메탐페타민 사용 장애에 대한 파일럿 TMS

개요: 이것은 선택된 결과에 대한 비교 그룹으로 과거 대조군을 포함하는 단일군 임상 시험입니다. MAUD가 있는 피험자는 4주 동안 DLPFC 및 MPFC에 대한 이중 표적 세타 버스트 자극의 16회 세션을 받게 됩니다. 우리는 12주 동안 결과를 따를 것입니다. 결과에는 치료 유지, 갈망, 자가 보고된 MA 또는 각성제 사용, 소변 약물 선별 결과, 우울 증상, 불안 증상, 수면의 질, 삶의 질, 반응 억제 및 기능적 연결성이 포함됩니다. 기능적 연결성을 측정하기 위한 자기 공명 영상(MRI)과 반응 억제를 측정하기 위한 플랭커 작업은 기준선 및 4주에 완료됩니다. 자세한 내용은 결과 측정 섹션에서 제공됩니다. 피험자는 또한 성격 특성의 척도인 기준선에서 Big Five Inventory를 완료하여 이것이 치료 및 연구 유지를 포함한 결과와 어떻게 관련되는지 탐색합니다.

MR 이미지 획득: MRI는 베이스라인과 마지막 TMS 세션 후에 완료됩니다. MRI 세션은 각 사이트의 연구 전용 MRI 스캐너를 사용하여 진행됩니다. 해부학적 이미지에는 1.0mm 등방성 공간 해상도의 체적 T1 및 T2 가중 이미지가 포함됩니다. 휴식 상태 fMRI를 수행하여 20분 분량의 데이터를 수집합니다.

통계 분석:

연구 유지 및 심리사회적 치료: 4주간의 TMS 치료 기간을 완료하고 후속 월별 후속 방문을 완료한 피험자의 비율을 설명합니다. Kaplan-Meier 곡선을 사용하여 연구 및 심리사회적 치료에서의 유지를 설명합니다. 비유지가 충분히 흔한 경우 Cox 회귀를 사용하여 유지의 예측 변수로 기준 측정을 탐색합니다. 샘플 크기로는 다변량 분석이 불가능할 것으로 예상됩니다.

증상 및 충동 제어 측정: 다른 측정에 대한 기본 분석은 4주 TMS 치료 기간 동안의 변화에 ​​초점을 맞춥니다. 매주 또는 격주로 평가되는 증상의 변화(예: 갈망, 우울증, 감정, 불안, 수면)은 적절한 분포를 가진 일반화된 선형 혼합 모델을 사용하여 평가됩니다. 우리는 MA 또는 기타 자극제 사용일에 대한 포아송 분포를 예상하고 로짓 링크가 있는 이항 분포를 사용하여 양성 소변 약물 선별의 변화를 평가할 것입니다. 시간은 치료 중 변화의 기울기를 평가하기 위한 주요 관심 변수가 될 것입니다. 쌍체 t-검정 또는 Wilcoxon 부호 순위 검정을 사용하여 기준선 및 치료 4주 후에 완료된 측정의 변화를 평가합니다. 기준선 및 4주에서의 측정을 8주 및 12주에서의 측정과 유사하게 비교할 것이지만, TMS가 끝난 후에 효과의 감소가 발생할 수 있으므로 별도의 분석에서 수행합니다.

기능적 연결성 분석: fMRI 기능적 연결성 분석은 표준 분석 파이프라인을 사용하여 수행됩니다. 기능적 이미지는 뇌 추출, 동작 보정, 공간 평활화(6mm FWHM) 및 시간적 필터링(.008Hz < f < 0.08Hz)을 포함한 사전 처리를 거칩니다. 전처리 후 fMRI 신호는 이미지 기반 추정치 및 모션 보정 매개변수를 사용하여 잠재적인 노이즈 소스에 대해 보정됩니다. 수정된 결과 시계열은 모든 기능 연결 분석에 사용됩니다. 관심 영역(ROI)에 대한 사전 처리된 이미징 데이터에서 시계열 데이터를 추출하여 기능적 연결성을 측정합니다. 여러 ROI를 검사하고 이전에 Yeo와 동료가 발표한 좌표 위치를 기반으로 구체(반경 6mm)로 정의합니다. 구체적으로, 우리는 인지 제어 및 돌출(DLPFC - 전방 섬엽, DLPFC - 전방 대상) 및 보상 처리/동기 회로(MPFC - 복측 선조체)와 관련된 대상-작동 네트워크의 연결성에 중점을 둘 것입니다. 분석은 오른쪽과 왼쪽 반구에 걸쳐 평균화되지만 오른쪽과 왼쪽 반구 사이의 차이점도 탐구할 것입니다. ROI의 시계열은 다른 ROI의 시계열과 상호 연관되어 지역 간의 기능적 연결 강도를 결정합니다. 결과 Pearson의 r은 통계 분석의 정규성을 개선하기 위해 Fisher의 z 점수로 변환됩니다. 각 ROI 쌍 연결(DLPFC - 전방 인슐라, DLPFC - 전방 대상, MPFC - 복부 선조체)을 종속 변수로 취급합니다. 1차 분석은 쌍을 이룬 t-테스트 또는 Wilcoxon 부호 순위 테스트를 사용하여 기준선과 TMS 치료 후의 연결성을 비교합니다. Pearson 또는 Spearman 상관관계와 선형 회귀 또는 혼합 모델을 사용하여 연결성과 변화의 상관관계를 탐색합니다.

탐색적 분석: 기능적 연결성을 위해 후속 탐색적 복셀 방식 분석이 수행되어 수천 개의 개별 예측자를 제공합니다. 이는 대규모 구획 ROI 기반 분석에서 결과를 확인하는 데 도움이 됩니다. 위에서 설명한 ROI 기반 분석에 사용된 것과 동일한 통계 모델을 복셀 수준에서 사용합니다. Voxel-wise 데이터는 예측 변수의 수가 참가자 수를 훨씬 초과하는 고차원 문제를 만듭니다. 랜덤 포레스트와 같은 기계 학습 방법은 고차원 하위 ​​분석을 처리하는 데 사용됩니다. 랜덤 포레스트에는 최소한의 데이터 가정이 필요하고 비선형 및 상호 작용 효과를 자동으로 설명하며 고차원 컨텍스트에서 유용한 예측 변수를 식별하는 데 유용한 것으로 입증되었습니다.

과거 대조군과의 비교: 우리는 연령, 성별, 부위 및 심리사회적 치료 양식과 일치하는 MA 사용 장애 환자의 과거 대조군과 차트 검토에서 심리사회적 치료 프로그램 및 긍정적인 소변 약물 스크리닝의 유지를 비교할 것입니다. 치료 유지는 로그 순위 테스트를 사용하여 비교됩니다. 후속 조치의 각 주의 양성 소변 약물 스크린은 관심 변수로서 TMS 연구 참여와 함께 대상에 클러스터링된 로짓 링크가 있는 일반화된 추정 방정식 모델을 사용하여 비교될 것입니다.