Verkenningen van de normale neurale gedrags- en pathologische basis van metacognitie (METASENS)

BEMONSTERINGSPLAN

1. Bestaande data Registratie vóór datacreatie: Op de datum van indiening van dit onderzoeksplan voor preregistratie zijn de data nog niet verzameld, aangemaakt of gerealiseerd.
2. Procedures voor het verzamelen van gegevens. Gezonde vrijwilligers zullen geworven worden uit de algemene bevolking. Individuen met schizofrenie zullen worden gerekruteerd uit gemeenschapscentra voor geestelijke gezondheidszorg en poliklinieken in de omgeving van Versailles en uit het FACE-SZ-cohort (FondaMental Academic Centres of Expertise for Schizophrenia) in Versailles. Alle deelnemers zullen naïef zijn voor het doel van de studie, geïnformeerde toestemming geven in overeenstemming met de institutionele richtlijnen en de Verklaring van Helsinki, en een geldelijke vergoeding ontvangen (10€/uur).
3. Steekproefomvang Maximaal 50 gezonde controles versus 50 personen met schizofrenie.

4. Reden voor de steekproefomvang De geschatte steekproefomvang maakt testeffecten van gemiddelde grootte mogelijk tussen individuen met schizofrenie en gezonde controles met een vermogen van 0,8, gebaseerd op eenzijdige tweesteekproeven t-test powerberekening met Cohen's d = 0,5, α = 0,05. Ze maken het mogelijk om mediumcorrelaties te meten binnen groepen met een vermogen van 0,7, gebaseerd op geschatte correlatie-vermogensberekening met r = 0,3, α = 0,05.

   Steekproefgroottes voor elektrofysiologische opnames zijn gebaseerd op eerder onderzoek, met 20 patiënten vs. 20 controles, resulterend in 13 vs. 13 na uitsluiting van uitschieters.

5. Stopregel Optioneel stoppen wordt vermeden door sequentiële Bayes-factoranalyses te gebruiken. Het verzamelen van gegevens stopt wanneer een kritische vergelijking de drempel van BF = 3 of BF = 1/3 bereikt.

   ONTWERPPLAN

6. Onderzoeksopzet De onderzoekers zullen de deelnemers vragen om de bewegingsrichting van een random dot kinetogram te onderscheiden (type 1 taak). Ze zullen een muis gebruiken om aan te geven of de stippen voornamelijk naar rechts of naar links bewogen, door te klikken op de kant die volgens hen overeenkomt met het juiste antwoord (rode en blauwe cirkels, zie figuur 1). Het muistraject dat overeenkomt met de type 1-taak wordt geregistreerd en geanalyseerd. De bewegingsvariantie zal vóór het experiment voor elke proefpersoon worden aangepast met behulp van een trap 1 omhoog/2 omlaag, om een ​​gemiddelde prestatie van 71% te bereiken. Er wordt auditieve feedback afgespeeld als deelnemers binnen meer dan 6 seconden antwoorden. Bij elke proef zullen deelnemers vervolgens op een visuele analoge schaal het vertrouwen in hun reactie aangeven (type 2-taak). De schaal loopt van 0% ("Zeker dat mijn antwoord goed is") tot 100% ("Zeker dat mijn antwoord fout is"). De beginpositie van de cursor komt altijd overeen met 50% zekerheid ("Onzeker over mijn antwoord)". Het experiment bestaat uit 10 blokken van 30 proeven en duurt ongeveer 1 uur.

7. Randomisatie Bewegingsrichting (links of rechts) wordt pseudo-gerandomiseerd, met niet meer dan 4 opeenvolgende pogingen in dezelfde richting.

   ANALYSE PLAN

8. Statistische modellen 8.1. Gedragsgegevens Alle analyses worden uitgevoerd met R, waarbij met name de pakketten afex, BayesFactor, ggplot2, lme4, lmerTest en effecten worden gebruikt. In alle ANOVA's worden vrijheidsgraden gecorrigeerd met behulp van de Greenhouse-Geisser-methode.

   De sociaal-demografische (leeftijd, geslacht, opleiding), cognitieve (premorbide en huidig ​​IQ, en executieve prestaties met planning en werkgeheugen) en stemmingskenmerken (depressie) van de groepen zullen worden vergeleken met behulp van de Student t-test of Χ²-tests indien van toepassing. Alleen variabelen die significant verschillen tussen de twee groepen zullen worden opgenomen als covariaten in de volgende analyses.

