정서적 처리에 대한 기대 효과

배경:

연구에 따르면 긍정적 인 기대는 긍정적 인 정보에 대한 인식 편견과 관련이 있으며 정서적 처리의 신경망의 변화와 관련이 있습니다. 그러나 근본적인 기대 효과가 어떻게 정서적 입력에 대한 반응 편향을 조절하는지는 확실하지 않습니다. 최근의 연구는 정서적 처리에 대한 기대 효과에서인지 제어 및 하향식 조절의 중요성, 우울증 환자와 같은인지 적으로 취약한 개인에게는 덜 효과적 일 수있는 메커니즘을 보여 주었다. 위약 진통제에 대한 연구에 따르면 그러한 높은 레벨 프로세스뿐만 아니라 낮은 수준의 프로세스는 위약 효과에 중요한 역할을합니다. 이러한 낮은 수준의 프로세스가 정서적 위약 효과에 관여하는 방법은 상대적으로 알려져 있지 않지만 감정 시스템의 장기 조절이 일반적으로 학습과 경험에 의해 형성되는 계산적으로 덜 비용이 많이 드는 상향식 프로세스에 의존한다는 점을 감안할 때 매우 관련성이 높습니다. 따라서이 연구는 기대와 이전 경험이 감정 처리를 조절하는 방법에 대한 신경 행동 메커니즘을 조사하는 것을 목표로합니다.

채용 계획 :

건강한 참가자는 온라인 광고를 통해 자발적으로 모집됩니다. 기본 자격을 평가하기위한 초기 짧은 선별 검사 (포함 및 제외 기준 참조)는 전화를 통해 진행되며 다음 설문지를 포함하여 현장에서 광범위한 상영이 이어집니다.

• 인구 통계
• 교육
• 이전 치료 경험, 치료 기대 및 치료 효과에 대한 일반 등급 척도 (G-EEE)
• Beck Depression Inventory (BDI)

설계:

이 연구는 3 일로 구성됩니다 : 한 번의 선별 일 및 2 일 연구 일. 선별 당일에 적격성을 평가하는 것 외에도 참가자는 옥시토신으로 도입되는 식염수 코 스프레이를 받게됩니다. 치료 기대치는 얼굴 인식의 맥락에서 기대치를 체계적으로 조작하는 확립 된 기대 유도 프로토콜을 통해 유도 될 것입니다. "옥시토신"에 대한 긍정적 인 기대는 옥시토신의 메커니즘을 자세히 설명하는 비디오 다큐멘터리를 통해 유도 될 것이며, 감정적 처리에서 분위기 향상 효과와 역할을 강조합니다. 자세히, 참가자들은 감정 분류 작업에 대한 짧은 교육을 완료하고, 비디오 다큐멘터리를보고, 비강 스프레이를 자체 관리하고, 시각적 아날로그 척도 (VAS, "예상되는 분위기 향상"에서 "강한 예상 분위기 향상"에 이르기까지 기대치를 평가 한 다음 다시 같은 교육을 완료합니다. 그러나 두 번째 훈련은 은밀하게 조작되며 행복한 얼굴 표정의 탐지를 용이하게하도록 설계되었습니다. 하루가 끝날 무렵 그들은 VAS와의 경험을 평가할 것입니다 ( "긍정적 인 분위기 변화 경험"에서 "큰 긍정적 인 분위기 변화를 경험했습니다"). 비밀 조작 된 훈련과 결합 된 이러한 기대 유도는 이미 선별 당일에 구현되어 "옥시토신"과 관련된 긍정적 인 이전 경험을 확립하여 연구 일에 위약 효과를 향상시킵니다. 참가자가 선별 당일 치료를 믿지 않는 경우 주요 연구에는 포함되지 않습니다.

