定義されます。

認知柔軟性（切り替え）結果2 - タスクセット切り替え - Where（TSS-Where）：正答率におけるタスク切り替えコスト

スイッチコスト（正確性の観点）は、スイッチ試行とリピート試行の正確性の差として定義されます。

認知的柔軟性 (シフティング) アウトカム3 - タスクセットスイッチング - 何 (TSS-What): RTにおけるタスクスイッチコスト

スイッチコスト（反応時間（ms）の観点）は、スイッチ試行全体の平均反応時間と反復試行の平均反応時間との差として定義されます。

認知の柔軟性（シフト）アウトカム4 - タスクセット切り替え - 何（TSS‐何）：正答率におけるタスク切り替えコスト

スイッチコストの正確性における定義は、スイッチ試行の正確性とリピート試行の正確性の差である。

認知的柔軟性（シフティング）アウトカム5 - 色形課題（CST）：RTにおけるタスク切り替えコスト

スイッチコスト（反応時間、ミリ秒単位）は、スイッチ試行の平均反応時間と反復試行の平均反応時間の差として定義されます。 また、対照群と訓練群のマッチングに使用されます。

認知的柔軟性（シフト）結果6 - 色形状課題（CST）：正答率におけるタスク切り替えコスト

スイッチコスト（精度における）は、スイッチ試行と反復試行の間の精度の差として定義される。
また、対照群と訓練群のマッチングにも使用される。

認知柔軟性（切り替え）結果7 - 色・形状課題（CST）：反応時間におけるタスク切り替えコストの変化

介入前後における反応時間で指標化された切り替えコストの変化。

認知柔軟性（シフト）アウトカム8 - 色と形課題：精度におけるタスク切り替えコストの変化

介入前後における精度で指数化された切り替えコストの変化量。

認知の柔軟性（シフティング）結果9 - トレイルメイキングテスト（TMT）：トレイルBとトレイルAの所要時間の比率

参加者は、トレイルA（番号のついた項目を順番に線で結ぶ）および続けてトレイルB（文字と数字を交互に結ぶ一連の項目を線で結ぶ）をできるだけ迅速かつ正確に行うよう求められます。
トレイルBの完了時間とトレイルAの完了時間の比率は、トレイルAに対するトレイルBの完了時間を検討するために使用されます。

ワーキングメモリアウトカム1 - 後方数字スパン（BDS）：正答項目数

被験者が逆順で正しく想起できた数字系列の数

ワーキングメモリのアウトカム2 - 空間ワーキングメモリ（SWM）：探索間エラー

被験者が以前にトークンを発見した箱を誤って再訪した回数。\n評価されたすべての4、6、8トークンの試行全体で計算されます。

ワーキングメモリ結果3 - 空間ワーキングメモリ（SWM）：戦略スコア

同行者が以前に開始したのと同じ箱から新しい検索パターンを始める回数。
常に同じ開始地点から検索を始める場合、同行者はトークンを見つけるために計画された戦略を使用していると推測されます。
したがって、低いスコアは高い戦略使用を示し（1 = 常に同じ箱から検索を開始する）、高いスコアは多くの異なる箱から検索を開始していることを示します。
トークンが6個以上の評価された試験全体で計算されます。

阻害アウトカム1 - ストループ課題: 反応時間に対する干渉測定

全ての正しい一致試行の反応潜時と全ての正しい不一致試行の反応潜時の差。

抑制結果2 - ストループ課題：正確性の干渉指標

全ての一致試行における正答率と全ての不一致試行における正答率との差。

ストレスアウトカム1 - 知覚ストレス尺度（PSS）: 知覚ストレス尺度スコア

PSSは、人生における状況がどの程度ストレスを感じるものと評価されるかを測定します。 10項目で構成され、回答者に過去1か月間の感情や思考について尋ねます。 各項目の得点は0（まったくない）から4（非常に頻繁にある）までの範囲です。 PSSの個人スコアは0から40の範囲となり、スコアが高いほど知覚ストレスが高いことを示します。

睡眠品質アウトカム1 - ピッツバーグ睡眠品質指数（PSQI）: グローバルPSQIスコア

PSQIは睡眠のさまざまな側面を測定します。
各コンポーネントのスコアは、主観的な睡眠の質、睡眠潜時、睡眠時間、習慣的な睡眠効率、睡眠障害、睡眠薬の使用、および日中機能障害から構成されます。
各項目は0〜3の間隔尺度で重み付けされます。
次に、7つのコンポーネントスコアを合計してPSQI総合スコアを算出します。このスコアは0から21の範囲であり、スコアが低いほど健康的な睡眠の質を示します。

読み書き・計算能力アウトカム1 - 幅広い達成度テスト-5

広範囲達成度テスト第5版（WRAT-5）は、基礎的な学力スキルを標準化された方法で評価するものです。 単語読解、綴り、文章理解、計算の各下位検査から得点を取得し、読み書き能力と計算能力のパフォーマンスを指標化します。

パフォーマンスは、各下位検査の年齢基準に基づく標準スコアによって定量化されます。 介入前後の改善度は、ベースラインと事後評価の標準スコアの変化として計算され、スコアが高いほど読み書き能力と計算スキルが高いことを示します。

