自动自我超越冥想与常规治疗

晚年抑郁症和心血管自主功能：

老年人（>60 岁）的重度抑郁症，也称为晚年抑郁症 (LLD)，很常见、致残并且与自杀和心血管事件导致的高死亡率相关，需要进行适当的治疗。 研究表明，在自然环境中，对至少一项剂量和持续时间足够的抗抑郁药试验的反应率约为 30-40%，因此需要使用额外的干预措施。 此类疗法包括心理疗法，以及最近被广泛定义为身心疗法的各种形式的疗法，例如生物反馈、能量治疗、冥想、意象引导和瑜伽。 身心疗法正越来越多地受到患者的欢迎，因为它们的副作用可以忽略不计，易于管理，并且对生活质量和共病焦虑显示出有益的影响。 对此类疗法的机制和益处的研究越来越多，但缺乏高质量的试验数据。 众所周知，抗抑郁药主要通过改变大脑中的神经递质水平来发挥作用。 另一方面，一些身心疗法针对多个器官系统，因此可以提供神经生物学优势，因为抑郁症现在被认为是一种多系统疾病。 这与合并心血管疾病患病率增加的 LLD 人群尤其相关。 因此，一些身心疗法与抗抑郁药联合使用可能对抑郁症和心血管系统都有好处。

评估心血管系统的方法之一是通过测量各种自主神经参数，即心率、血压和心率变异性。 最常报告的是心率变异性 (HRV)，它是中枢神经系统和自主神经系统在每次心跳的基础上相互作用的表现。 其估计方法之一是计算人的心电图 (ECG) 上两个连续波（称为 R 波）之间经过的时间。 一个一致的发现是，患有心肌梗塞 (MI) 的人的 HRV 降低，这种现象预示着随后的心律失常甚至死亡。 此外，通过之前的工作，PI 发现在控制各种风险因素后，与年龄匹配的对照组相比，LLD 中存在显着的心血管自主神经紊乱。 对整个人类生命周期的抑郁症进行的其他研究也发现了类似的结果。 因此，如果有一种专门针对自主神经功能障碍的身心治疗方法，并且对抑郁症状有积极作用，那将是有价值的评估。 研究人员希望研究这样一种疗法，该疗法是根据先前的有益效果报告选择的，但尚未在 LLD 患者的随机对照试验中进行过评估。

自动自我超越冥想 (ASTM)：

ASTM 是一种冥想课程，可在闭上眼睛时帮助心灵平静并引起生理和精神放松。 它利用特定的声音值（咒语）将注意力吸引到内心，让心灵体验到一种宁静但警觉的意识状态。 研究表明，与包括正念在内的其他冥想技巧相比，ASTM 更容易学习和教授。 对成年和老年 ASTM 从业者的研究记录了患有和未患有心血管疾病的老年人抑郁症状的减轻以及心血管功能的改善。 一项针对患有 CVD 的成年人的研究进一步证明了 HRV 的改善。 研究进一步表明 ASTM 可能特别适合老年人口。 在一项针对老年退休之家居民的随机对照试验中，评估了 ASTM 与其他两种冥想技巧和常规治疗的效果，结果表明，与所有其他治疗条件相比，ASTM 在认知功能、心血管功能和生活质量方面产生了显着更大的改善。 随后对参与减压干预的高血压老年人的全因死亡率进行的荟萃分析发现，ASTM 从业者的心血管死亡率比其他四种冥想或放松干预低 30%。

研究人员预测，ASTM 增强是一种有效的干预措施，可以改善与 LLD 相关的自主神经紊乱，并且与常规治疗 (TAU) 组相比，可能对抑郁症状产生有益影响。

主要假设：研究人员假设，与 TAU 相比，在 LLD 患者中，ASTM+TAU 将导致 HRV 从基线到研究期结束显着增加。

次要假设：研究人员假设 ASTM+TAU 将导致 a) 抑郁评分显着下降 b) 其他自主神经参数显着改善，包括生理压力测试（手握）下的心率和血压变化 c) 显着改善抑郁症相关症状病理学，包括生活质量受损和焦虑；与 TAU 相比。

学习规划：

本研究是单中心、单盲纵向随机对照自然主义试验。 研究参与者将是 96 名男性和女性（每组 48 名），年龄在 60-85 岁之间，患有轻度至中度重度抑郁症 (MDD)。 参与者将从安大略省伦敦的初级、二级和三级护理中心招募。

留学招聘：

预计该研究将从研究人员确定的伦敦初级二级和三级保健实践中招募，在 76 周内以每周至少 2 名参与者的速度招募，从而达到 n = 96 的样本量。 有关这项研究的广告将张贴在城市的主要区域，包括各种社区中心和图书馆。

