Czynniki neurokognitywne w odpowiedzi na leczenie związane z używaniem substancji: sposoby nagradzania projektu abstynencji (WRAP)

Metody elektrofizjologiczne, w tym podejścia związane z potencjałem zdarzeń i łącznością funkcjonalną, mogą potencjalnie wyjaśnić mechanizmy odpowiedzi na leczenie związane z używaniem substancji i scharakteryzować indywidualne różnice w tym zakresie. Weterani są w nieproporcjonalnym stopniu dotknięci zaburzeniami uzależnień, z których szczególnie problematyczne jest zaburzenie związane z używaniem kokainy (CUD), ze względu na wysokie wskaźniki nawrotów i brak zatwierdzonych opcji farmakoterapii. Interwencje behawioralne w przypadku CUD stały się zatem ważnym celem, a zarządzanie awaryjne (CM) okazało się najlepiej wspieranym podejściem. CM obejmuje wzmacnianie abstynencji kokainowej (ustalonej poprzez obiektywne testy) z wiarygodną, ​​krótkoterminową nagrodą, taką jak szanse na wygranie nagród (tj. CM oparty na nagrodach lub PBCM). Biorąc pod uwagę solidne wsparcie empiryczne, ogólnokrajowe rozpowszechnianie PBCM jest wspierane przez inicjatywę VHA od 2011 roku. Jednak wskaźniki odpowiedzi PBCM są zmienne, a długoterminowe korzyści są ograniczone – problemy potęguje koszt wdrożenia w odniesieniu do personelu i nagród. Podejścia oparte na pomiarach do wdrażania PBCM obiecują poprawę skuteczności i wydajności programowania CM, ale nie zostały jeszcze zbadane w VA ani rozważone w odniesieniu do obiecujących neuromarkerów. Co ważne, dwie wersje PBCM są już wykorzystywane w ośrodkach VA i mogą w różny sposób przynosić korzyści osobom o różnych profilach neurokognitywnych. W szczególności programy VA PBCM wykorzystują zachęty abstrakcyjne (nagroda kuponowa) lub konkretne (namacalna nagroda), z których ta ostatnia może skuteczniej zachęcać do abstynencji u weteranów o słabych zdolnościach myślenia i planowania zorientowanych na przyszłość. Podczas gdy wybór między istniejącymi wariantami PBCM odzwierciedla obecnie wyłącznie względy praktyczne, funkcjonowanie neurokognitywne przed leczeniem może znacząco i realistycznie wpływać na podejmowanie decyzji klinicznych w tym zakresie.

Projekt ten ma na celu przyspieszenie wdrażania CM opartego na pomiarach poprzez przetestowanie nowego modelu neurokognitywnego z natychmiastowymi implikacjami dla wykorzystania abstrakcyjnych i konkretnych zachęt PBCM w VA. W szczególności model podejmowania decyzji zorientowanych na przyszłość (FMDM) zakłada, że ​​CM opiera się na reprezentacji celu zorientowanej na przyszłość i samokontroli, aby wspierać abstynencję podczas podejmowania decyzji związanych z użytkowaniem w danej chwili. Dla osób z większym upośledzeniem FMDM konkretne, łatwo dostępne zachęty mogą być bardziej skuteczne niż abstrakcyjne nagrody oparte na bonach (które wymagają przyszłościowego myślenia i planowania, aby uzyskać wartość). Aby przetestować ten model, neurokognitywne substraty FMDM zostaną zbadane jako predyktory zróżnicowanej odpowiedzi na leczenie w wersjach PBCM z kuponami (VoucherPBCM) i namacalną nagrodą (TangiblePBCM). Związana z leczeniem zmiana neuronalnych i poznawczo-behawioralnych korelatów FMDM zostanie również oceniona w podgrupach stosujących PBCM i nie przylegających. Weterani z CUD zostaną przydzieleni do warunków VoucherPBCM lub TangiblePBCM i będą obserwowani przez 12-tygodniowy okres leczenia. Elektroencefalografia (EEG) przed i po leczeniu oraz oceny poznawczo-behawioralne zostaną wykorzystane do pomiaru konstruktów związanych z FMDM (pamięć robocza, samokontrola, podejmowanie decyzji zorientowanych na przyszłość, reprezentacja przyszłej nagrody) i powiązanych neuromarkerów. Miary te zostaną zbadane jako predyktory zróżnicowanej odpowiedzi na leczenie w VoucherPBCM w porównaniu z TangiblePBCM, a także utrzymania korzyści w okresie obserwacji po leczeniu. Zmiany w pomiarach neuronalnych i poznawczych związanych z FMDM w trakcie leczenia będą również oceniane pod kątem dowodów na neuroadaptację (np. zmiany w łączności funkcjonalnej) i poprawę funkcji FMDM poprzez PBCM. Podsumowując, wyniki obecnego projektu badawczego będą stanowić pierwszy krok w kierunku precyzyjnego wdrożenia CM w VA.