意思決定結果 1 - 社会的価値志向：社会的選好スコア

社会的価値志向タスク(ソーシャルバリューオリエンテーションタスク)は、個人が自分自身と匿名のパートナー（プレイヤーB）との間で資源をどのように配分することを好むかを測定することを目的としています。
6ラウンドあり、各ラウンドは9つの選択肢で構成されています。
各選択肢は、参加者とプレイヤーBに割り当てられるポイントの形式で提示されます。参加者は最も好む選択肢を選ぶように指示されます。
参加者の社会的選好スコアは、プレイヤーBへの平均配分から50を引いた値と、自分自身への平均配分から50を引いた値の比率の逆正接を計算することで導き出せます。
スコアが高いほど、ベースラインの非戦略的な協調性が高いことを示します。

Decision Making Outcome 2 - Prisoner's Dilemma: Proportion of cooperative choices

囚人のジレンマゲームは、参加者が10ラウンド繰り返し行う中で協力的な選択をした割合で示される、個人の戦略的協調性を測るものです。

意思決定結果3 - リスク選好: リスク選好（ポジティブ域）

仮想通貨リスク選好課題では、参加者は9ラウンドにわたって安全（低リスク）オプションとリスクオプションの間の選択を行います。 安全オプションの確率は、90％の確率で8ポイント獲得し10％の確率で12ポイント獲得するものから、10％の確率で8ポイント獲得し90％の確率で12ポイント獲得するまで9ラウンドにわたって変化します。リスクオプションの確率は、90％の確率で2ポイント獲得し10％の確率で18ポイント獲得するものから、10％の確率で2ポイント獲得し90％の確率で18ポイント獲得するまで変化します。 参加者は最初は安全オプションをリスクオプションより好むことが期待されますが、両オプションの報酬確率が徐々に変化するにつれてその選好は変わっていくはずです。 リスク選好は、安全オプションからリスクオプションへの切り替えポイントによって測定されるか、計算モデルから推定されます。

意思決定結果4 - 曖昧さ回避：曖昧さの選好

曖昧さ回避課題では、参加者はリスクのある選択肢と曖昧な選択肢の間で9回の二者択一を行います。リスクのある選択肢の確率は常に50%の確率で10ポイントを獲得し、50%の確率で何も得られません。曖昧な選択肢では、参加者が得られる報酬は9ラウンドにわたって6ポイントから14ポイントの範囲ですが、確率は不明です。曖昧さへの選好は、リスクのある選択肢から曖昧な選択肢への切り替え点によって測定されるか、計算モデリングから推定されます。

意思決定成果5 - 時間割引率

「マネタリー選択質問紙（MCQ）は、27項目からなる質問紙で、時点掘り下げ（時間ディスカウンティング）を評価します。
各項目で、参加者は、より小さな即時利益の仮想賞金物得と、より大きな遅れた賞金を選択します。
参加者の選択に基づき、掘り下げ率（k）が計算されます。
k値が低いほど、掘り下げが弱く、遅れた賞金を好む倦向が強く、高いほど、掘り下げが強く、即時利益を好む倦向が強いことを示します。

社会的オリエンテーション結果1 - 個人の相対的剥奪尺度: 個人の相対的剥奪スコア合計

個人主義的相対剥夺尺度は、自分と似た他者と比較する際の個人の信念や感情を反映します。
回答は6段階のリッカート尺度で評価され、1は「全くそう思わない」、6は「非常にそう思う」とされます。
合計可能スコアの範囲は5から30で、スコアが高いほど剥夺感が高いことによる不満が大きいことを示します。

社会的指向性 結果2 - 協調性と競争性パーソナリティ尺度：協調性次元のスコア

Cooperativeness and Competitiveness Personality Scaleは、個人の協調性と競争性を2つの異なる特性として測定する尺度です。 尺度内では、13項目が協調性次元に属し、さらに認知、行動、感情の下位尺度に細分化できます。 回答者は1「全く同意しない」から7「完全に同意する」までの7件法のリッカート尺度に回答します。 合計得点は13から91点の範囲で、得点が高いほど協調性の特性が高いことを示します。

社会的指向性アウトカム3 - 協調性と競争性パーソナリティ尺度：競争性次元のスコア

協調性と競争性の性格尺度は、個人の協調性と競争性のレベルを2つの異なる特性として測定します。

尺度内で、10項目が競争性の次元に属し、さらに認知、行動、感情の下位尺度に細分化できます。

受験者は、1ヵ「全く同意しない」から7ヵ「完全に同意する」までの7段階リッカート尺度で回答する必要があります。

可能な合計得点は10から70の範囲で、得点が高いほど競争的特性のレベルが高いことを示します。

不確実性耐性アウトカム1 - 反対意見への受容性：アンケートスコア

「反対意見に対する受容性尺度」は、自己の意見と一致しない情報を受け入れ、熟考する意欲を測定する18項目の自己報告尺度です。 この尺度には4つの異なる次元があり、各4〜5項目から構成されます。それらは、知的好奇心、反対意見の軽視、タブー問題、否定的感情です。 回答者は7段階のリッカート尺度で回答し、1は「全くそう思わない」、7は「非常にそう思う」を意味します。 総合受容性指標は、13項目を逆転 coding し、合計得点の平均を計算することで導出されます。 したがって、総合受容性指標の可能性のある範囲は1〜7であり、スコアが高いほど反対意見に対する受容性が高いことを示します。

