메타인지의 정상적인 신경 행동 및 병리학적 기반에 대한 탐구 (METASENS)

샘플링 계획

1. 기존 데이터 데이터 생성 전 등록: 본 연구계획서의 사전등록 제출일 현재까지 데이터가 수집, 생성, 구현되지 않은 상태입니다.
2. 데이터 수집 절차. 건강한 자원 봉사자는 일반 인구에서 모집됩니다. 정신 분열증이 있는 개인은 베르사유 지역의 지역 사회 정신 건강 센터 및 외래 진료소와 베르사유의 FACE-SZ(FondaMental Academic Centers of Expertise for Schizophrenia) 코호트에서 모집됩니다. 모든 참가자는 연구 목적에 순진하고 기관 지침 및 헬싱키 선언에 따라 정보에 입각한 동의를 하고 금전적 보상(10€/h)을 받습니다.
3. 샘플 크기 최대 50명의 건강한 대조군 대 정신분열증이 있는 50명의 개인.

4. 표본 크기의 근거 예상 표본 크기는 Cohen의 d = 0.5, α = 0.05를 사용한 단측 2표본 t 검정 검정력 계산을 기반으로 정신 분열증이 있는 개인과 건강한 대조군 사이에 중간 크기의 검정 효과를 검정력 0.8로 허용합니다. r = 0.3, α = 0.05인 대략적인 상관 관계 검정력 계산을 기반으로 0.7의 검정력으로 그룹 내 중간 상관 관계를 측정할 수 있습니다.

   전기생리학적 기록을 위한 샘플 크기는 20명의 환자 대 20명의 대조군이 있는 이전 연구를 기반으로 하며, 특이점 배제 후 13명 대 13명이 되었습니다.

5. 중지 규칙 선택적 중지는 순차적인 Bayes 요인 분석을 사용하여 피할 수 있습니다. 중요한 비교가 BF = 3 또는 BF = 1/3의 임계값에 도달할 때마다 데이터 수집이 중지됩니다.

   설계 계획

6. 연구 설계 조사자는 참가자에게 무작위 도트 키네토그램(유형 1 작업)의 움직임 방향을 구별하도록 요청할 것입니다. 마우스를 사용하여 정답에 해당한다고 생각하는 쪽을 클릭하여 점이 대부분 오른쪽으로 이동했는지 왼쪽으로 이동했는지 표시합니다(빨간색과 파란색 원, 그림 1 참조). 유형 1 작업에 해당하는 마우스 궤적이 기록되고 분석됩니다. 동작 분산은 1up/2down 계단을 사용하여 실험 전에 각 대상에 맞게 조정되어 평균 성능 71%에 도달합니다. 참가자가 6초 이상 응답하면 청각 피드백이 재생됩니다. 각 시험에서 참가자는 시각적 아날로그 척도로 응답에 대한 자신감을 표시합니다(유형 2 작업). 척도 범위는 0%("확실히 내 응답이 맞음")에서 100%("확실히 내 응답이 틀렸음")입니다. 커서의 초기 위치는 항상 50% 신뢰도에 해당합니다("내 응답이 불확실함"). 실험은 30회 시도의 10블록으로 구성되며 약 1시간 동안 지속됩니다.

7. 무작위화 동작 방향(왼쪽 또는 오른쪽)은 의사 무작위화되며 동일한 방향으로 4회 이하의 연속 시도를 합니다.

   분석 계획

8. 통계적 모델 8.1. 동작 데이터 모든 분석은 특히 afex, BayesFactor, ggplot2, lme4, lmerTest 및 효과 패키지를 사용하여 R로 수행됩니다. 모든 ANOVA에서 자유도는 Greenhouse-Geisser 방법을 사용하여 수정됩니다.

