促进自闭症情绪识别的神经疗法
2020年9月12日 更新者：John Richey、Virginia Polytechnic Institute and State University
自闭症谱系障碍 (ASD) 是一种神经发育障碍，比以前认为的更为普遍，并且表现形式多样，但均以严重的社交障碍为特征。
定义 ASD 的社会障碍遍及适应行为的其他领域，可预测继发性心理健康问题，并对长期结果产生不利影响。
尽管 ASD 是一种慢性疾病，但对成人 ASD 干预的研究很少。
本研究建议首先确定面部情绪识别困难背后的特定大脑机制的神经可塑性，这是一个核心缺陷，被认为是 ASD 社会残疾行为表达的关键。
然后，研究人员将开发一种新颖的、基于计算机的干预措施，使用对用户的实时反馈来改善情绪识别缺陷。
研究概览
详细说明
众所周知，患有自闭症谱系障碍 (ASD) 的人难以识别面部情绪。 面部情绪识别 (FER) 的这种缺陷被认为会导致或加剧 ASD 的社会残疾，因为它会阻止 1) 准确检测通过面部传达的社交/情绪信息，以及随后 2) 部署适当的情绪反应。 与该模型一致，FER 缺陷与 ASD 中的社会残疾相关，并赋予核心症状之上和之外的发病率。
长期目标是了解如何为治疗和预防目的操纵 FER 网络。 在这项试验中，研究人员正在测试一项干预措施的可行性，该干预措施利用我们之前开发的脑机接口 (BCI) 在混合虚拟现实世界中促进 FER。 新的“FER Assistant”工具（部署在平板电脑 - iPad 上）旨在帮助用户检测居住在虚拟世界中的“化身”的情绪和意图，并将为用户提供一个高度逼真的测试平台，用于与脑机接口。
研究类型
介入性
注册 (实际的)
28
阶段
- 不适用
联系人和位置
本节提供了进行研究的人员的详细联系信息，以及有关进行该研究的地点的信息。
学习地点
-
-
Virginia
-
Blacksburg、Virginia、美国
- Child Study Center
-
-
参与标准
研究人员寻找符合特定描述的人，称为资格标准。这些标准的一些例子是一个人的一般健康状况或先前的治疗。
资格标准
适合学习的年龄
16年 至 29年 (孩子、成人)
接受健康志愿者
是的
有资格学习的性别
男性
描述
纳入标准：
- 自闭症的诊断
排除标准：
- 没有严重的精神病理学需要立即进行其他治疗
学习计划
本节提供研究计划的详细信息，包括研究的设计方式和研究的衡量标准。
研究是如何设计的？
设计细节
- 主要用途：治疗
- 分配：随机化
- 介入模型：并行分配
- 屏蔽：单身的
武器和干预
参与者组/臂 |
干预/治疗 |
|---|---|
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实验性的：积极的
FER 的神经反馈
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情绪识别准确度实时反馈
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无干预：控制
等候名单
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研究衡量的是什么？
主要结果指标
结果测量 |
措施说明 |
大体时间 |
|---|---|---|
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面部情绪识别（RMET）
大体时间：5周
|
基线预约后 5 周面部情绪识别的变化
|
5周
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合作者和调查者
在这里您可以找到参与这项研究的人员和组织。
调查人员
- 首席研究员：Richey、Virginia Polytechnic Institute and State University
研究记录日期
这些日期跟踪向 ClinicalTrials.gov 提交研究记录和摘要结果的进度。研究记录和报告的结果由国家医学图书馆 (NLM) 审查，以确保它们在发布到公共网站之前符合特定的质量控制标准。
研究主要日期
学习开始 (实际的)
2016年9月1日
初级完成 (实际的)
2019年12月31日
研究完成 (实际的)
2019年12月31日
研究注册日期
首次提交
2016年12月18日
首先提交符合 QC 标准的
2017年12月12日
首次发布 (实际的)
2017年12月18日
研究记录更新
最后更新发布 (实际的)
2020年9月16日
上次提交的符合 QC 标准的更新
2020年9月12日
最后验证
2020年9月1日
更多信息
与本研究相关的术语
其他相关的 MeSH 术语
其他研究编号
- MH100268
计划个人参与者数据 (IPD)
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不
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