不確かさへの耐性 結果2 - クロージャーの必要性尺度（短縮版）：質問票からスコア

「Need for Closure Scale」は、認知的閉鎖（答えや結果）への欲求の程度を測定する尺度です。
この尺度には、予測可能性、閉鎖性、曖昧さ、秩序、決断力の5つの異なる下位尺度があります。
15項目からなる短縮版が使用され、各下位尺度に3項目ずつ割り当てられています。
受験者は6段階のリッカート尺度（1=「全くそう思わない」～6=「非常にそう思う」）で回答します。
合計得点は15～90点、下位尺度得点は3～18点の範囲で算出され、得点が高いほど閉鎖への欲求が強いことを示します。

不確実性耐性 アウトカム3 - 曖昧さへの耐性尺度

この12項目の尺度は、曖昧な状況を好ましいと認識する傾向の個人差を測定します。 参加者は5段階のリッカート尺度（1=「全く同意しない」、5=「非常に同意する」）で回答します。 スコアが高いほど、曖昧さを好ましいと感じる傾向が強いことを示します。

不確実性耐性結果4 - 特性的変化抵抗性

この質問票は、個人の変化に対する特性的抵抗感を測定するものであり、変化に対し特性的に抵抗する個人は、自発的に変化を起こす可能性が低く、遭遇した変化に対して否定的な態度を形成しやすいものです。
これは、ルーティン追求、感情的反応、短期的焦点、認知的硬直性などの下位尺度から構成されています。
全17項目からなります。
参加者は6件法のリッカート尺度で回答し、1は「全くそう思わない」、6は「非常にそう思う」を示します。
スコアが高いほど、変化に対する特性的抵抗感が大きいことを示します。

不確かさへの耐性 結果5 - 不確かさへの不耐性

不確実性不耐性(IUS)とは、発生確率にかかわらず、個人がネガティブな出来事の可能性を受け入れがたいと考える傾向のことです。 IUS-12は、予期的不安と抑制的不安という2つの因子を用いてこの傾向を測定する短縮版です。 参加者は、1「全く自分に当てはまらない」から5「非常に自分に当てはまる」のリッカート尺度で回答します。 スコアが高いほど、ネガティブな出来事の可能性を受け入れがたいと考える傾向が強いことを示します。

多言語能力結果1 - 状況的言語プロファイル質問票 (CLiP-Q)

CLiP-Qは、異なる文脈における参加者の包括的な言語プロフィールを提供し、人口統計情報、参加者の一般的な言語背景、参加者の言語履歴、参加者が選択した最大3言語の使用と習熟度、および文脈的・個人的言語多様性質問票（CILD-Q）を含みます。 CILD-Qは文脈的な言語多様性を測定し、3つの因子（文脈における多言語使用、実践における多言語使用、言語的多様性の促進）にわたる20項目で構成されています。 CILD-Qの項目は、1（強く反対）から5（強く同意）までの5段階リッカート尺度で評価され、高いスコアは高いレベルの文脈的な言語多様性を反映します。

知覚された社会的サポートアウトカム1 - 多次元的知覚社会的サポート尺度：質問紙スコア

多面的知覚社会的支援尺度は、家族、友人、重要な他者からの社会的支援のレベルに対する個人の認識を測定します。
回答者は7段階のリッカート尺度で回答を評価し、1は「非常に強く反対」、7は「非常に強く同意」を意味します。
各支援源について4項目のスコアを平均し、3つの異なる下位尺度スコアが算出されます。
下位尺度スコアは1から7の範囲で、スコアが高いほど特定のグループ／個人からの社会的支援が高いと認識されていることを示します。

パーソナリティアウトカム1 - ビッグファイブインベントリー: 質問票からのスコア

ビッグファイブインベントリーは、外向性、神経症傾向、開放性、調和性、誠実性の5つの次元で個人の性格を反映します。 各次元は2項目から構成され、そのうち1項目は逆転項目です。 開放性次元には、受検者が元の項目を誤解するため、追加の逆転項目が加えられています。 受検者は、1が「全くそう思わない」、5が「とてもそう思う」の5段階のリッカート尺度で回答を評価します。 各次元の項目を平均することで、5つの異なる下位尺度得点が計算されます。 下位尺度得点の範囲は1から5で、得点が高いほどその特性のレベルが高いことを示します。

MRI構造学習評価1 - MRIスキャナー内での構造学習タスク

構造学習タスク尺度であるパフォーマンス指標（PI）は、各コンテキストにおける参加者の応答が提示されたターゲットの分布にどの程度一致しているかを定量化します。 全体的なPIはコンテキスト間で平均化されます。 PI相対は、ランダムな推測に対する参加者のパフォーマンスを反映した正規化された尺度であり、スキャナー内で実行されたタスク中の学習パフォーマンスの概要を提供します。

MRI構造学習結果2 - 構造学習：一般化（転移）

ポストMRI後の一般化タスクは、学習した構造が新しい記号セットに転移するかを評価するために用いられます。 この測定では、同じPerformance Index（PI）およびPI Relative尺度を使用して、介入によって誘発された学習がトレーニングやスキャンセッション中に遭遇しなかった刺激に一般化するかどうかを判断します。

神経伝達物質評価項目1 - 左DLPFCにおけるGABA濃度

MEGA-PRESS磁気共鳴分光法（MRS）データから推定され，参加者がスキャナー内で構造学習（SL）課題を実行中に参照水と共に収集された，左背外側前頭前皮質（DLPFC）内の強壮性γ-アミノ酪酸（GABA）濃度（機関単位（IU））

