Actietendensen en prognose bij depressieve stoornis

Het ontwikkelen van klinische en psychologische markers die kenmerkend zijn voor de grote subgroep van patiënten met ernstige depressie die geen baat hebben bij serotonerge antidepressiva die als eerstelijnsbehandeling worden aangeboden, is van het grootste klinische belang, maar is tot nu toe niet bereikt. Klinische en psychologische indicatoren zouden ideaal zijn bij het voorspellen van non-respons op antidepressiva, gezien hun brede beschikbaarheid. Tot nu toe hebben deze maatregelen echter geen nauwkeurige voorspellingen op individueel niveau opgeleverd. Nieuwe voorspellers van prognose en behandelingsrespons bij depressieve stoornis (MDD) kunnen waarde toevoegen aan de ontwikkeling van gerichte behandelingen en gestratificeerde benaderingen om de langetermijnresultaten van personen met MDD te verbeteren.

De psychologische onderbouwing van de reactie van patiënten op de behandeling is een belangrijke onderzoeksrichting geweest. Zoals voorgesteld door het herziene aangeleerde hulpeloosheidsmodel, is een centrale cognitieve kwetsbaarheid voor MDD de neiging om zichzelf overdreven de schuld te geven van negatieve gebeurtenissen in iemands leven. In overeenstemming met de theorie hebben eerdere studies het belang aangetoond van zelfverwijtende vooringenomenheid, zowel als een kwetsbaarheidsfactor als als een symptoom van depressie. Zo is in een recent onderzoek aangetoond dat personen met een in remissie gebrachte MDD meer vooroordelen over zelfverachting hadden in vergelijking met gezonde controledeelnemers. Aangezien MDD een levenslange diagnose is, kan het begrijpen van de verschillen tussen teruggegeven MDD en gezonde controles helpen bij het identificeren van kwetsbaarheidskenmerken die verband houden met MDD. De vondst van zelfbeschuldigende vooroordelen bij in remissie gebrachte MDD demonstreert dus de potentiële rol van zelfbeschuldiging als een kwetsbaarheidskenmerk en een nieuwe cognitieve marker voor MDD die aanwezig blijven tijdens remissie en mogelijk kwetsbaarheid vormen voor herhaling. Een beperking in eerdere studies is echter dat mensen onder bepaalde omstandigheden moeite hebben gehad met het onderscheiden van hun morele emoties, zoals schaamte en schuldgevoel. Eerdere metingen die deze emoties beoordeelden, waren grotendeels afhankelijk van de subjectieve beoordeling van deelnemers en zijn dus problematisch in termen van het differentiëren van de morele emoties.

Bovendien pakken deze maatregelen de adaptieve of onaangepaste aard van morele emoties niet aan. Zoals voorgesteld door Tangney, kunnen morele emoties zowel adaptief als onaangepast zijn, en dit verschil wordt mogelijk bepaald door de verschillende actietendensen van een individu die samenhangen met hun morele emoties. Actietendensen beschrijven een impliciete cognitieve en motiverende toestand voordat een actie wordt ondernomen. Er werd gesuggereerd dat adaptieve actieneigingen, zoals het gevoel hebben excuses aan te bieden, geassocieerd waren met zelfbeschuldigende emoties zoals schuldgevoelens, en onaangepaste actieneigingen zoals het gevoel hebben zich te verstoppen en afstand van zichzelf te creëren, werden geassocieerd met schaamte. Een empirisch onderzoek naar de associaties tussen actietendensen en zelfbeschuldigende emoties ontbreekt echter. Verder onderzoek naar dit onderwerp is belangrijk voor het begrijpen van de potentiële rol van actietendensen als een nieuwe maatstaf voor zelfbeschuldiging en de associatie ervan met de kwetsbaarheid voor MDD. Het is belangrijk maatregelen voor actietendensen te ontwikkelen met een hoge ecologische validiteit. In eerdere studies heeft onze onderzoeksgroep een computertaak ontwikkeld die actietendensen meet en deze gebruikt om de prognose bij MDD te voorspellen. Het bleek dat deze taak het herhalingsrisico bij mensen met MDD kan voorspellen, wat een grote effectgrootte laat zien (Cohen's d=.96). Er waren echter twee grote beperkingen. Ten eerste werd de taak verbaal gebruikt en bevatte hij abstracte beschrijvingen van scenario's (bijv. "Je gedraagt ​​je gierig tegenover je vriend"), wat de taak afhankelijk maakt van hoe goed de deelnemers zich de scenario's kunnen voorstellen. Ten tweede maakte het gebrek aan meeslependheid van de taak het moeilijk om deel te nemen, wat de ecologische validiteit van de taak kan beperken.

