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Behavior

ロボットアームに到達するパラダイムを用いた疼痛関連回避行動の調査

Published: October 3, 2020 doi: 10.3791/61717
Automatic Translation
1,2, 1, 1,3, 2, 1,2, 1,2
1Experimental Health Psychology, Maastricht University, 2Research Group Health Psychology, KU Leuven, 3Laboratory of Biological Psychology, KU Leuven

Summary

回避は慢性疼痛障害の中心であるが、疼痛関連回避を調べるための十分なパラダイムは欠けている。そこで、疼痛に関する回避行動がどのように学習(獲得)、他の刺激(一般化)に広がり、緩和(絶滅)、そしてその後の再出現(自然回復)を可能にするパラダイムを開発しました。

Abstract

回避行動は、急性疼痛から慢性疼痛障害への移行の重要な要因です。しかし、痛みに関連する回避を実験的に調査するための生態学的に有効なパラダイムが不足しています。このギャップを埋めるために、疼痛に関連する回避行動の発達の根底にあるメカニズムを調査するためのパラダイム(ロボットアームに達するパラダイム)を開発しました。既存の回避パラダイム(主に不安研究の文脈)は、パブロビアンの恐怖調整手順中に脅威に関連する刺激に重ね合わせた実験者指示、低コストの応答として、しばしば回避を運用しています。対照的に、現在の方法は、回避の器械学習(獲得)の点で生態学的妥当性を高め、回避応答にコストを加えることによって提供する。パラダイムでは、参加者はロボットアームを使用して出発点からターゲットまで腕を伸ばす動きを行い、3つの異なる移動軌道から自由に選択します。動きの軌跡は、痛みを伴う感電刺激と組み合わせる確率が異なり、偏差と抵抗性の面で必要な努力が必要です。具体的には、痛みを伴う刺激は、(部分的に)増加した努力を必要とする動きを行う費用で回避することができる。回避行動は、各試験における最短軌道からの最大偏差として運用可能である。新しいパラダイムが回避の獲得を理解するのにどのように役立つかについて説明することに加えて、(1)他の刺激(一般化)への回避の広がりを調べるロボットアームに達するパラダイムの適応、(2)実験室での臨床治療のモデリング(応答防止を用いた回避の絶滅)、および(3)絶滅後の回避の再発(自発的回復)について説明する。生態学的妥当性の向上と、拡張や適応のための多くの可能性を考えると、ロボットアームに達するパラダイムは、回避行動の調査を容易にし、その基礎となるプロセスの理解をさらに深める有望なツールを提供します。

Introduction

回避は、痛みの伝達の身体の脅威に適応的な応答です。しかし、痛みが慢性的になると、痛みや痛みに関連する回避は適応目的を失います。これに伴い、慢性疼痛1、2、3、4、5、6、7、8の恐怖回避モデルは、痛みを破滅的なものとして誤った解釈が起き、痛みを恐れて上昇し、回避行動を動機づける。 過度の回避は、身体的な使用の低下と日々の活動や願望への関与の減少のために慢性疼痛障害の発症と維持につながる可能性があります 1,2,3,4,5,9.さらに、痛みの欠如が回復よりもむしろ回避に起因する可能性があることを考えると、痛みに関連する恐怖と回避の自立サイクルを確立することができる10。

不安文献11,12における回避への最近の関心にもかかわらず、疼痛領域における回避に関する研究はまだ初期段階にある。影響力のある二因子理論13に導かれた以前の不安研究は、一般的に回避を促進する恐怖を想定している。これに対応して、従来の回避パラダイム12は、それぞれ1つの因子に対応する2つの実験段階を伴い、それぞれ1つの要因に対応する:第1(パブロビアンコンディショニング14段階)を確立し、第2の回避を調べる(インストゥルメンタル15段階)。差動パブロビアンコンディショニング中、中性刺激(条件付き刺激、CS+、例えば円)は本質的に回避的な刺激(無条件刺激、米国、例えば電気ショック)と組み合わせられ、自然に無条件の応答(U、例えば恐怖)を生み出す。第2の制御刺激は、米国(CS-;例えば三角形)と組み合わせることはありません。米国とのCCの組み合わせに続いて、CS+は米国の不在時に恐怖(条件付き応答、CSR)を引き出します。CS-は安全を知らせ、CSRを引き起こさない。その後、インストゥルメンタルコンディショニング中に、参加者は自分の行動(応答、R、例えばボタン押し)が特定の結果(結果)につながることを学ぶ。O、例えば、ショックの省略)15、16。応答が否定的な結果を防ぐと、その応答が繰り返される可能性が高くなります。これは負の補強15と呼ばれます。したがって、伝統的な回避パラダイムのパブロビアン段階では、参加者は最初にCS-US協会を学びます。続いて、インストゥルメンタル段階において、実験者指示回避応答(R)が導入され、CSプレゼンテーション中に行われた場合に米国をキャンセルし、R-Oアソシエーションを確立する。このように、CSは、判別刺激(SD)となり、適切な瞬間を示し、かつ、条件付きR15の性能を動機づける。疼痛報告17および疼痛関連の表情18の器械的なコンディショニングを示すいくつかの実験とは別に、疼痛の器械学習機構に関する調査は、一般に、限定的である。