神経伝達物質のアウトカム2 - 右DLPFCのGABAレベル

IUにおける右背外側前頭前野（右DLPFC）のトニックGABA濃度。SL課題中のMEGA-PRESS MRSデータから推定。

Neurotransmitter Outcome 3 - 左背外側前頭前野におけるグルタミン酸レベル

SL課題中のMRSデータから推定される左DLPFCのIUにおける強直性グルタミン酸(Glu)濃度。グルタミンおよび高分子とは別に定量。

神経伝達物質アウトカム4 - 右DLPFCにおけるグルタミン酸レベル

SL課題中のMRSデータから推定された右DLPFCのIU単位でのトニックグルタミン酸濃度（グルタミンと高分子から別々に定量）

神経伝達物質評価項目5 - 左背外側前頭前野のGlu/GABA比

興奮性-抑制性 (E-I) バランスは、左DLPFCのGluとGABA濃度の比として評価される。

神経伝達物質アウトカム6 - 右背外側前頭前皮質におけるGlu/GABA比

E-I バランスは、右DLPFCのグルタミン酸とGABA濃度の比率として評価される。

神経伝達物質結果7 - 対照領域GABAレベル（一次視覚野）

SL課題中の初期視覚野（V1）における強直性GABA濃度（IU）は、GABA測定の解剖学的コントロールとして機能します。

神経伝達物質アウトカム8 - 対照領域グルタミン酸濃度（一次視覚野）

SL課題中の一次視覚野 (V1) における強壮性グルタミン酸濃度 (IU) は、グルタミン酸測定の解剖学的対照として機能する。

神経伝達物質アウトカム9 - 対照領域のグルタミン酸/GABA比（第一次視覚野）

E-Iバランスは、SL課題中の第一次視覚野（V1）におけるGluとGABA濃度の比として評価され、E-I測定の解剖学的制御として機能します。

機能的結合性アウトカム1 - シードベースの結合性

fMRIデータはInscapesパラダイム中に収集されます。
全脳のボクセル単位の結合マップと、前頭頭頂回路および線条体回路内のシード領域と事前定義されたROI間の機能結合のターゲット分析。
シード領域は、参加者間で解剖学的な一貫性を確保するために、解剖学的またはデータ由来のネットワークノードに基づいて定義されます。

機能的結合性アウトカム2 - 内在的ネットワーク結合性

グループ独立成分分析（グループICA）により同定された安静時ネットワーク。
内在的接続性は、ICAにより同定された各ネットワーク内のボクセルの接続強度として定義され、参加者ごとおよびセッションごとに、各ICA定義コンポーネントのネットワーク内平均接続強度として指標化される。

機能的結合性アウトカム3 - 外的ネットワーク結合性

事前定義されたROI（例：線条体領域）と、グループICAで同定された各静止状態ネットワークとの間の接続性の解析。 外在的接続性は、ROIと同定されたネットワークのICAコンポーネントのタイムコース間の相関係数によって表される。

機能結合性の結果4 - グループ機能ネットワーク比較

グループ独立成分分析（ICA）を用いて、全参加者にわたる機能的大脳皮質ネットワークを定義します。 各ネットワークの被験者固有の空間マップを生成し、グループレベルの分析に投入して、ネットワークの空間パターンと強度におけるグループ間および介入前後の差を評価します。

ミクロ構造的転帰 1 - 全脳磁化移動 (MT) 飽和度

全脳ボクセルベース定量化（VBQ）によるMultiparameter Mapping（MPM）由来のMTマップ（単位：百分率ユニット、p.u.）を用いて、ミエリン含有量の経時的変化を特定します。

微細構造のアウトカム2 - 全脳縦緩和率（R1）

MPM由来の緩和率（R1）マップの全脳VBQ（逆秒）を使用して、水とミエリン密度の縦断的変化を特定します。

微小構造結果3 - ROIベースの磁化移動（MT）飽和

前頭頭頂及び皮質線条の関心領域（ROI）内におけるMT変化のパーセント単位（p.u.）での定量的標的解析。

微細構造アウトカム4 - ROIベースの縦断緩和率（R1）

既定の前頭頭頂および皮質線条体ROI内における逆秒単位でのR1変化の標的定量解析。

構造的結合性アウトカム1 - 全脳Fixel繊維密度（FD）

全脳 Fixel-Based Analysis (FBA) を制約付き球形デコンボリューション（CSD）を用いて行い、軸索密度（FD）の微視的な変化を任意単位で白質内の fixel において計測します。

構造的結合性のアウトカム2 - 全脳Fixel線維束断面積(FC)

CSDを用いた全脳FBAで、線維束断面（FC）の巨視的形態変化を対数変換比で測定する。

構造的結合性のアウトカム3 - 全脳固定繊維密度と断面積（FDC）

CSDを用いた全脳FBAによる密度と形態の複合効果(FDC)の任意単位での測定。総軸索容量を表す。

一般認知能力 成果1 - レイヴン高度図形推理検査(RAPM): 正解数合計

心理検査「レイヴン漸進的マトリックス」は、非言語的な流動性知能を推定し、帰納的・抽象的推論能力を測定します。 各正答は1点、誤答は0点としてスコアリングされます。合計点は0～20点で、点数が高いほど流動性知能が高いことを示します。 これは、参加者をトレーニング群またはコントロール群に割り当てるためのベースラインでのマッチングに使用されます。

一般認知能力アウトカム2 - レーヴン漸進的マトリックス（RAPM）：正確性スコアの変化

The Raven's Advanced Progressive Matricesは、流動性知能の非言語的な推定を提供し、帰納的および抽象的推論を行う能力を測定します。 各正解は1点、不正解は0点と採点されます。介入前と介入後の両方で、合計得点は0から20点で、得点が高いほど流動性知能が高いことを示します。 正確性スコアの変化は、2つの評価時点間のスコアの差（介入後-介入前）として計算されます。 正確性スコアの上昇は、介入後の抽象的推論の改善を反映している可能性があります。