   그룹의 사회-인구학적(연령, 성별, 교육), 인지(병전 및 현재 IQ, 계획 및 작업 기억을 통한 실행 수행) 및 기분(우울증) 특성은 적절한 경우 Student t 테스트 또는 Χ² 테스트를 사용하여 비교됩니다. 두 그룹 간에 크게 다른 변수만 다음 분석에서 공변량으로 포함됩니다.

   메타인지 성능은 개체 간 요인으로 그룹(환자 대 대조군) 및 여러 공변량(병전 및 현재 IQ, 계획 및 작업 기억을 통한 우울증 및 집행 성과)을 사용하여 정확도와 신뢰도 사이의 이항 혼합 효과 모델로 주로 분석됩니다. . 회귀 기울기는 메타인지 성능의 지표로, 점근선은 신뢰 편향의 마커로 사용됩니다. 우도비 테스트는 중요성을 평가합니다.

   사전 결정 행동 변수(반응 시간, 마우스 궤적 매개변수)는 환자와 대조군 간의 주요 차이점이 확립된 후 2차 분석에서 모델에 추가됩니다. 마우스 궤적의 기하학적 특징(x축의 모션 엔트로피)은 EMOT 및 Mousetrap 패키지를 사용하여 정량화됩니다. 모션 엔트로피와 신뢰도 사이의 상관 관계는 R²로 정량화되며 데이터 포인트 수에 대한 종속 변수 수에 대해 조정됩니다.

   8.2. 정신분열병에서 메타인지능력과 임상적 특성과의 상관관계

   조사관은 메타인지 성능(메타인지 판단과 1차 작업의 정확도 사이의 회귀 기울기)과 여러 임상 변수 사이의 상관 관계 분석을 실행할 것입니다. 임상 변수는 다음과 같습니다.

   • van der Gaag 등이 제안한 5요인 모델에 따른 양성 및 음성 증후군 척도(PANSS)에 대한 양성 및 무질서 점수.
   • 질병에 대한 통찰력을 위한 Birchwood Insight Scale(BIS)의 총점
   • 인지 통찰력에 대한 Beck Cognitive Insight Scale(BCIS)의 총점
   • 사회적 기능에 대한 PSP(Personal and Social Performance Scale)의 총 점수 조사관은 다중 비교를 수정하기 위해 허위 발견률과 함께 Spearman 순위 상관 테스트를 사용합니다.

   8.3. 전기생리학적 데이터 전처리: 64채널 Gtec HIamp 시스템을 사용하여 1200Hz에서 연속 EEG를 수집합니다. 신호 전처리는 EEGLAB 도구 상자의 기능을 사용하는 맞춤형 Matlab(Mathworks) 스크립트를 사용하여 수행됩니다. 육안 검사 후 각 참가자에 대해 아티팩트로 오염된 전극을 제거하고 유형 1 반응 시작 시 에포칭을 수행합니다. 각 에포크에 대해 각 전극의 신호는 0에 집중되고 평균 참조됩니다. 인공물 신호를 포함하는 에포크의 육안 검사 및 거부에 이어 개별 데이터 세트에 독립적인 구성 요소 분석이 적용되고 자기 상관, 초점 채널 지형 및 일반 불연속성의 측정을 기반으로 인공물 구성 요소를 반자동으로 감지합니다. 아티팩트 거부 후 아티팩트로 오염된 전극은 구형 스플라인을 사용하여 보간됩니다.

   통계 분석: 전압 진폭은 임시 창(예: 20ms) 내에서 평균화되고 lme4 및 lmerTest 패키지와 함께 R을 사용하여 선형 혼합 효과 모델로 분석됩니다. 이 방법을 사용하면 조건 또는 참가자에 대한 평균화 없이 단일 시험 데이터를 분석하고 신뢰도 등급을 이산화할 수 없습니다. 모델은 고정 효과로서의 원시 신뢰 등급 및 정확도, 피험자에 대한 무작위 절편을 포함하여 개별 시험에 대해 각 잠복기 및 전극에서 수행됩니다. 관심 영역(예: 전두엽 중앙 및 왼쪽 정수리 두피 영역) 내의 전기생리학적 데이터에 대한 통계적 유의성은 잘못된 발견률에 대한 보정 후 평가됩니다. 가능한 경우 클러스터 기반 순열 테스트가 사용됩니다.