上記の標準的回避パラダイムは、回避の根底にある多くのプロセスを解明しているが、それにもいくつかの制限がある5、19。第1に、実験者が回避応答を指示するので、回避自体の学習、または取得を調べることは許されない。参加者が複数の軌道から自由に選択し、したがって、どの応答が痛み/安全で、どの軌道を避けるか避けるべきか、より正確に現実の現実をモデル化し、回避が痛み9に対する自然な反応として現れる。第二に、従来の回避パラダイムでは、ボタンプレス回避応答は無償で行います。しかし、実際の生活の中で、回避は個人にとって非常に高価になる可能性があります。実際、高コスト回避は特に毎日の機能を中断します 5.例えば、慢性疼痛の回避は、人々の社会的および働く生活を厳しく制限することができます9.第三に、ボタンを押す/押さないなどの二分応答も、異なる程度の回避が起こる現実の生活をあまりよく表さない。以降のセクションでは、ロボットアームに達するパラダイム20がこれらの制限にどのように対処し、基本的なパラダイムを複数の新しい研究の質問に拡張できるかについて説明します。

回避の獲得
パラダイムでは、参加者はロボットアームを使用して、スタート地点からターゲットまでの腕に達する動きを行います。運動は、痛みを伴う恐怖を呼び起こす刺激によく似ているため、インストゥルメンタル応答として採用されています。ボールは、画面上の参加者の動きを事実上表します (図 1)、参加者は自分の動きをリアルタイムで追い込めます。各試験の間、参加者は3つのアーチ(T1-T3)によって画面上に表される3つの運動軌道の間で自由に選択し、彼らがどれほど努力しているか、そして痛みを伴う感電刺激(すなわち痛み刺激)と組み合わされる可能性の点で互いに異なる。努力は最短の軌道からの偏差およびロボットアームからの抵抗の増加として操作される。具体的には、ロボットは抵抗が偏差とともに直線的に増加するようにプログラムされているため、参加者が逸脱すればするほど、ロボットに対してより多くの力を発揮する必要があります。さらに、疼痛投与は、最短で最も簡単な軌道(T1)が常に疼痛刺激(100%疼痛/偏差または抵抗性)と対たされるようなプログラムされる。中間軌道(T2)は、疼痛刺激を受ける確率が50%と組み合わせられますが、より多くの努力が必要です(適度な偏差と抵抗性)。最も長く、最も努力的な軌道(T3)は痛みの刺激と組み合わされることはありませんが、目標に到達するために最も努力が必要です(0%の痛み/最大の偏差、最も強い抵抗)。回避行動は、例えばボタンを押すか押さないかよりも、回避のより連続的な尺度である、試行あたりの最短軌道(T1)からの最大偏差として運用可能である。さらに、回避応答は、努力の増加を犠牲にして来る。さらに、参加者が自由に移動軌道を選択し、実験R-O(運動軌道痛)不測の状態について明示的に知らされないことを考えると、回避行動は器械的に獲得される。オンライン自己報告された運動関連の痛みと痛みの期待に対する恐怖は、異なる運動軌道に対する条件付き恐怖の尺度として収集されている。疼痛の期待は、危機管理意識と脅威評価21の指標でもあります。この変数の組み合わせにより、恐怖、脅威評価、回避行動の間の相互作用を精査できます。このパラダイムを用いて、我々は一貫して回避20、22、23、24の実験的獲得を実証してきた。