一般的認知能力アウトカム3 - ウェクスラー略式知能検査語彙（WASI-V）：語彙スコア

WASi語彙テストは、参加者の語彙知識と言語概念形成を測定するために使用されます。
3つの絵画項目と28の言語項目から構成されます。
可能な合計スコアの範囲は0から59で、スコアが高いほど言語知能能力が優れていることを示します。
これはベースラインでのマッチングのために使用され、参加者のグループ割り当て（トレーニング群またはコントロール群）に用いられ、生の語彙スコアはTスコアに標準化されます。

創造性と生成結果1 - 言語流暢性検査(VFT): 平均流暢性スコア(カテゴリー)

特定のカテゴリーに対して生成された正しい単語の数。

創造性・生成結果 2 - 言語流暢性テスト (VFT): 平均流暢性スコア（文字）

ある文字に対して生成された正しい単語の数。

創造性と生成アウトカム 3 - 言語流暢性テスト (VFT): クラスタリング係数

セマンティックネットワークモデルから抽出されたパラメータ。

創造性と生成結果4 - 言語流暢性テスト（VFT）：平均最短経路長

意味ネットワークモデルから抽出されたパラメータ。

Creativity & Generation Outcome 5 - Verbal Fluency Test (VFT): Modularity

セマンティックネットワークモデルから抽出されたパラメータ

創造性と生成アウトカム6 - 代替用途課題(AUT) : 合計流暢性スコア

このスコアは、参加者が回答した有効な回答の総数です。

創造性・生成結果7 - 代替用途課題（AUT）：総独創性スコア

このスコアは、参加者の回答の統計的な独創性を測定します。
回答は、参加者プールにおける発生率が低い場合に独創的とみなされ、発生率が高い場合は独創的でないとみなされます。
独創性スコアが高いほど、創造性が高いことを示します。

創造性と生成結果 8 - 代替使用課題（AUT）：総合的な柔軟性スコア

このスコアは、回答の違いの程度を反映しています。 柔軟性スコアは、参加者の回答内の異なるカテゴリの数に基づいて計算されます。

創造性と生成成果9 - リモートアソシエイトテスト（RAT）

リモートアソシエイツテスト（RAT）は、連想と創造的問題解決能力を測定するものです。 各問題では、参加者に3つの手がかり語が提示され、それらの3つすべてと意味的に関連する4つ目の単語を生成することが求められます。

成績は、事後テストにおいて正しく解答された問題の総数で評価します。スコアが高いほど、連想統合力と柔軟な意味検索能力が強いことを示します。

創造性と生成アウトカム10 - クリエイティブ・フォレイジング・ゲーム (CFG): 合計

クリエイティブ採餌ゲーム（CFG）は、参加者がグリッド内のセルを切り替えて、新しい創造的な形態を見つけることで、可能な形状の空間を探索するパラダイムです。 CFGにより、研究者は有望な領域の活用と新しい領域の探索間の移行を含む、創造的探索のダイナミクスを研究できます。

関心のある変数は以下のとおりです。詳細はYuval et al（2017）を参照してください。

活用時間は、活用段階に費やした時間です。

探索時間は、探索段階に費やした時間です。

活用最適性は、活用段階中の質の向上の効率の尺度です。

探索最適性は、探索段階中の多様な領域を横断する効果の尺度です。

独創性スコアは、保存された形状の新規性評価です。

創造性・生成力アウトカム11 - 創造的マインドセット：質問票によるスコア

「創造的マインドセット尺度」は、創造性の可鍛性（変わりやすさ）に関する個人の信念を反映しています。
参加者は、固定マインドセット（天性で変えられないという考え）または成長マインドセット（努力で伸ばせるという考え）のいずれかを採用することを示唆する文を提示され、5段階のリッカート尺度（1＝「全くそう思わない」、5＝「非常にそう思う」）で回答します。
固定マインドセットと成長マインドセットの2つの平均スコアが、各次元の5項目から個別に計算されます。
固定マインドセットのスコアが高いほど、創造性は生まれつきのもので変化しないと信じる傾向が強いことを示します。
成長マインドセットのスコアが高いほど、創造性は可鍛的（変えられる）と信じる傾向が強いことを示します。

探索結果1 - マギーズファーム：行動選択指標

不確実性下での活用と探索（価値無関心および新奇性駆動）を評価するマルチアームド・バンディット意思決定課題。
参加者は、期待報酬と情報利用可能性が異なるバンディット間で繰り返し選択を行い、意思決定の長期・短期の視野のもとで実行する。

パフォーマンス指標1：行動選択頻度：参加者が高報酬、低報酬、未知、または完全新しいオプションをどのくらいの頻度で選択するか。

高報酬オプションをより頻繁に選び、全体としてより多くのポイントを獲得することは、効果的な活用を示す。

Exploration Outcome 2 - Maggie's Farm: 計算モデルパラメータ

不確実性下における，既知の報酬と新規性に基づいた探索対活用（価値フリー・新規性駆動型）を評価するマルチアームド・バンディット意思決定課題．参加者は，期待報酬と情報利用可能性が異なるアーム間を，長短2種類の決定期間にわたって繰り返し選択する．<\/p>