   De metacognitieve prestaties zullen voornamelijk worden geanalyseerd met binominale modellen met gemengde effecten tussen nauwkeurigheid en vertrouwen, met groep (patiënt versus controle) en verschillende covariaten (premorbide en huidige IQ, depressie en executieve prestaties met planning en werkgeheugen) als tussensubjectfactoren . De regressiehelling wordt genomen als een indicator van metacognitieve prestaties en asymptoten als een marker van vertrouwensbias, d.w.z. de neiging om hoge of lage betrouwbaarheidsscores te rapporteren, onafhankelijk van taakprestaties. Waarschijnlijkheidsratio-tests zullen de significantie beoordelen.

   Predecisionele gedragsvariabelen (reactietijden, muistrajectparameters) zullen aan het model worden toegevoegd in een secundaire analyse nadat de belangrijkste verschillen tussen patiënten en controles zijn vastgesteld. Geometrische kenmerken van muistrajecten (bewegingsentropie op de x-as) zullen worden gekwantificeerd met behulp van de EMOT- en Mousetrap-pakketten. Correlaties tussen bewegingsentropie en betrouwbaarheid worden gekwantificeerd door R², gecorrigeerd voor het aantal afhankelijke variabelen in verhouding tot het aantal datapunten.

   8.2. Correlatie tussen metacognitieve prestaties en klinische kenmerken bij schizofrenie

   De onderzoekers zullen correlatieanalyses uitvoeren tussen metacognitieve prestaties (regressiehelling tussen metacognitieve beoordelingen en nauwkeurigheid van de eerste orde taak) en verschillende klinische variabelen. De klinische variabelen zijn:

   • De positieve en desorganisatiescores voor de Positive and Negative Syndrome Scale (PANSS), volgens het 5-factorenmodel voorgesteld door van der Gaag et al.
   • De totaalscore op de Birchwood Insight Scale (BIS) voor inzicht in ziekte
   • De totaalscore op de Beck Cognitive Insight Scale (BCIS) voor cognitief inzicht
   • De totale score op de Personal and Social Performance Scale (PSP) voor sociaal functioneren De onderzoekers zullen een Spearman rangordecorrelatietest gebruiken met valse ontdekkingspercentages om te corrigeren voor meerdere vergelijkingen.

   8.3. Elektrofysiologische gegevens Voorbewerking: continue EEG zal worden verkregen bij 1200 Hz met een 64-kanaals Gtec HIamp-systeem. Signaalvoorverwerking zal worden uitgevoerd met behulp van aangepaste Matlab (Mathworks) scripts met behulp van functies uit de EEGLAB-toolbox. Na visuele inspectie worden met artefacten verontreinigde elektroden voor elke deelnemer verwijderd en wordt epoching uitgevoerd bij het begin van type 1-respons. Voor elke periode wordt het signaal van elke elektrode gecentreerd op nul en wordt er naar het gemiddelde verwezen. Na visuele inspectie en verwerping van tijdperken die artefactsignalen bevatten, zal een onafhankelijke componentanalyse worden toegepast op individuele datasets, gevolgd door een semi-automatische detectie van artefactcomponenten op basis van metingen van autocorrelatie, focale kanaaltopografie en generieke discontinuïteit. Na verwerping van artefacten worden met artefacten verontreinigde elektroden geïnterpoleerd met behulp van sferische splines.

   Statistische analyse: de spanningsamplitude wordt gemiddeld binnen tijdvensters (bijv. 20 ms) en geanalyseerd met lineaire modellen met gemengde effecten met behulp van R samen met de lme4- en lmerTest-pakketten. Deze methode maakt het mogelijk om gegevens van een enkel onderzoek te analyseren, zonder middeling over conditie of deelnemers, en zonder discretisatie van betrouwbaarheidsbeoordelingen. Er zullen modellen worden uitgevoerd op elke latentie en elektrode voor individuele proeven, inclusief onbewerkte betrouwbaarheidsclassificatie en nauwkeurigheid als vaste effecten, en willekeurige onderscheppingen voor proefpersonen. Statistische significantie voor elektrofysiologische gegevens binnen interessegebieden (bijv. frontocentrale en linker pariëtale hoofdhuidregio's) zal worden beoordeeld na correctie voor valse ontdekkingspercentages. Waar mogelijk zal clustergebaseerde permutatietest worden gebruikt.

