Альтернативное лечение для снижения хронизации ОКР: исследование реакции мозга и адекватность лечения (arrIBA)

Расчет размера выборки: для основной цели исследования использовался подход 95-95 для определения предела не меньшей эффективности. Результаты метаанализа эффективности когнитивно-поведенческой терапии при ОКР показали, что среднее значение (95-процентный доверительный интервал (1,04) дает предел не меньшей эффективности, равный 0,42. Выраженное в баллах по шкале обсессивно-компульсивных расстройств Йельского университета Брауна (YBOCS), это будет означать потерю около 2 баллов по этой шкале в диапазоне от 0 до 40, что клинически практически незначительно. Применение альфа 0,05, бета 80% и 0,42 предел не меньшей эффективности, размер выборки 71 человек на руку является адекватным. Поскольку анализы должны проводиться на выборке по протоколу (P) и по выборке с намерением лечить (ITT), необходимо набрать 203 участника (ожидая 30-процентного отсева). Более того, такой размер выборки позволяет проверить вторичную гипотезу: IBA более эффективна, чем когнитивно-поведенческая терапия, для пациентов с ОКР с плохой интуицией (примерно 25 процентов населения). Применяя двустороннюю альфу 0,05 и бета 80 процентов и размер эффекта Коэна d = 1, необходима выборка из 34 участников (в предыдущем исследовании был обнаружен эффект между группами 1,7), предполагающий падение на 30 процентов. требуется 48 участников с плохой интуицией на исходном уровне.

Предыдущие исследования влияния психотерапии ОКР на структуру и функционирование мозга использовали размер выборки от 9 до 45 человек. На основе их выводов планируется анализ данных как минимум 30 участников на каждое состояние для изучения рабочих механизмов методов лечения. Предвидя верхний предел в 30 процентов отсева, будут включены 2 x 43 респондента, а также 43 контрольных субъекта.

Соблюдение протокола лечения: терапевты будут тщательно обучены соблюдению протокола и использованию готовых форм для упражнений и домашних заданий. Все сеансы лечения будут записываться на аудиозаписи. Каждый терапевт получит супервизию. Во время супервизии супервизор будет прослушивать части аудиозаписи, чтобы дать обратную связь и убедиться, что терапевт не отклоняется от протокола.

Кроме того, после завершения исследования будет проведена проверка приверженности. Обученный слепой оценщик по выборке прослушает аудиозаписи сеанса, чтобы оценить, был ли это сеанс IBA или CBT.

Характер и степень бремени и рисков, связанных с участием, пользой и принадлежностью к группе: пациентов будут оценивать в течение пяти временных точек, включая два последующих наблюдения. Кроме того, пациенты будут заполнять две анкеты после каждого сеанса лечения. Участники дополнительной части визуализации пройдут два дополнительных сеанса МРТ-сканирования и когнитивного тестирования. Здоровые контроли будут измерены один раз.

Комитет по безопасности: текущее исследование было классифицировано как исследование с низким уровнем риска. При назначении IBA не ожидается никакого риска по сравнению со стандартной клинической помощью (CBT). Лечение ИБА будет проводиться хорошо обученными клиницистами. Некоторый психологический дискомфорт может возникнуть в отношении обсуждения эмоциональных симптомов, это будет стеснение до минимума. Дополнительных неудобств относительно стандартной клинической помощи не ожидается. МРТ-сканирование, после обширного скрининга на соответствие требованиям, классифицируется как риск от незначительного до низкого.

Статистические анализы: статистические анализы будут выполняться для пациентов с намерением лечиться (ITT), а также для образцов согласно протоколу (PP). Отсутствующие данные будут заменены с использованием метода множественного вменения. Для всех анализов скорректированные значения p

Первичный(е) параметр(ы) исследования: YBOCS, утвержденный вопросник с 10 пунктами и максимальным количеством баллов 40, будет использоваться в качестве основного параметра результата. Чтобы сделать вывод о не меньшей эффективности, верхняя граница 95-процентного доверительного интервала, т. е. максимальная разница между группами в пределах этого 95-процентного доверительного интервала, не должна превышать границу не меньшей эффективности в 2 балла по шкале YBOCS. Для определения не меньшей эффективности сразу после лечения и при последующем наблюдении односторонние тесты будут проводиться после лечения, через шесть месяцев наблюдения и последующая оценка через год. Будут использоваться линейные модели смешанных эффектов, регрессирующие непрерывные показатели результатов вмешательства с точки зрения взаимодействия во времени как в ITT-, так и в PP-выборке.

Вторичный(е) параметр(ы) исследования: модели со смешанными эффектами будут использоваться для проверки эффектов лечения между двумя условиями лечения для вторичного результата, измеряющего уровень понимания, с использованием Шкалы завышенных идей (OVIS); тяжесть депрессивных симптомов с использованием шкалы депрессии Бека (BDI); тяжесть симптомов тревоги с использованием шкалы беспокойства Бека (BAI); социальное функционирование с использованием шкалы инвалидности Шихана (SDS); качество жизни (с помощью Euroquol); удовлетворенность отношениями с использованием шкалы удовлетворенности отношениями (RSS) и переносимость лечения с использованием шкалы приемлемости/приверженности лечению (TAAS). Исследовательский множественный регрессионный анализ будет использоваться для определения того, какие факторы предсказывают исход лечения.