パフォーマンス指標2：ランダム探索傾向（ε-greedy），新奇オプションへの選好（η；新奇性ボーナス），報酬不確実性（事前分散，σ₀）を捉える計算モデルパラメータ<\/p>

ε，η，σ₀が高いほど，探索が大きいことを示す．<\/p>

探索結果3 - マギーズファーム: 報酬の変化

不確実性下での活用（価値自由および新奇性駆動）と探索を評価する多腕バンディット意思決定課題。参加者は期待報酬と情報入手可能性が異なるバンディット間を繰り返し選択し、長短の決定地平で実施する。

パフォーマンス指標3：ラウンド全体の報酬測定値（初期報酬、平均報酬、および経時的な改善を含む）。

特に長いラウンドで馴染みのないまたは新奇な選択肢を選ぶことは、戦略的探索と情報の適応的利用を反映している。

リスクテイク結果1 - アイオワギャンブル課題（IGT-成人版）

不確実性の下で将来の結果に対する感受性を評価する意思決定課題。 参加者は、利益を最大化し損失を回避することを目的として、4つのデッキ（A、B、C、D）からカードを選択します。 選択は金銭的報酬を生み出し、時には罰則が伴います。 デッキAとBは不利であり、即時的な高利得をもたらすが長期的な損失が大きく、時間とともに純損失となります。 デッキCとDは有利であり、即時的な利得は小さいが時間とともに純利得となります。 参加者は報酬スケジュールを知らされず、経験を通じてどのデッキが「良い」か「悪い」かを学習しなければなりません。 パフォーマンスは、100試行にわたって有利なデッキからの選択数から不利なデッキからの選択数を引いた純スコアで指標化されます。 また、20試行ずつの5ブロックにわたってパフォーマンスを調べ、時間経過によるデッキ選好の変化を評価します。 ブロック全体での高い純スコアとより有利なデッキ選択は、長期的利益への選好と将来の結果に対する感受性を示します。

リスクテイキング結果2 - ケンブリッジギャンブル課題（CGT）

リスク下での意思決定を測定するもので、結果が明示的に提示されたときのリスクテイク、確率判断、熟慮的な決定の質を評価します。 各試行では、参加者は2色の色付きボックスの列を異なる比率で表示し、トークンがその色のボックスの下に隠れている確率を示します。 参加者はまず、トークンが隠れていると思う色を選択し（「選択」）、次にその決定に対して割合ベースの「賭け」を行います。 賭けは利用可能なポイントの割合として表され、昇順または降順で提示され、参加者はリスク許容度と選択に対する確信度の両方を反映した賭け金を決める必要があります。

パフォーマンスは、確立されたCGT結果変数（リスクテイク、意思決定の質、決定時間、リスク調整、遅延回避性、衝動性を含む）を使用して指標化されます。 高い決定の質と適切なリスク調整は、より良い確率的推論と適応的なリスクテイク行動を反映します。

計画立案と問題解決の成果1 - ワンタッチストッキング（OTS）

ケンブリッジ成果課題における空間計画と作業記憶を測定するコンピューター化された指標。 各試行では、色付きのボールが垂直の「ストッキング」に配置された2つの表示が参加者に提示されます。 参加者は、開始配置（下の表示）を目標の配置（上の表示）に変換するために必要な最小の移動回数を決定しなければなりません。 参加者は、目標パターンに合致するために必要な最小の移動回数を選択して応答します。 課題の難易度は、試行に応じて必要な移動回数が増加するにつれて上がります。 パフォーマンスは、初回選択で解決された問題数、正解までの平均選択回数、初回選択までの平均潜時（応答速度）、正解までの平均潜時で指標化されます。 測定は全問題に対して、または指定された移動回数（1手から5手または6手）の問題に対して計算されます。 より多くの問題を正しく解決し、決定潜時が短いほど、強い空間計画能力と効率的な実行機能を示します。

計画と問題解決評価2 - 谷の横断

Crossing Valleyゲームは、橋を建設するゲームを通じて問題解決能力を測定するものです。各レベルでは、参加者は二つの陸地の間の隙間を提示され、車両を渡らせるのに十分な強度を持つ橋をノードと板を使って建設するよう求められます。

パフォーマンスは、橋の解決策の構造的完全性によって評価されます。スコアが高いほど、車両が故障なく渡るのに十分な構造的完全性があることを示します。

科学的推論結果1 - 素朴な科学思考タスクの抑制（真正版）

科学文発言課題は、説明的共存を測定するものです。 各試行で、参加者は数学、物理学、生物学の分野からの科学的主張を提示され、各主張が真か偽かを評価するよう求められます。 これらの主張は、その真理値が直感的な素朴理論と形式的科学理論の間で一貫しているか、あるいは矛盾しているかに基づいて分類されます。 パフォーマンスは、全試行における平均正答率によって指標化されます。 より高いスコアは、より強い説明的共存と、直感的な誤解と矛盾する場合に科学的知識を正しく適用する優れた能力を示します。

社会感情的スキルの成果1 - 対人反応性指標

対人応答性指標は、共感が個別でありながら関連する一連の構成要素からなるという考え方を出発点とする特性共感の尺度です。 この尺度は4つの7項目サブスケールから構成され、それぞれが共感の異なる側面（視点取得、空想、共感的関心、個人的苦痛）を測定します。 参加者は5件法のリッカート尺度で回答する必要があり、1は「私をよく表していない」、5は「私を非常によく表している」に相当します。 スコアが高いほど共感性が高いことを示します。