9. Transformaties Gegevens worden getransformeerd als ze de aanname van normaliteit schenden (bijv. omgekeerde reactietijden).

10. Vervolganalyses Naast gemengde logistische regressies, zullen metacognitieve prestaties worden geanalyseerd met behulp van tweede-orde signaaldetectietheorie: meta-d' zal de hoeveelheid perceptueel bewijs weergeven dat beschikbaar is bij het uitvoeren van vertrouwensbeoordelingen. Betrouwbaarheidsbias wordt ook berekend met receiver operating Characteristic Curves (ROC): het gebied tussen de ROC en de hoofddiagonaal wordt gedeeld door de kleine diagonaal, en de betrouwbaarheidsbias wordt gedefinieerd als de log-ratio van het onderste en bovenste gebied. Een ANOVA met groep en geschikte covariabelen als tussen-subjectfactoren zal testen op een afname in metacognitieve efficiëntie en een toename in vertrouwensbias bij patiënten vs. controledeelnemers.

    Drift-diffusion-modellering zal ons in staat stellen om te bepalen welke aspecten van reactietijden tijdens de type 1-taak verschillen tussen schizofrene patiënten en gezonde controles (bijv. bestaan ​​van metacognitieve tekorten op een beslissingslocus.

11. Inferentiecriteria Er wordt gebruik gemaakt van tweezijdige toetsen met groep als tussenproefpersoonfactor. De drempel voor significantie wordt gesteld op alfa = 5%. Waar mogelijk worden Bayes-factoren berekend om nulbevindingen te ondersteunen en stopregels in te stellen (zie hierboven).

12. Gegevensuitsluiting De eerste proeven van elke aandoening worden uitgesloten van analyse als ze grote variaties van het perceptuele signaal bevatten.

    Alleen proeven met reactietijden tussen 100 ms en 6 s voor de type 1-taak worden behouden.

    Deelnemers worden uitgesloten als ze geen 71% nauwkeurigheid kunnen bereiken voor de type 1-taak, reageren in meer dan 6 seconden in de meeste onderzoeken, of als ze de betrouwbaarheidsschaal niet correct gebruiken (bijv. Geen variantie in betrouwbaarheidsrapporten) .

13. Ontbrekende gegevens Het gebruik van gemengde modellen die worden toegepast op gedrags- en elektrofysiologische gegevens zal het mogelijk maken om te gaan met onevenwichtige datasets, zodat gegevensimputatie niet nodig is.
14. Verkennende analyse (optioneel) 14.1. Correlatie tussen metacognitieve bias en klinische kenmerken bij schizofrenie De onderzoekers zullen verkennende Spearman rangorde correlatieanalyses uitvoeren tussen metacognitieve bias (asymptoten van de regressielijn tussen metacognitieve oordelen en nauwkeurigheid van de eerste orde taak) en verschillende klinische variabelen (positieve en desorganisatiescores voor de PANSS, de totaalscore voor BIS, BCIS en PSP).

14.2. Hartslag Hartslag wordt gemeten met een Gtec plethysmografische polssensor en gekwantificeerd als een functie van type 2 prestatie. Op basis van eerdere bevindingen bij gezonde deelnemers, verwachten de onderzoekers dat meer vertrouwen gepaard gaat met een snellere hartslag tussen het begin van de stimulus en type 2-respons. De onderzoekers zullen proberen deze bevindingen te repliceren volgens dezelfde methoden als Allen en collega's en deze uit te breiden naar patiënten.

14.3. galvanische huidrespons (GSR) Wat de hartslag betreft, zal GSR worden gemeten met een speciale Gtec-sensor en gekwantificeerd als een functie van type 2-prestaties met behulp van de Ledalab-toolbox onder Matlab. Voor zover wij weten, heeft geen enkele studie het verband tussen GSR en metacognitie gekwantificeerd, zodat de onderzoekers verkennende analyses zullen uitvoeren.