回避の一般化
我々は、回避の一般化を調査するためにパラダイムを拡張しました23- 過剰な回避につながる可能性のあるメカニズム.パブロビアン恐怖の一般化とは、元のCS+に似た刺激または状況(汎化刺激、GS)への恐怖の拡散を指し、CS+(一般化勾配)25、26、27、28との類似性が低下して恐怖が減少する。恐怖の一般化は、刺激の関係を新たに学ぶ必要性を最小限に抑え、変化し続ける環境25、26、27、28の新たな脅威を迅速に検出できるようにします。しかし、過度の一般化は安全な刺激(CS-に類似したGS)の恐れにつながり、不必要な苦痛を引き起こす28、29。これに沿って、パブロビアン恐怖一般化を用いた研究は、慢性疼痛患者が痛み関連の恐怖を過度に一般化することを一貫して示している30、31、32、33、34、健康なコントロールは選択的な恐怖一般化を示す。しかし、過度の恐怖が不快感を引き起こす場合、過度の回避は、安全な動きや活動の回避、および毎日の活動離脱1、2、3、4、9の増加により、機能的障害で最高潮に達する可能性がある。慢性疼痛障害における重要な役割にもかかわらず、回避の一般化に関する研究はほとんどありません。回避の一般化を研究するために適応されたパラダイムにおいて、参加者はまず回避を獲得し、上記20の手順に従う。その後の一般化段階では、疼痛刺激がない場合に3つの新しい運動軌跡が導入される。これらの一般化軌道(G1-G3)は、それぞれこれらの軌道に似た、取得軌道と同じ連続体上にあります。具体的には、一般化軌道G1はT1とT2の間、T2とT3の間のG2、およびT3の右側にG3の間に位置する。このようにして、新しい安全軌道への回避の一般化を検討することができる。以前の研究では、自己報告の一般化を示したが、回避ではなく、痛みに関連する恐怖と回避の一般化のための異なる根本的なプロセスを示唆している可能性がある23。

応答防止を伴う回避の消滅
慢性筋骨格痛における運動の高い恐怖を治療する主な方法は、暴露療法35である—パブロビアン絶滅36に対する臨床的な対応性、すなわち、米国36の不在時のCS+との反復経験によるCSRの減少である。慢性疼痛の暴露の間に、患者は、害の壊滅的な信念と害の期待を確認するために恐れられた活動や動きを行う34,37.これらの信念は必ずしもそれそれ以上の痛みを関係するものではなく、むしろ基礎となる病理であるので、運動は必ずしもクリニック34で痛みのない行われず。阻害学習理論38,39によると,絶滅学習は元の恐怖記憶(例えば、運動軌道痛)を消さない。むしろ、それは新しい抑制的な絶滅記憶(例えば、移動軌道なし痛み)を作成し、検索のための元の恐怖記憶と競合する40、41。新しい抑制記憶は、元の恐怖記憶40よりも文脈依存性が高く、消滅した恐怖記憶が再出現(恐怖の帰還)40、41、42に感受性であると考える。患者は、暴露治療中に微妙な回避行動(応答予防による消滅、RPE)を行うことさえ妨げられることが多く、回避10,43への安全性の誤った帰属を防ぐことによって真の恐怖の絶滅を確立する。

回避の返還
回避の戻りという点での再発は、恐怖43、44、45、46の絶滅後でさえ、臨床集団において依然として一般的である。恐怖47の復帰をもたらす複数のメカニズムが見つかっているが、回避22に関するものについてはほとんど知られていない。本稿では、時間40,47の経過による恐怖と回避の帰還という、自発的な回復について具体的に説明する。ロボットアームに到達するパラダイムは、回避のリターンを調査するために2日間のプロトコルで実装されています。1 日目の間に、参加者は最初にパラダイムで取得トレーニングを受けます。その後のRPE相において、参加者は回避応答を行うことを妨げられ、すなわち、それらは、苦痛関連の軌道(T1)を絶滅の下でのみ行うことができる。2日目、自発的な回復をテストするために、すべての軌道が再び利用可能であるが、痛みの刺激がない場合。このパラダイムを使用して、我々は、正常な絶滅の翌日、回避が22を返したことを示しました。

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Protocol

ここに示すプロトコルは、KUルーヴェンの社会社会倫理委員会(登録番号:S-56505)とマーストリヒト大学の倫理審査委員会心理学と神経科学(登録番号:185_09_11_2017_S1と185_09_11_2017_S2_A1)の要件を満たしています。