好奇心・探索に関する結果1 - 五次元的好奇心尺度

この質問票は、好奇心のさまざまな側面を調査します。その中には、人間の機能にとって重要な社会的領域（社会的好奇心）も含まれます。 他の側面には、喜びにあふれた探索、剥奪感受性、ストレス耐性、スリル追求が含まれます。 全部で24項目あります。 参加者は7段階のリッカート尺度で回答する必要があり、1は「私をよく表していない」、7は「私を完全に表している」を示します。 スコアが高いほど、好奇心が強いことを示します。

認知的柔軟性のアウトカム1 - 認知的柔軟性評価尺度（CFI）

20項目スケールは認知的柔軟性の3側面を測定する：（a）困難な状況をコントロール可能と認識する傾向；（b）人生の出来事や人間行動の複数の代替説明を認識する能力；（c）困難な状況に対する複数の代替解決策を生成する能力。
参加者は7段階リッカート尺度で回答する。1は「全くそう思わない」、7は「非常にそう思う」。
スコアが高いほど柔軟性が高いことを示す。

感情調整結果1 - 感情調整質問票（ERQ）

この質問票は、2つの感情調節方略（認知再評価と表出抑制）の習慣的な使用における個人差を評価します。 合計10項目で構成されています。 参加者は7段階のリッカート尺度で回答し、1は「全くそう思わない」、7は「非常にそう思う」を示します。 認知再評価項目のスコアが高いほど、感情調節方略として自身の感情体験を調節する使用が多いことを示します。 表出抑制項目のスコアが高いほど、感情調節方略として自身の感情表出を調節する使用が多いことを示します。

疲労結果1 - 多次元疲労インベントリ

これは自己報告式の20項目からなる尺度で、疲労（全般的、精神的、身体的、活動量低下、動機低下）を5段階で評価するものです。 総得点が高いほど、疲労の度合いが重度であることを示します。

人口統計とSES結果1 - 人口統計とSES（CLIP A & D、キャリア関連）

これらの項目は、個人の社会経済的地位を示す基本的な人口統計を測定します。

文化的アイデンティティと志向性アウトカム1 - 多文化アイデンティティ統合尺度

この尺度は、文化的アイデンティティを3つの下位尺度（分類、区分化、統合）で調べる22項目から構成されています。
参加者は、1「全く当てはまらない」から7「非常によく当てはまる」のリッカート尺度で回答します。

キャリア成果1 - 知覚された雇用可能性（PEMP）*

11項目の尺度は、参加者が自分自身の就業能力を現在の組織内外でどの程度認識しているかを、個人および職業的属性に基づいて測定します。 参加者は5段階のリッカート尺度で回答し、1は「全くそう思わない」、5は「非常にそう思う」とします。 尺度の得点が高いほど、現在の組織内（内部）および広範な労働市場（外部）での認識された就業能力が高いことを示します。

*これらの尺度は、働く成人またはパートタイム/インターンシップに従事する学生にのみ実施されます。

Career Outcome 2 - Future Orientation & Resilience (DMF)

21項目の尺度は、参加者の未来志向スキル（つまり、将来について個人が持つ考え、アイデア、感情）と、レジリエンス（つまり、安定性、活力、発達を脅かす課題に直面しても、自らを「動かす」ための強さやエネルギーに抵抗したり迅速に回復したりする能力）を測定します。 参加者は5段階のリッカート尺度で回答する必要があります。1は「まったく当てはまらない」、5は「非常に当てはまる」です。 スコアが高いほど、より強い未来志向と高い心理的レジリエンスを示します。

キャリア成果 3 - キャリア適応力尺度（CAAS）

この24項目の尺度は、参加者のキャリア適応性を4つの側面（関心、コントロール、好奇心、コントロール適応性）にわたって測定します。
参加者は5段階のリッカート尺度で回答し、1は「強くない」、5は「最も強い」を意味します。
スコアが高いほど、キャリア適応性が強いことを示します。

キャリア成果4 - プロテアン・キャリア態度*（PCA）

14項目の尺度は、参加者の自己主導的なキャリアマネジメントと価値観に基づくキャリア態度を測定します。 参加者は5段階のリッカート尺度で回答し、1は「ほとんど当てはまらない」、5は「非常に当てはまる」です。 スコアが高いほど、雇用主や外部の規範に頼るのではなく、自身の目標や価値観に基づいてキャリアを形成し評価する傾向が強いことを示します。

*これらの尺度は、働いている成人またはアルバイト／インターンシップをしている学生のみに実施されます。

キャリア成果5 - 境界のないキャリア態度*（BCA）

この8項目の尺度は、参加者の「境界のないマインドセット」（すなわち、組織の境界を越えて働くことに対する一般的な態度）を測定します。参加者は5段階のリッカート尺度で回答し、1は「ほとんど、またはまったくない」、5は「非常にそう思う」を表します。スコアが高いほど、柔軟で境界を越えたキャリア経験への関心と快適さが大きいことを示します。<\/p>

*これらの尺度は、社会人のみ、またはパートタイム\/インターンシップをしている学生にのみ実施されます。<\/p>

キャリア成果6 - プロアクティブ・キャリア行動* (PCB)

13項目の尺度は、4種類の積極的なキャリア行動（積極的なスキル開発、ネットワーキング、キャリア相談、キャリア計画）を測定します。 参加者は5段階のリッカート尺度で回答し、1は「全くそう思わない」、5は「非常にそう思う」を示します。 スコアが高いほど、主導権、将来志向、自己主導的なキャリア形成への努力が強いことを反映しています。

