甲基苯丙胺使用障碍试点 TMS

概述：这是一项单臂临床试验，历史对照作为选定结果的比较组。 患有 MAUD 的受试者将在 4 周内接受 16 次针对 DLPFC 和 MPFC 的双目标 theta 爆发刺激。 我们将跟踪结果 12 周。 结果包括治疗保留、渴望、自我报告的 MA 或兴奋剂使用、尿液药物筛查结果、抑郁症状、焦虑症状、睡眠质量、生活质量、反应抑制和功能连接。 测量功能连接的磁共振成像 (MRI) 和测量反应抑制的侧翼任务将在基线和四个星期内完成。 结果测量部分提供了更多详细信息。 受试者还将在基线时完成大五量表，这是一种人格特征的衡量标准，以探索这些与结果的关系，包括治疗和研究的保留。

MR 图像采集：MRI 将在基线和最后一次 TMS 会话之后完成。 MRI 会议将在每个站点使用研究专用 MRI 扫描仪进行。 解剖图像将包括具有 1.0 mm 各向同性空间分辨率的体积 T1 和 T2 加权图像。 将执行静息状态 fMRI 以收集 20 分钟的数据。

统计分析：

保留在研究中和社会心理治疗：我们将描述完成 4 周 TMS 治疗期并完成每个后续月度随访的受试者的比例。 我们将使用 Kaplan-Meier 曲线来描述研究和社会心理治疗中的保留率。 如果不保留足够普遍，我们将使用 Cox 回归来探索基线度量作为保留的预测因素。 我们预计多变量分析对于样本量是不可行的。

症状和冲动控制措施：其他措施的初步分析将侧重于 4 周 TMS 治疗期间的变化。 每周或每两周评估一次症状变化（例如 渴望、抑郁、影响、焦虑、睡眠）将使用具有适当分布的广义线性混合模型进行评估。 我们预计 MA 或其他兴奋剂使用天数的泊松分布，并将使用带有 logit 链接的二项分布来评估阳性尿液药物筛查的变化。 时间将是评估治疗期间变化斜率的主要兴趣变量。 配对 t 检验或 Wilcoxon 符号秩检验将用于评估在基线和治疗 4 周后完成的测量的变化。 我们将类似地比较基线和 4 周的措施与 8 周和 12 周的措施，但在单独的分析中，因为 TMS 结束后可能会发生效果衰减。

功能连接分析：fMRI 功能连接分析将使用标准分析管道进行。 功能图像将进行预处理，包括大脑提取、运动校正、空间平滑（6 mm FWHM）和时间滤波（.008 Hz < f < 0.08 Hz）。 预处理之后，fMRI 信号将使用基于图像的估计和运动校正参数针对潜在的噪声源进行校正。 由此产生的更正时间序列将用于所有功能连接分析。 功能连通性将通过从感兴趣区域 (ROI) 的预处理成像数据中提取时间序列数据来测量。 将检查多个 ROI，并将根据 Yeo 及其同事先前发布的坐标位置将其定义为球体（6 毫米半径）。 具体来说，我们将关注涉及认知控制和显着性（DLPFC - 前脑岛；DLPFC - 前扣带回）和奖赏处理/动机回路（MPFC - 腹侧纹状体）的扣带盖骨网络的连通性。 分析将对左右半球进行平均，但我们还将探索左右半球之间的差异。 ROI 的时间序列将与其他 ROI 的时间序列相互关联，以确定区域之间功能连接的强度。 生成的 Pearson's r 将转换为 Fisher's z 分数，以提高统计分析的正态性。 我们将每个 ROI 对连接（DLPFC - 前脑岛、DLPFC - 前扣带回、MPFC - 腹侧纹状体）视为因变量。 主要分析将使用配对 t 检验或 Wilcoxon 符号秩检验来比较基线与 TMS 治疗后的连通性。 我们将使用 Pearson 或 Spearman 相关性和线性回归或混合模型探索连通性和变化的相关性。

探索性分析：将针对功能连接进行后续探索性体素分析，这将提供数以千计的个体预测因子。 这将有助于确认基于大型包裹 ROI 的分析中的发现。 我们将使用与上述基于 ROI 的分析相同的统计模型，但在体素级别。 体素数据会产生一个高维问题，其中预测变量的数量远远超过参与者的数量。 随机森林等机器学习方法将用于处理高维子分析。 随机森林需要最少的数据假设，自动考虑非线性和相互作用的影响，并且它已被证明在识别高维上下文中有用的预测变量方面很有用。

与历史对照的比较：我们将比较心理社会治疗计划中的保留率和来自图表审查的阳性尿液药物筛选与年龄、性别、地点和心理社会治疗方式相匹配的 MA 使用障碍患者的历史对照组。 将使用对数秩检验比较处理保留。 将使用具有 logit 链接的广义估计方程模型比较随访每周的阳性尿液药物筛查，该模型聚集在受试者身上，参与 TMS 研究作为感兴趣的变量。