Op virtual reality (VR) gebaseerde assessment is een nieuw paradigma voor cognitieve evaluatie in vergelijking met de traditionele papier-en-potlood of geautomatiseerde assessment. Er werd gesuggereerd dat VR-scenario's veelbelovende hulpmiddelen zijn voor cognitieve beoordelingen en er is aangetoond dat ze veilig zijn voor de beoordeling van angststoornissen en depressie. Belangrijk is dat de interactieve en meeslepende aard van virtual reality het mogelijk maakt om een ​​cognitieve taak te ontwikkelen die boeiend is en een hogere ecologische validiteit heeft, wat ideaal zou zijn voor het identificeren van nieuwe cognitieve markers van MDD-uitkomsten. Daarom zal deze studie ernaar streven een virtual reality-taak te gebruiken om schuldgerelateerde actietendensen te meten.

Er zijn drie grote onderzoeksvragen van dit onderzoek

1. Is MDD geassocieerd met een hogere neiging tot onaangepaste actieneigingen, zoals afstand nemen en verbergen, in vergelijking met een niet-MDD-controlegroep?
2. Zijn onaangepaste zelfverwijt-gerelateerde actietendensen geassocieerd met een slechte prognose voor de huidige depressieve stoornis wanneer ze zoals gebruikelijk in de eerste lijn worden behandeld?
3. Kunnen maladaptieve zelfverwijt-gerelateerde actietendensen worden gebruikt om de prognose van MDD op individueel niveau te voorspellen in combinatie met andere voorspellers met behulp van een genest elastisch-net geregulariseerd dubbel-kruis-gevalideerd regressiemodel? (https://github.com/AndrewLawrence/dCVnet). Dit gebruikt zowel primaire als secundaire voorspellers in hetzelfde model.

Onze voorgestelde primaire voorspellers van de prognose voor depressieve stoornis zijn de volgende (deze zullen worden gebruikt in een niet-geregulariseerd meervoudig regressiemodel):

1. Percentage proeven waarbij werd gekozen voor verstoppen zoals gemeten door de VR-taak
2. Percentage trials waarin werd gekozen voor afstand nemen zoals gemeten door de VR-taak
3. Autonomie totaalscore zoals gemeten door de Personal Style Inventory
4. Sociotropie totaalscore zoals gemeten door de Personal Style Inventory
5. Maudsley Staging Model totale score
6. Naleving van de behandeling zoals gemeten op een ordinale schaal (hoe regelmatig heeft u de afgelopen maand uw antidepressiva in de voorgeschreven dosis ingenomen? 0=nooit, 1=soms, 2=meer dan de helft van de tijd, 3=meestal, 4=bijna elke dag, 5=elke dag)
7. Ontvangen sociale steun zoals gemeten door de Maatschappelijke Ondersteuningsschaal
8. Baseline depressiescore zoals gemeten door de Self-rated Quick Inventory of Depressive Symptomatology (QIDS-SR-16) en de Maudsley-Modified Patient Health Questionnaire -9 (MM-PHQ-9, er zullen twee afzonderlijke modellen worden uitgevoerd voor het gebruik van ofwel QIDS- SR-16 of de MM-PHQ-9 als uitkomstvariabele).
9. Baseline angstsymptomen zoals gemeten door de beoordeling van de gegeneraliseerde angststoornis
10. Optimalisatie van antidepressiva tijdens de follow-upperiode op een ordinale schaal (0=geen nieuw antidepressivum/stoppen met huidig ​​antidepressivum of dosis verlagen, 1=verhoging van effectieve dosis naar hogere dosis, 2=verhoging van niet-effectieve naar effectieve dosis/of overstappen op een ander antidepressivum in effectieve dosis)

Andere potentiële voorspellers in secundaire analyses voor een niet-geregulariseerd regressiemodel:

1. Coping-mechanisme zoals gemeten door de Brief COPE
2. Soort behandeling verkregen tijdens de vier maanden (bijv. SSRI of niet-SSRI)
3. Affectieve labiliteit
4. Trauma in het vroege leven
5. Lichamelijke comorbiditeit
6. Leeftijd
7. Geslacht
8. Onderwijs
9. Leeftijd van aanvang
10. Aantal eerdere afleveringen