*これらの尺度は、働く成人またはパートタイム労働・インターンシップに従事する学生にのみ実施されます

キャリア成果7 - 求職効果（JSE）

この13項目の尺度は、参加者が職探しの特定の側面について良い仕事ができるという自己信頼／自己評価スキルを測定するためのものです。
参加者は、1（全く自信がない）から7（非常に自信がある）までの7段階のリッカート尺度で回答する必要があります。
スコアが高いほど、効果的な職探し行動を実行するための認識された能力と準備が整っていることを反映しています。

キャリア結果8 - キャリア意思決定曖昧性耐性尺度 (CDAT)

この18項目の尺度は、キャリア意思決定において遭遇する曖昧さに対する参加者の評価と反応を、寛容性、嫌悪性、選好性の3次元にわたって測定します。 参加者は、1（全く同意しない）から7（非常に同意する）までの7段階リッカート尺度で回答する必要があります。 スコアが高いほど、それぞれの次元における傾向が強いことを示します。寛容性と選好性のスコアが高いほど曖昧さに対してより開放的であることを、嫌悪性のスコアが高いほど曖昧さに対してより不快感を感じることを示します。

キャリアアウトカム9 - 学生キャリア構築インベントリ（SCCI; 学生のみ）

この25項目の尺度は、キャリア構築に関する職業上の思考や行動からなるキャリア適応反応を測定します。 キャリア発達の初期段階において、青年や若者が主要なキャリア構築タスクにどのように対応するかを捉えます。 参加者は5段階のリッカート尺度で回答し、1は「まだあまり考えていない」、5は「すでにやったことがある」を示します。 スコアが高いほど、キャリア適応反応への関与が大きく、つまり個人がキャリア選択の構築に関連する思考、計画、行動においてより進んでいることを示します。

職業的成果10 - 職業的アイデンティティ (VI2)

この20項目の尺度は、参加者の職業的アイデンティティを測定し、個人が安定したキャリア目標、興味、能力をどの程度認識しているかを測定することを目的としています。

参加者は5段階のリッカート尺度で回答する必要があります。1は「全くそう思わない」、5は「非常にそう思う」です。スコアが高いほど、キャリア目標、興味、特定の職業経路との自己認識の適合性に関して、明確さ、自信、コミットメントが高いことを示します。

キャリアの成果11 - 職業的アイデンティティ（VI1）

20項目の尺度は、職業的アイデンティティを、キャリア意思決定と個人の準備状態を理解する上での中心的構成概念として実用化しています。
参加者は5段階のリッカート尺度で回答します。
スコアが高いほど、自己認識されたキャリア意思決定の準備状態と一貫性が高いことを示します。

キャリア成果12 - キャリアレジリエンス（CCM）

元の質問票は、参加者のキャリアへのコミットメント（キャリア・コミットメント尺度）を調査するものです。 ただし、4項目からなるキャリア・レジリエンス下位尺度のみが実施されます。 参加者は、1が「全くそう思わない」、5が「非常にそう思う」とする5段階のリッカート尺度で回答する必要があります。 逆転項目の処理後、スコアが高いほど、個人の現在の職業またはキャリアパスに伴う負担やストレスの認識が低いことを反映します。

気分と状態のアウトカム1 - 自己評価マネキン（SAM）

統制変数として使用。
これは、個人の感情的反応を測定する非言語的な絵画評価です。
元の尺度は、9段階評価で評価される3項目から構成されています。

気分と状態アウトカム2 - 自己評価マネキン（SAM）

コントロール変数として使用。
非言語的絵画的評価で、個人の感情的反応を測定。
元の尺度は9段階で評価される3項目から構成。

気分と状態のアウトカム3 - トレーニングフィードバック: 課題の楽しさレベル

制御変数として使用される。
各トレーニングセッションの終了時に、参加者はトレーニングタスクの楽しさを報告するよう求められる。
可能なスコアの範囲は0（全く楽しくない）から10（非常に楽しい）までである。
スコアが高いほど、介入トレーニングにおける楽しさのレベルが高いことを示す。

気分と状態の成果4 - トレーニングフィードバック: タスク難易度レベル

対照変数として使用されます。
参加者は各トレーニングセッションの終わりに、トレーニングタスクの難易度を報告するよう求められます。
スコアの範囲は0（まったく難しくない）から10（非常に難しい）までです。
スコアが高いほど、介入トレーニングの難易度が高いことを示します。

気分と状態の転帰5 - 患者健康質問票-9 (PHQ-9): 総スコア

対照変数として使用される。 PHQ-9は、その9項目が診断·統計マニュアル精神疾患IV（DSM-IV）の診断基準に基づいている測定器具である。 各9項目は0（まったくない）から3（ほぼ毎日）までスコア化できる。 診断尺度としての妥当性と信頼性、うつ重症度評価および治療反応モニタリングにおける有用性は十分に確立されている。

気分と状態のアウトカム6 - 全般性不安障害-7 (GAD-7): 合計スコア

対照変数として使用される。 GAD-7項目は、全般性不安障害の診断基準であるDiagnostic and Statistical Manual of Mental Disorders IV（DSM-IV）の最も顕著な診断特徴を記述している。 GAD-7では、対象者は過去2週間において、全般性不安障害の7つの中核症状にどの程度悩まされているかを尋ねられる。 回答オプションは「まったくない」「数日間」「半分以上の日数」「ほとんど毎日」である。