9. 변환 정규성 가정(예: 역 반응 시간)을 위반하는 경우 데이터가 변환됩니다.

10. 후속 분석 혼합 로지스틱 회귀 외에도 메타인지 성능은 2차 신호 감지 이론을 사용하여 분석됩니다. meta-d'는 신뢰도 판단을 수행할 때 사용할 수 있는 지각 증거의 양을 반영합니다. 신뢰 편향은 ROC(수신기 작동 특성 곡선)로도 계산됩니다. ROC와 주요 대각선 사이의 영역은 보조 대각선으로 나뉘고 신뢰 편향은 하위 영역과 상위 영역의 로그 비율로 정의됩니다. 개체 간 요인으로 그룹 및 적절한 공변량을 사용하는 ANOVA는 메타인지 효율성의 감소와 환자 대 대조군 참가자의 신뢰 편향 증가를 테스트합니다.

    드리프트-확산 모델링을 통해 정신분열증 환자와 건강한 대조군(예: 드리프트 속도 및 경계 분리) 간에 유형 1 작업 중 반응 시간의 어떤 측면이 다른지 결정할 수 있으며 이러한 차이가 신뢰도 판단을 결정하는 방법을 평가하여 테스트를 허용합니다. 결정 궤적에서 메타인지적 결함의 존재.

11. 추론 기준 개체 간 요인으로 그룹을 사용하는 양측 테스트가 사용됩니다. 유의성에 대한 임계값은 알파 = 5%로 설정됩니다. 가능한 경우 Bayes 요인을 계산하여 null 결과를 지원하고 중지 규칙을 설정합니다(위 참조).

12. 데이터 제외 각 조건의 첫 번째 시도는 지각 신호의 큰 변화가 포함된 경우 분석에서 제외됩니다.

    유형 1 작업에 대한 반응 시간이 100ms에서 6s 사이인 시험만 유지됩니다.

    참가자는 유형 1 작업에서 71% 정확도에 도달하지 못하거나 대부분의 시험에서 6초 이상 응답하거나 신뢰 척도를 제대로 사용하지 않는 경우(예: 신뢰도 보고서에 변동 없음) 제외됩니다. .

13. 누락된 데이터 행동 및 전기 생리학적 데이터에 적용된 혼합 모델을 사용하면 불균형 데이터 세트를 처리할 수 있으므로 데이터 전가가 필요하지 않습니다.
14. 탐색적 분석(선택 사항) 14.1. 정신분열병에서 메타인지 편향과 임상적 특징 사이의 상관관계 조사관은 메타인지 편향(메타인지적 판단과 1차 작업의 정확도 사이의 회귀선의 점근선)과 여러 임상 변수(양성 및 와해 점수에 대한 PANSS, BIS, BCIS 및 PSP의 총점).

14.2. 심박수 심박수는 Gtec 혈량 측정 맥박 센서로 측정되며 유형 2 성능의 함수로 정량화됩니다. 건강한 참가자의 이전 연구 결과를 기반으로 연구자들은 자극 개시와 유형 2 반응 사이의 더 빠른 심박수와 관련될 더 큰 신뢰도를 기대합니다. 조사관은 Allen 및 동료와 동일한 방법에 따라 이러한 결과를 복제하고 환자에게 확장하려고 시도할 것입니다.

14.3. 전기적 피부 반응(GSR) 심박수의 경우 Gtec 전용 센서로 GSR을 측정하고 Matlab의 Ledalab 도구 상자를 사용하여 유형 2 성능의 함수로 정량화합니다. 우리가 아는 한, 연구자가 탐색적 분석을 수행할 수 있도록 GSR과 메타인지 사이의 연관성을 정량화한 연구는 없습니다.