1. 試験セッションの準備

  1. テストセッションの前に:痛み覚醒の伝達、実験の一般的な概要、除外基準について参加者に知らせる電子メールを送信します。健康な参加者の除外基準は、18歳未満であることから成り立ちます。慢性的な痛み;アルファベット順または診断失読症;妊娠;左利き;心血管疾患の現在/履歴, 慢性または急性呼吸器疾患 (例えば, 喘息, 気管支炎), 神経疾患 (例えば, てんかん), および/または精神疾患 (例えば, 臨床うつ病, パニック/不安障害);聴覚や視力に関する修正されていない問題。手、手首、肘、肩に痛みを抱え、到達作業を妨げる可能性がある。埋め込まれた電子医療機器(例えば、心臓ペースメーカー)の存在;他の重篤な病状の存在。
  2. COVID-19の安全対策のため、ラボ到着時に手を洗い、消毒し、自分で洗ってください。テストセッションの期間中は使い捨てのフェイスマスクを着用し、参加者との物理的接触が必要な場合はラテックス手袋を着用してください。
  3. 実験設定には、参加者用と実験者用の 2 つの別々の部屋またはセクションを使用します。
  4. 実験者用のコンピュータ画面と参加者用の大きなテレビ画面の 2 つの別々の画面を持つ 1 台のコンピュータを使用します。
  5. ロボットアーム(HapticMasterなど)をオンにするには、ロボットの前面にある電源スイッチを押します(このロボットに固有)。その後、緊急スイッチをオンにし、必要に応じて後でロボットの電源を切るために使用することができます。
  6. 各テスト日の前にロボットアームを再調整します。これは、ロボットアームとの直接アプリケーションプログラミングインタフェース(API)接続を介して行われ、テスト日の開始時に1回だけ行う必要があります。
    1. API 接続を確立するには、コンピューターでインターネットブラウザーを開き、ロボット・アームの特定の API アドレスを入力します。
    2. Web ページで、[HapticMASTER]の下の [状態] を選択します。続いて、初期化のために、Initの横にある[開始]ボタンを押します。
      注: これは、このロボットの標準キャリブレーション手順です。ロボットごとに異なるキャリブレーション手順が必要になる場合があります。
  7. コンピュータに接続されている定数電流刺激装置を使用します(ステップ1.4を参照)。実験中、痛みの刺激は、コンピュータ上で実行される実験スクリプトを介して配信されます。実験は、クロスプラットフォームのゲームエンジンを使用してプログラムされます( 資料表を参照)。
    1. 安全上の理由から、刺激装置のフロントコントロールパネルの右上隅にあるオレンジ色のトグルスイッチを切り替えて、定電流刺激装置出力を無効にします。
    2. フロントコントロールパネルの中央にあるオレンジ色のトグルスイッチを使用して、出力範囲をx 10 mAに設定します。
    3. フロントコントロールパネルの左上隅にある黒いロータリーノブを使用して、パルス持続時間を2 ms(2000 μs)に設定します。
    4. 定電流刺激装置をオンにするには、コントロールパネルの左下にある電源ボタンを押します。

2. 除外基準の審査とインフォームド・コンセントの取得

  1. 参加者をテレビ画面から約2.5m(ステップ1.4参照)、ロボットアームのハンドル(センサー)から快適な距離(約15cm)、アームレスト付きの椅子に配置します(図1)。
  2. 自己申告を使用して除外条件の参加者をスクリーニングします(除外基準についてはステップ1.1を参照)。
  3. 痛み刺激の送達と実験の一般的な概要について参加者に知らせる。また、実験中の任意の時点で、何の影響もなく参加を自由に撤回することを彼/彼女に知らせてください。書面によるインフォームド・コンセントを取得します。
  4. 参加者との物理的な接触を最小限に抑えるには、参加者の到着前に、除外およびインフォームドコンセントフォームのテーブルと、アンケート用のタブレット(ステップ6.2を参照)が含まれていることを確認します。参加者は、このテーブルを使用してフォームに個別にアクセスして署名できる必要があります。

3. 刺激電極の取り付け

注:痛みの刺激は、2つのステンレス棒刺激電極(電極直径8mm、電極間距離30mm)を介して切開に送達される2ミリ秒の方形電気刺激です。

  1. 参加者が長袖を着用している場合は、肘の上に少なくとも10cm以上の右腕の袖をまねるように頼みます。
  2. 刺激電極の中心に導電電解質ゲルを充填し、電極ケーブルを非常用スイッチに接続します。
  3. ストラップを使用して、参加者の右腕の三頭筋腱の上に刺激電極を取り付けます。ストラップがきつすぎず、緩みすぎないようにしてください。電極が取り付けられたら、参加者に腕をリラックスするように指示します。

