Tratamento alternativo para reduzir a cronicidade no TOC: pesquisa sobre a resposta cerebral e adequação do tratamento (arrIBA)

Cálculo do tamanho da amostra: para o objetivo primário do estudo, foi utilizada a abordagem 95-95 para determinar a margem de não inferioridade. Os resultados de uma meta-análise sobre a eficácia da TCC para o TOC indicaram que a média (intervalo de confiança de 95 por cento (1,04) gera uma margem de não inferioridade de 0,42. Expresso em pontuações na escala de desfecho primário Yale Brown Obsessive Compulsion Scale (YBOCS), isso seria uma perda de cerca de 2 pontos nesta escala com uma faixa de 0-40, que é clinicamente quase insignificante. Aplicando um alfa de 0,05, um beta de 80% e um 0,42 margem de não inferioridade, um tamanho de amostra de 71 por braço é adequado. Uma vez que as análises devem ser executadas na amostra por protocolo (P) e na amostra por intenção de tratar (ITT), 203 participantes devem ser recrutados (prevendo 30 por cento de desistência). Além disso, esse tamanho de amostra permite testar a hipótese secundária: a IBA é mais eficaz do que a TCC para pacientes com TOC com insight ruim (aproximadamente 25% da população). Aplicando um alfa bilateral de 0,05 e um beta de 80 por cento e tamanho do efeito de Cohen d = 1, é necessária uma amostra de 34 participantes (em um estudo anterior foi encontrado um efeito entre grupos de 1,7), antecipando uma queda de 30 por cento. fora, são necessários 48 participantes com insight ruim na linha de base.

Estudos anteriores sobre a influência da psicoterapia para TOC na estrutura e funcionamento do cérebro usaram tamanhos de amostra de 9-45. Com base em suas descobertas, a análise de dados para um mínimo de 30 participantes por condição é planejada para explorar os mecanismos de funcionamento das modalidades de tratamento. Antecipando um limite superior de 30% de taxa de abandono, 2 x 43 entrevistados serão incluídos, bem como 43 indivíduos de controle.

Aderência ao protocolo de tratamento: os terapeutas serão extensivamente treinados na adesão ao protocolo e no uso de formulários pré-fabricados para exercícios e tarefas de casa. Todas as sessões de tratamento serão gravadas em áudio. Cada terapeuta receberá supervisão. Durante a supervisão, o supervisor ouvirá partes das fitas de áudio para dar feedback e garantir que o terapeuta não se desvie do protocolo.

Além disso, após a conclusão do estudo, haverá uma verificação de adesão. Um avaliador cego treinado ouvirá amostras de fitas de áudio da sessão para avaliar se foi uma sessão IBA ou CBT.

Natureza e extensão da carga e riscos associados à participação, benefício e parentesco com o grupo: os pacientes serão avaliados durante cinco momentos, incluindo dois acompanhamentos. Além disso, os pacientes preencherão dois questionários após cada sessão de tratamento. Os participantes da parte de imagem adicional serão submetidos a duas sessões extras para ressonância magnética e testes cognitivos. Os controles saudáveis ​​serão medidos uma vez.

Comitê de Segurança: o estudo atual foi classificado como de baixo risco. Nenhum risco é esperado de administrar IBA, em comparação com receber cuidados clínicos padrão (CBT). O tratamento com IBA será conduzido por médicos bem treinados. Algum desconforto psicológico pode ocorrer em relação à discussão de sintomas emocionais, estes serão limitados ao mínimo. Nenhum desconforto extra em relação ao atendimento clínico padrão é esperado. A ressonância magnética, após extensa triagem para elegibilidade, é classificada como não significativa a baixo risco.

Análises estatísticas: análises estatísticas serão realizadas na intenção de tratar (ITT), bem como na amostra por protocolo (PP). Os dados ausentes serão substituídos usando o método de imputação múltipla. Para todas as análises, valores-p corrigidos de

Parâmetro(s) primário(s) do estudo: o YBOCS, um questionário validado com 10 itens e pontuação máxima de 40, será usado como parâmetro primário de resultado. Para concluir a não inferioridade, a margem superior do intervalo de confiança de 95 por cento, ou seja, a diferença máxima entre os grupos dentro desse intervalo de confiança de 95 por cento, não deve exceder a margem de não inferioridade de 2 pontos no YBOCS. Para determinar a não inferioridade imediatamente após o tratamento e no acompanhamento, serão realizados testes unilaterais no pós-tratamento, no acompanhamento de seis meses e na avaliação de acompanhamento de um ano. Modelos lineares de efeitos mistos serão usados, regredindo as medidas de resultados contínuos na intervenção em termos de interação temporal, tanto na amostra ITT quanto na amostra PP.

