FMRI-neurofeedback na depressão

Justificativa: Estudos anteriores com fMRI-neurofeedback na depressão demonstraram um bom perfil de segurança e considerável redução dos sintomas, mas uma comparação entre o tratamento padrão e o tratamento padrão mais fMRI-neurofeedback ainda não foi realizada.

Objetivo: Avaliar a eficácia do fMRI-neurofeedback mais o tratamento padrão em comparação com o tratamento padrão em pacientes com depressão.

Desenho do estudo: RCT simples-cego. Os pacientes serão alocados aleatoriamente para fMRI-neurofeedback mais tratamento padrão ou tratamento padrão. As avaliações serão conduzidas por avaliadores cegos quanto à alocação de grupos.

Os pacientes serão randomizados para os dois grupos usando um procedimento de randomização em bloco (10 participantes por bloco). A gravidade da depressão na linha de base (escores IDS) será usada como variável de minimização para garantir a igualdade da gravidade em ambos os grupos. A equipe de estudo receberá um código para alocação do grupo. A equipe do estudo e o paciente estarão cientes da alocação do grupo (pela natureza do desenho do estudo), mas os avaliadores que realizarem avaliações iniciais, pós-intervenção e de acompanhamento serão cegos. Durante as análises intermediárias, os analistas permanecerão cegos às condições.

Se o critério de parada for alcançado antes do N máximo, todos os pacientes já randomizados completarão o estudo e seus dados serão incluídos nas análises secundárias.

População do estudo: Pacientes adultos atualmente sintomáticos com depressão.

Cálculo do tamanho da amostra: Será utilizado um plano de amostragem Sequential Bayes Factor (SBF). O SBF permite acumular evidências a favor (ou contra) um efeito até que um determinado limite, ou seja, um fator de Bayes (BF) ou máximo N seja atingido. Esta é uma vantagem principal em comparação com as estatísticas frequentistas (que são enviesadas contra a hipótese nula). Além disso, as taxas de erro tipo I e tipo II não existem, permitindo regras de parada flexíveis. Essa propriedade torna o SBF um recurso mais eficiente (em particular para tamanhos de efeito pequenos a médios) em comparação com os planos de amostragem de N fixo (frequentistas tradicionais). Uma vez que erros do tipo II não existem nas estatísticas bayesianas, não há conceito de poder estatístico como nas estatísticas frequentistas tradicionais. No entanto, análises de sensibilidade podem ser realizadas a priori para ajudar a determinar o tamanho da amostra necessário para atingir um nível de evidência pré-declarado (dado um tamanho de efeito assumido e uma distribuição prévia específica) que serve como critério de parada, para o plano de amostragem atual um BF >= 6 (tanto para a hipótese alternativa quanto para a hipótese nula) será utilizado como critério de parada, valor que está em linha com as recomendações recentes. A análise é realizada com uma distribuição t prévia informada (t(μ = 0,35, df = 3, r = 0,102)), que reflete um tamanho de efeito moderado que os investigadores esperariam dado o projeto atual e está de acordo com sugerido distribuições prévias informadas em Psicologia. A primeira análise interina será realizada com um mínimo de N=26 pacientes por grupo que tenham concluído o endpoint primário. Este N mínimo está de acordo com as recomendações para os planos de amostragem da SBF. Se um BF de 6 para a hipótese alternativa ou nula não for atendido, a amostragem sequencial será realizada com testes intermediários para cada novo paciente que concluir o endpoint primário até que o critério de parada do BF seja atendido ou um máximo N = 38 é atingido (max N). Um tamanho de efeito de Cohen d = 0,6 foi definido como o menor tamanho de efeito de interesse dados os recursos restritos e tamanhos de efeito relatados anteriormente relatados por ensaios clínicos randomizados pré-registrados de neurofeedback fMRI baseado em auto-regulação emocional. Um N máximo de 38 por grupo produz 80% de sensibilidade para detectar um tamanho de efeito de 0,6 sob parada flexível, conforme sugerido por simulações (Monte Carlo com 10.000 iterações). Portanto, tal design é mais eficiente em termos de recursos em comparação com um design N fixo frequentista tradicional (que requer N = 45 para atingir 80% de sensibilidade para detectar um tamanho de efeito Cohen's d = 0,6). Além disso, a taxa de falsos negativos (ou seja, a probabilidade de acumular evidências erradas suficientes contra o efeito e interromper o estudo precocemente) é de apenas 0,1%, a taxa de falsos positivos é de 12%. Os investigadores aceitam essa taxa de falsos positivos mais alta (em comparação com os 5% nominais), visto que a tecnologia é segura de usar. Se o BF atingir um valor BF>=3 (mas menor que 6) para a hipótese alternativa ou nula, os investigadores reavaliarão os recursos disponíveis para uma potencial terceira fase de amostragem com N máx de 60 por grupo. O plano de amostragem segue, assim, recomendações recentes de boas práticas.

Intervenção: FMRI-neurofeedback será administrado em 5 sessões de cerca de 1 hora cada, cada uma incluindo um protocolo de estimulação visual para a localização de áreas responsivas a emoções positivas e aprox. 30 minutos de treinamento de upregulation dessas áreas por meio de neurofeedback, usando sinais fMRI em tempo real.

Principais parâmetros/pontos finais do estudo:

Resultado primário: gravidade dos sintomas (medida pelo Inventário de Sintomatologia Depressiva administrado pelo médico) após a intervenção.

Resultados secundários: medidas de depressão, ansiedade e saúde mental geral (Inventário de Depressão de Beck, Escala de Autoeficácia, Escala Hospitalar de Ansiedade e Depressão, escala de Qualidade de Vida e questionário da fundação de pesquisa EuroQol), valor preditivo de várias medidas de características (análise de moderador), mudanças nos padrões de ativação cerebral medidos por fMRI para o grupo de neurofeedback.

Na análise, os resultados serão controlados para as medições na linha de base.