4. 痛み刺激の調整

  1. テレビ画面に表示して、痛みの較正手順と対応するスケールを説明します(ステップ1.4を参照)。
    1. 実験中に受ける刺激を選ぶ可能性があることを参加者に明確にするが、データの整合性のために、彼/彼女は「著しく痛みを伴い、許容する努力を要求する」と述べた刺激を選択するよう求められることを説明する。
    2. 0 から 10 までの範囲で、テレビ画面に表示される数値スケールで各刺激を評価するように参加者に依頼します。1 「私は何かを感じるが、これは不愉快ではない。それは感覚に過ぎません」(すなわち、検出閾値)、2として「刺激はまだ痛みを伴わないが、不快になり始めている」。3 「刺激が痛みを伴い始める」(すなわち痛みの閾値)。そして10は「これは私が想像できる最悪の痛みです」として。
  2. オレンジ色のトグルスイッチを切り替えて、定電流刺激装置出力を有効にします(ステップ1.7.1を参照)。
  3. 疼痛調整手順の間、一定電流刺激器の前面制御パネルの回転式ノブを使用して、疼痛刺激の強度を手動で増加させる。痛み刺激の強度は、このノブの上に見ることができます。
    1. 1 mA の強度から始め、段階的に 1、2、3、および 4 mA の増分で徐々に強度を増加させます。mA では、刺激プレゼンテーションの順序を使用します: 1,2, 4, 6, 8, 11, 14, 17, 20, 24, 28, 32, 36, 40, 44, 48, 52, 等.
  4. 痛みの刺激を一度に1回ずつ刺激するには、手動でフロントコントロールパネルのオレンジ色のトリガボタンを押して、定電流刺激をトリガします。
    1. 一定電流刺激をトリガする前に、参加者に各刺激を発表します。
  5. 参加者が「著しく痛みを伴い、許容する努力を要求する」と述べた痛みの強度レベルに達したら、キャリブレーション手順を終了します。理想的には、これは、疼痛キャリブレーション評価スケールの7~8に対応する必要があります。
  6. 参加者の最終的な痛みの強度を mA に記録し、その痛みの強度評価 (0 ~ 10) を記録し、この強度を実験の残りの部分で維持します。