크로스 오버 실험에서 1 주일 간격의 2 일 동안 참가자는 fMRI 스캔을받습니다. 스캔하기 전에 참가자는 카운터 균형 설계에서 옥시토신 (위약 조건) 또는 식염수 (제어 조건)로 도입되는 식염수 코 스프레이를 받게됩니다. 비디오 다큐멘터리를 통해 기대가 강화됩니다. 비디오 후 참가자는 그 날에 할당 된 조건 ( "옥시토신"또는 제어)에 대한 구두 지침을 받고, 비강 스프레이를 자체 관리하며, 기대치를 평가합니다. 할당 된 조건에 따라 참가자는 표준 교육 (제어 조건) 또는 은밀하게 조작 된 훈련 ( "옥시토신"조건)을 완료합니다. 참가자는 현재의 분위기 (VAS를 사용하여) 세 가지 시점 (비강 스프레이 투여 전, 조작 훈련 후 및 FMRI 스캔 후 및 FMRI 스캔 후)을 평가합니다. 각 학업이 끝나면 참가자는 자신의 경험을 평가합니다. 스캐너에서 감정 분류 작업이 수행되는 동안 참가자는 감정적 강도가 다양하며 행복하거나 두려운 또는 중립적으로 다양한 감정적 인 얼굴 표정의 이미지를 표시하는 감정 분류 작업이 수행됩니다. 제어 측정으로, 수평 시선 궤적 (고정 및 시선 변화 패턴)은 시선 추적을 사용하여 기록됩니다.

가설 :

연구자들은 긍정적 인 기대치가 기분 상태와 작업 정확도에 미치는 영향을 조사하고 긍정적 인 기대가 정서적 자극의 처리 및 분류와 관련된 단일 및 다변량 FMRI 신호 패턴을 어떻게 조절하는지 조사 할 것입니다. 보다 구체적으로, 그들은 다음을 가정합니다.

• 긍정적 인 기대는 분위기를 향상시키고 미묘한 행복한 얼굴 표정을 감지하는 정확도를 향상시킵니다.
• 미묘한 행복한 얼굴에 대한 감각, 정서 및인지 영역의 fMRI 패턴은 긍정적 인 치료 기대 조건에서 명백한 행복한 얼굴 로컬라이저에 의해 유발 된 패턴과 더 유사합니다.
• 행복 강도에 따른 패턴 비 유사성은 위약 조건에서 감소합니다.
• 분위기, 행복한 얼굴 정확도 및 신경 패턴에 대한 기대 효과는 조작 된 훈련에 의해 유발 된 사전 경험의 기대 등급 및 측정과 관련이 있습니다.

분석 계획 :

행동 분석의 경우, 실험실에서 개발 된 통계 프로토콜이 적용되며, 심리적 기능에서 파생 된 응답 임계 값 및 민감도에 중점을 둡니다. 분위기 상태 및 작업 정확도 및 치료 후 경험에 대한 기대치의 영향은 T- 검정, 반복 측정 ANOVA 및 Pearson 상관 관계를 포함한 일반적인 선형 모델 프레임 워크의 통계 테스트를 사용하여 평가됩니다. 통계적 유의성은 0.05의 알파 값을 기준으로 가정됩니다. 감정 별 심리적 반응 기능은 제어 조건에서 위약 조건에서 개별 정확도 율을 회복함으로써 도출됩니다. 심리적 반응 기능을 통해 응답 경향 (절편) 및 지각 감도 (기울기)와 관련하여 기대치 효과를 분리 할 수 ​​있습니다.

일 변량 FMRI 분석의 경우, 2 단계 랜덤 효과 일반 선형 모델 (GLM) 접근법이 사용될 것이며, HRF (Hemodynamic Response Function)를 사용한 모델링 작업 관련 활동. 전체 뇌 분석 (클러스터 레벨 보정) 및 소규모 관심 영역 (ROI) 접근법이 적용됩니다 (P <.05 FWE가 수정). 다변량 표현 유사성 분석 (RSA) 접근법은 미묘한 감정적 얼굴 제시 동안 FMRI 패턴의 유사성을 명백한 감정적 얼굴 로컬 라이저에서 파생 된 패턴과 비교하는 데 사용될 것입니다. RSA 프로토콜은 이전에 실험실에서 개발되었습니다.

여기에 제시된 연구는 협업 연구 센터 (CRC) SFB/TRR289의 일부이며 Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG, ID : 422744262)가 자금을 지원합니다.