Линейная смешанная модель будет использоваться для определения того, улучшается ли интуиция больше или раньше у пациентов, перенесших IBA, по сравнению с теми, кто перенес когнитивно-поведенческую терапию. Модель временной задержки (линейная смешанная модель) будет использоваться для определения того, связано ли изменение понимания с уменьшением симптомов.

(Предварительная) обработка нейроизображений: данные фМРТ будут проанализированы с использованием программного обеспечения для статистического параметрического картирования (SPM) или библиотеки программного обеспечения FMRIB (FSL). Будут проведены стандартные групповые сравнения для анализа структурных и связанных с задачами (провокационных симптомов) (f) МРТ. Полный факторный анализ с группой факторов (IBA против CBT) и временем (до и после лечения) будет проводиться для определения влияния лечения на активность мозга, связанную с задачами. Независимый компонентный анализ (ICA; FSL MELODIC) и двойной регрессионный анализ будут проводиться для изучения изменений в функциональной связности в сетях (например, Сеть Salience, сеть режима по умолчанию, CEN). Области мозга с одновременными колебаниями в зависимости от уровня кислорода в крови с течением времени (жирный шрифт; показатель мозговой активности) автоматически назначаются компоненту для каждого человека. После фильтрации и очистки компонентов (компонентов, которые кажутся результатом движения или артефактов сканирования) будет определено среднее значение компонентов для каждой группы. С помощью непараметрических тестов перестановки (рандомизация FSL) функциональная связность сетей будет сравниваться между группами вмешательства и с течением времени. Для проведения анализа сети всего мозга структурная МРТ будет разделена на 225 отдельных областей интереса (ROI) на основе атласа Brainnetome. Эти парцелляции будут преобразованы в фМРТ в состоянии покоя, а временные ряды будут извлечены для каждой области интереса и сопоставлены друг с другом, чтобы получить матрицу сетевого подключения всего мозга для каждого субъекта. Используя аналогичный сетевой подход, изображения DTI позволят использовать трактографию для измерения структурной связности. Набор инструментов подключения мозга (BCT) будет использоваться для расчета топологических индексов сетей (например, модульность, промежуточность, коэффициент кластеризации и эффективность) из этих матриц сетевого подключения. Сетевые топологические индексы сокращают огромное количество информации, полученной в результате сканирования мозга, до нескольких нейробиологически значимых измерений. Глобальная эффективность, например, обеспечивает меру того, насколько эффективно информация может перемещаться по сети, и промежуточную центральность относительной важности области мозга для потока информации в сети. Эти показатели топологической сети будут рассчитываться для каждой оценки и условия, а затем сравниваться с помощью перестановочных тестов.

Статистический анализ нейроизображений: чтобы выяснить, предсказывает ли метод лечения (IBA / CBT) изменения в состоянии покоя и функциональных сетях, основанных на задачах, будет проведен многофакторный регрессионный анализ с модальностью лечения в качестве независимой переменной и изменениями функциональных сетей до и после лечения в качестве зависимой переменные. Чтобы исследовать связь с изменениями показателей YBOCS и нейрокогнитивных функций, эти переменные будут введены в первый блок. Возможные помехи (например, использование лекарств, возраст, продолжительность заболевания) будет контролироваться.

Будут применяться методы машинного обучения, чтобы выяснить, имеют ли мультимодальные характеристики мозга до лечения (с использованием T-1, DTI и фМРТ на основе РС и задач) прогностическую ценность для ответа на лечение в группе КПТ и ИБА отдельно. Характеристики нейровизуализации будут введены в контролируемую процедуру многомерной классификации с использованием алгоритма линейной машины опорных векторов (SVM).

Процедура состоит из этапов обучения, проверки и тестирования. На этапе обучения будет оцениваться гиперплоскость, которая максимально отделяет отправителей от неплательщиков на основе всех доступных точек данных (признаков), которые показывают разницу между группами. Этап проверки SVM будет состоять из перекрестной проверки по одному исключению на группу. Затем будет проверена точность, с которой определенная гиперплоскость может классифицировать других пациентов на этапе классификации с независимыми данными (20%), не используемыми для обучения. Эта процедура будет повторяться 10 000 раз для каждой сети. Это приводит к показателю точности для каждого субъекта, основанному на том, сколько раз субъект был включен в тестовую выборку и правильно классифицирован. Точность будет проверена на значимость. Если предикторы ответа на ИБА отличаются от таковых на КПТ, будет проведен апостериорный анализ с предикторами ответа как на ИБА, так и на КПТ во всей группе ОКР.