Parâmetro(s) de estudo secundário: modelos de efeitos mistos serão usados ​​para testar os efeitos do tratamento entre as duas condições de tratamento para o nível de insight das medidas de resultados secundários, usando a Escala de Ideias Sobrevalorizadas (OVIS); gravidade dos sintomas depressivos, por meio do Inventário de Depressão de Beck (BDI); gravidade dos sintomas de ansiedade, por meio do Inventário de Ansiedade de Beck (BAI); funcionamento social, usando a Sheehan Disability Scale (SDS); qualidade de vida (usando o Euroquol); satisfação no relacionamento, por meio da Relationship Satisfaction Scale (RSS) e tolerabilidade do tratamento, por meio da Treatment Acceptability/Adherence Scale (TAAS). Explorativamente, uma análise de regressão múltipla será usada para determinar quais fatores preveem o resultado do tratamento.

Um modelo linear misto será usado para determinar se o insight melhora mais ou mais cedo em pacientes submetidos a IBA em comparação com aqueles submetidos a CBT. Um modelo de intervalo de tempo (um modelo linear misto) será usado para determinar se a mudança no insight está relacionada à redução dos sintomas.

(Pré)processamento de neuroimagem: os dados de fMRI serão analisados ​​usando o software Statistical Parametric Mapping (SPM) ou FMRIB Software Library (FSL). Comparações de grupos padrão serão conduzidas para analisar estruturas e relacionadas à tarefa (provocação de sintomas) (f)MRI. Análises fatoriais completas com o grupo de fatores (IBA vs CBT) e tempo (pré vs pós-tratamento) serão conduzidas para determinar o efeito do tratamento na atividade cerebral relacionada à tarefa. Análise de componentes independentes (ICA; FSL MELODIC) e análises de regressão dupla serão conduzidas para investigar mudanças na conectividade funcional dentro das redes (por exemplo, Salience Network, Default Mode Network, CEN). As regiões cerebrais com flutuações simultâneas ao longo do tempo no nível dependente de oxigênio no sangue (BOLD; proxy para atividade cerebral) serão automaticamente atribuídas a um componente por pessoa. Após a filtragem e limpeza dos componentes (componentes que parecem resultar de movimento ou artefatos do scanner), os componentes médios por grupo serão determinados. Por meio de testes não paramétricos de permutação (FSL randomise), a conectividade funcional das redes será comparada entre os grupos de intervenção e ao longo do tempo. Para realizar análises de rede de todo o cérebro, a ressonância magnética estrutural será parcelada em 225 regiões separadas de interesse (ROIs) com base no atlas Brainnetome. Essas parcelas serão transformadas em fMRI em estado de repouso e as séries temporais serão extraídas por ROI e correlacionadas entre si para chegar a uma matriz de conectividade de rede cerebral total por sujeito. Usando uma abordagem de rede semelhante, as imagens DTI permitirão a tractografia para medir a conectividade estrutural. A caixa de ferramentas de conectividade do cérebro (BCT) será usada para calcular os índices topológicos das redes (por exemplo, modularidade, centralidade de intermediação, coeficiente de agrupamento e eficiência) a partir dessas matrizes de conectividade de rede. Os índices topológicos da rede reduzem a quantidade abundante de informações resultantes da varredura do cérebro a apenas algumas medidas neurobiologicamente significativas. A eficiência global, por exemplo, fornece uma medida de quão eficientemente a informação pode viajar através de uma rede e centralidade de intermediação da importância relativa de uma região do cérebro para o fluxo de informação dentro de uma rede. Essas medidas topológicas da rede serão calculadas por avaliação e condição e posteriormente comparadas por meio de testes de permutação.

Análise estatística de neuroimagem: para investigar se a modalidade de tratamento (IBA/CBT) prevê mudanças no estado de repouso e nas redes funcionais baseadas em tarefas, uma análise de regressão multivariada será realizada com a modalidade de tratamento como variável independente e alterações pré e pós-tratamento nas redes funcionais como dependentes variáveis. Para investigar a associação com mudanças nos escores YBOCS e desempenho neurocognitivo, essas variáveis ​​serão inseridas no primeiro bloco. Possíveis confundidores (ex. uso de medicamentos, idade, duração da doença) serão controlados.

Técnicas de aprendizado de máquina serão conduzidas para investigar se as características cerebrais pré-tratamento multimodais (usando T-1, DTI e rs- e fMRI baseada em tarefas) têm valor preditivo para resposta ao tratamento no grupo CBT e IBA separadamente. As características de neuroimagem serão inseridas em um procedimento de classificação multivariada supervisionado usando um algoritmo de máquina de vetor de suporte linear (SVM).

O procedimento consiste em uma fase de treinamento, validação e teste. Durante a fase de treinamento, será estimado um hiperplano que separa ao máximo os remetentes dos não remetentes com base em todos os pontos de dados disponíveis (características) que mostram uma diferença entre os grupos. A fase de validação do SVM consistirá em uma validação cruzada de saída de um por grupo. Em seguida, será testada a precisão com que o determinado hiperplano poderia classificar outros pacientes durante a etapa de classificação com dados independentes (20%) não utilizados para treinamento. Este procedimento será repetido 10.000 vezes para cada rede. Isso resulta em uma medida de precisão, por sujeito, com base no número de vezes que o sujeito foi incluído na amostra de teste e classificado corretamente. A precisão será testada quanto à significância. Se os preditores de resposta ao IBA diferirem daqueles para CBT, uma análise post hoc será realizada com preditores para resposta IBA e CBT em todo o grupo de TOC.