试验现场的常规护理标准：

晚年抑郁症患者的护理标准包括开始使用各种类别的适当抗抑郁药，例如 SSRIs（氟西汀、氟沙明、帕罗西汀、西酞普兰、艾司西酞普兰、舍曲林、帕罗西汀）或 NaSSA（米氮平）或安非他酮。 如果认为有必要，还会为患者开具额外的抗焦虑药物，如苯二氮卓类药物和曲唑酮。 作为护理标准的一部分，将开始并维持参与者服用适当剂量的此类药物。 精神科医生和/或其多学科团队成员可能会提供支持疗法作为标准护理的一部分。

筛选和初步评估：

将根据纳入和排除标准筛选潜在参与者。 选择后，将进行以下量表：合并症的访谈（累积疾病评定量表 - 老年病学，CIRS-G），筛查认知检查（迷你精神状态检查（MMSE）），抑郁严重程度评估（Hamilton Rating Scale for抑郁评分（HRSD 17项）、临床总体印象（CGI）、自评老年抑郁量表（GDS）、焦虑（老年焦虑量表（GAI））、副作用（多伦多副作用量表（TSES））、质量生活（QOL概况老年人版（QOLPS））、体力活动评估（Physical activity scale of the elderly，PASE问卷）。

随机化：

参与者将被随机分配到 ASTM+TAU 或 TAU（1:1），使用 random.org 上可用的计算机生成的随机数。 执行随机化的独立工作人员将确保随机化的隐藏。

服药依从性随访：

本研究将允许所有药物类型。 将记录任何剂量修改。

结果的衡量：

主要（心率变异性）：将要求双臂参与者向西部大学校园的大脑和心脏健康实验室报告。 两个研究组的参与者将被要求在第 0 周和第 12 周参加预约，而 ASTM 组的参与者将被要求在 24 周时参加额外的评估。

1. 将使用带有三个粘合导线的心电图 (ECG) 监测心率。
2. 血压将使用放在手指上的小袖带 (Finometer) 或使用腕带设备 (Colin Pilot) 测量。 这些连续的血压测量值将根据自动血压计 (Dinamap) 定期获得的值进行确认。
3. 心电图：通过胸部的小表面电极收集标准心电图以确定心率。
4. 放置在胸部周围的风箱将提供有关呼吸漂移的信息。

次要结果测量：

在研究访问日（所有参与者的第 0、4、8 和 12 周，ASTM 参与者将在第 24 周参加额外评估），将由盲法评估者评估抑郁和合并症症状。 这些量表是评估者评估的（Hamilton Rating Scale for Depression score（HRSD 17 项））和 Clinical Global Impression (CGI)。 自评量表包括老年抑郁量表（GDS）、焦虑（老年焦虑量表（GAI））、体力活动（PASE）、不良事件（TSES）和生活质量（QOLPS）。

统计分析方案：

感兴趣的主要结果 HRV 将通过 ECG 上所有 R-R 间隔 (SDNN) 的标准差、连续差异的均方根 (RMSSD) 以及与相邻间隔相差 >50 米秒的 R-R 间隔数来计算 ( NN50) 在时域分析中。

分析将在 Windows 7 平台上运行 SAS v9.4（SAS Institute Inc. Cary，美国）的 PC 上进行。 干预 (SSM) 和控制 (TAU) 条件的人口统计学和临床​​特征将分别通过独立样本 t 检验和 χ2 或 Fisher 对连续和分类数据的精确检验进行比较。 控制基线得分的线性混合模型（如下所述）将用于比较 SSM 和 TAU 组从基线到 12 周随访 SDNN 和 LF HRV（主要结果）和抑郁严重程度（HRSD- 17）（次要结果）。 其他探索性结果将以类似的方式进行评估。 线性混合模型也将用于比较 HRSD-17 分数的百分比变化，而广义线性模型将用于比较对干预有反应的患者比例（HRSD 基线下降≥50%，先验定义) 以及在干预结束时（第 12 周）达到缓解（HRSD-17 得分≤7，先验定义）的患者比例。 具有方差分量协方差结构的线性混合模型将用于比较组间（SSM 和 TAU）、时间（第 0、4、8 和 12 周）和组×时间交互作用的 HRSD-17 分数。 所有与 HRV 相关的措施都将进行自然对数转换。 Cohen's d 将通过将两组之间变化分数的平均差异除以 s.d 来计算。控制组的变化分数。 遵循既定指南，线性混合模型将考虑部分嵌套设计，这允许在干预组中进行聚类（因为参与者经历了基于组的干预，作为随机效应添加）并且在对照组中没有聚类。 使用这种方法，不同的层次结构可以适合这两个组。 PROC MIXED 将用于连续结果变量，PROC GLIMMIX 将用于二元结果变量。 将使用受限制的最大似然估计，并且 d.f. 用 Satterthwaite 方法调整。 将检查残差和影响诊断，以确认模型是否很好地拟合数据。 统计显着性水平将设置为 α = 0.05。 将使用完整案例分析。

可以完成中期分析以满足以下条件中的一个或多个：a) 资助者报告要求和/或 b) 学生的研究培训要求和/或 c) 停止或继续决策的数据安全监控。