任务表现的计算测量能否预测精神症状和症状严重程度随时间的变化 (CABxtime)
2024年11月21日 更新者：John P. O'Doherty, PhD、California Institute of Technology
利用计算得出的学习和决策个体差异的测量来预测精神病诊断、症状和症状严重程度随时间的变化
这项研究调查了与精神疾病维度相关的计算机制。
该研究将在 12 个月的时间间隔内采用纵向方法来描述任务表现的计算参数估计与精神症状和诊断之间的关系。
参与者将是通过在线众包服务 Prolific 招募的健康参与者，以及通过 UCLA 精神病学诊所和 UCLA 的 STAND 计划招募的精神病患者和健康参与者
研究概览
详细说明
计算精神病学的目标是获得有关支撑精神疾病的神经计算过程的知识，并利用这些知识来改进诊断和治疗。
实现这一目标的关键一步是开发从单个个体获得的可靠、稳健且与精神功能障碍有意义相关的计算中个体差异的测量方法。
为了实现这些目标，我们必须证实候选计算机制与诊断类别、症状维度和治疗结果之间的关系。
在本研究中，将利用计算评估任务组（CAB）来测量多维计算过程阵列中的个体差异。
该研究旨在分离导致计算参数估计变异性的三个不同方差成分：由于任务性能的日常偶然变化而导致的与场合相关的方差，与状态相关的方差与基础计算中随时间变化的有意义的变化相关。个体和特征相关的差异涉及个体之间计算中稳定的个体差异。
为了实现这一目标，将使用该电池在在线样本中以一年为间隔进行重复评估，并使用分层贝叶斯模型来分离场合、状态和特质相关方差对这些参数估计的影响。
然后，这些方差成分将与在南加州招募的不同精神病患者队列（主要患有抑郁症、焦虑症和强迫症）的诊断类别、症状维度和症状严重程度测量相关。
最后，将跟踪计算参数估计值与这些患者的子集随时间变化的症状之间的关系。
这项研究有望显着增进对如何可靠地提取与诊断相关的认知表型计算衍生测量的理解，这些测量最终可以迁移到临床。
研究类型
介入性
注册 (估计的)
1100
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。
学习联系方式
- 姓名：John P O'Doherty, D.Phil
- 电话号码：626-395-5981
- 邮箱：jdoherty@hss.caltech.edu
学习地点
-
-
California
-
Los Angeles、California、美国、90095
- UCLA Semel Institute for Neuroscience and Human Behavior, University of California, Los Angeles
-
接触：
- Reza Tadayon-nejad, MD PhD
- 电话号码：310-206-6389
- 邮箱：RTadayonNejad@mednet.ucla.edu
-
Pasadena、California、美国、91125
- California Insitute of Technology
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接触：
- John O'Doherty, D Phil
- 电话号码：626-395-5981
- 邮箱：jdoherty@hss.caltech.edu
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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
- 成人
- 年长者
接受健康志愿者
是的
描述
纳入标准（健康对照参与者）：
- 年龄范围18至65岁。
- 目前尚未在医生进行精神病学评估后确定精神病学诊断。 Tadayon-Nejad 和 Wei（两人都是经过委员会认证的精神科医生）。
- 理解和执行实验任务的能力，即基本的沟通和理解任务的能力。
- 能够给予知情同意。
排除标准（健康对照参与者）：
• 既往有神经系统疾病史和/或当前诊断。
纳入标准（患者）：
- 年龄范围18至65岁。
- 任何类型的抑郁症、任何类型的焦虑症或强迫症的精神病学诊断。
- 原发性或合并双相情感障碍是允许的，但前提是不是处于急性躁狂期。
- 允许患有自闭症谱系障碍 (ASD) 和注意力缺陷/多动障碍 (ADHD)。
- 理解和执行实验任务的能力，即基本的沟通和理解任务的能力。
- 能够给予知情同意。
排除标准（患者）：
- 既往有神经系统疾病史和/或当前诊断。
- 精神病史或当前诊断。
- 目前存在活性物质使用障碍。
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：基础科学
- 分配：不适用
- 介入模型：单组作业
- 屏蔽：无（打开标签）
武器和干预
参与者组/臂 |
干预/治疗 |
|---|---|
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其他：行为任务电池
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行为任务绩效衡量
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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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DASS 抑郁量表评分的变化
大体时间：12个月
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与增益/损失学习、奖励/努力权衡以及奖励/捕食风险权衡相关的计算参数估计的变化将与 DASS 抑郁量表分数随时间的变化相关。
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12个月
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DASS焦虑量表分数的变化
大体时间：12个月
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与新颖性驱动的探索和奖励/捕食风险权衡相关的计算参数估计的变化将与 DASS 焦虑量表得分的变化相关
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12个月
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OCI-R 分数的变化
大体时间：12个月
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与基于模型与无模型强化学习之间的平衡相关的计算参数估计的变化将与 OCI-R 症状随时间的变化相关。
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12个月
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OCI-R 分数
大体时间：12个月
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与基于模型与无模型强化学习之间的平衡相关的计算参数估计将与 OCI-R 分数相关。
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12个月
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DASS抑郁量表评分
大体时间：12个月
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与增益/损失学习、奖励/努力权衡以及奖励/捕食风险权衡相关的计算参数估计将与 DASS 抑郁量表得分相关。
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12个月
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DASS焦虑量表评分
大体时间：12个月
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与新颖性驱动的探索和奖励/捕食风险权衡相关的计算参数估计将与 DASS 焦虑量表得分相关
|
12个月
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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：John P O'Doherty, D.Phil、California Institute of Technology
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 (估计的)
2025年1月1日
初级完成 (估计的)
2029年12月31日
研究完成 (估计的)
2029年12月31日
研究注册日期
首次提交
2024年11月18日
首先提交符合 QC 标准的
2024年11月21日
首次发布 (估计的)
2024年11月26日
研究记录更新
最后更新发布 (估计的)
2024年11月26日
上次提交的符合 QC 标准的更新
2024年11月21日
最后验证
2024年11月1日
更多信息
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