5. 実験タスクの実行

  1. 参加者に対して、目の前のテレビ画面でロボットアームに到達するパラダイムについての指示を受け、その後、実験者の監督の下でタスクを練習できることを参加者に口頭で知らせます。
  2. 画面上のタスクの標準化された書面による指示を参加者に提供します。
  3. 練習:実験スクリプトを介して、テレビ画面で、移動平面の途中に位置する3つのアーチ(T1-T3)を提示します。最も簡単な腕の動き(T1)は偏差または抵抗なしで、中間腕の動き(T2)は適度な偏差および抵抗と対にされ、最も遠い腕の動き(T3)は最も大きい偏差および最強の抵抗と対になる。
    1. 参加者に、画面上の緑色のボールで表されるロボットアームのセンサーを操作し、移動平面の左下隅の開始点から移動平面の左上隅のターゲットにボール/センサーを移動するように指示します。
    2. 参加者に、各トライアルで実行できる移動軌道のどれを自由に選択できるかを指示します。
  4. 練習段階で痛み刺激を投与しないでください(セクション3:注とステップ5.7.6を参照してください)。ただし、偏差と抵抗の関係(ステップ5.3を参照)が適切であることを確認します。
  5. 練習段階を実行しながら、参加者に口頭でのフィードバックを提供します。
    1. 視覚および聴覚の「開始信号」の前に参加者が動き始めないことを確認し、視覚および聴覚の「停止信号」が提示されたときにロボットアームをすぐに解放するようにします。
      注:2つの異なる聴覚信号(「開始トーン」と「スコアリングトーン」)と2つの異なる視覚信号(ターゲットと仮想の「信号」がそれぞれ緑色と赤に変わります。 図 1)は開始信号と停止信号として使用されています。聴覚信号と視覚開始信号は、聴覚信号と視覚停止信号と同様に同時に提示されます。
    2. トリプルフットスイッチで2つの足のペダルを使用してスケールで左右にスクロールすることにより、連続的な評価スケールで痛みの期待と動き関連の痛みの恐怖の自己報告尺度を提供するように参加者に指示します。第3の足のペダルを使用して彼/彼女の答えを確認するように彼/彼女に指示します。
      注:各移動軌道ごとに、固定された所定の試験に関する自己報告の質問を個別に提示します。実験スクリプトを使用して、ロボットアームが固定化され、参加者が質問に答える間は固定されたままであることを確認します。
  6. 練習フェーズの最後に、参加者の質問に答えます。実験セクション/部屋を離れ、ライトを暗くします。参加者は「確認」フットペダルを押して自分で実験を開始します(ステップ5.5.2を参照)。
  7. 取得: 回避の獲得時に、練習フェーズと同様に、参加者が各試験で実行する移動軌道(T1–T3)を選択させます。
    1. 回避獲得の間、参加者は実験応答結果(運動軌道痛)不測の状態、すなわち、痛みと努力のトレードオフを実験スクリプトを介して回避コストに供する。
    2. 具体的には、参加者が最も簡単な運動軌跡(T1)を行う場合、常に痛み刺激(100%痛み/無偏差または抵抗)を提示する。
    3. 中動軌道(T2)を実行する場合は、50%の確率で痛みの刺激を提示しますが、より多くの努力(適度な偏差と抵抗)を行う必要があることを確認してください。
    4. 参加者が最も遠く、最も努力的な動きの軌跡(T3)を実行する場合、痛みの刺激を全く提示しませんが、目標に到達するために最大限の努力をする必要があります(0%の痛み/最大偏差、最も強い抵抗)。
      メモ: デザインに適用可能な場合は、Yoked Groupをコントロールとして使用できます。yokedプロシージャでは、各制御参加者は実験群の参加者と対にされ、2人が同じ補強スケジュール48を受け取る。したがって、現在のパラダイムでは、Yoked Groupの各参加者は、選択した軌道に関係なく、実験グループと同じ試験で痛みの刺激を受けます。操作された応答結果(運動軌道痛)不測の状態の欠如を考えると、Yoked Groupでは回避行動の獲得は期待されていません。
    5. 該当する場合は、各実験グループ参加者のデータをコンピュータに保存し(セクション1.4を参照)、各Yoked(制御)グループ参加者の補強スケジュールの参照として使用します。
      1. Yokedプロシージャを使用する場合(すなわち、各制御参加者は、2人が同じ補強スケジュール48を受け取るように、実験グループの参加者とペアになる)、最初の参加者が実験グループに属しなければならないという規則を使用して、ランダム化スケジュールを使用して参加者をグループに割り当てる。その後、参加者は、各時点で実験グループの参加者数がYoked Group参加者数を超える限り、いずれかのグループにランダムに割り当てられます。
    6. 疼痛刺激を伴う試験では、運動の3分の2が行われたら、すなわち参加者が軌道アーチを通って移動した後、痛みの刺激を提示する。定電流刺激器は、実験スクリプトを介して自動的にトリガされます。
    7. 成功した試行完了は、視覚および聴覚停止信号の提示によって示される。その後、実験スクリプトを介して、ロボットアームが自動的に固定されたままの開始位置に戻ることを確認します。3,000 ミリ秒後に、視覚および聴覚開始信号を提示し、参加者は次のトライアルを開始できます。
      注: トライアル期間は、移動速度の違いにより、試行と参加者の間で異なります。実験段階ごとの試行回数も、実験の間で変化する可能性があります。回避を成功させるためには、最低 2 x 12 の試行を推奨します。上記のステップを含めて、取得プロトコルは約45分持続する。
  8. 一般化: 一般化プロトコルで、取得フェーズ後の回避の一般化をテストします(セクション 5.7を参照)。
    注:回避の一般化をテストする場合、画面上の軌道アーチは、取得中に分離され、取得軌道アーチの間に配置される一般化軌道アーチのための余地を残します( 図1を参照)。
    1. テレビ画面では、取得軌道T1-T3の代わりに3つの新しい動きの軌跡を提示します。これらの「一般化軌道」(G1–G3)が取得軌道に隣接していることを確認します。具体的には、G1 は T1 と T2 の間、T2 と T3 の間の G2、T3 の右側にある G3 です ( 図 1を参照)。一般化の軌跡と痛みの刺激を組み合わせないでください。
      注: 上記の手順を含めて、3 x 12 試行の一般化フェーズでは、回避一般化プロトコルは約 1.5 時間持続します。回避の一般化をテストするためには、Yoked Group48 が必要です(ステップ5.7.5を参照)。しかし、特定の研究課題(被験者内設計24における回避の文脈変調)に応じて異なる制御が使用できる。
  9. 応答防止による消滅(RPE):RPEプロトコルでは、取得フェーズ(セクション5.7を参照)の後、参加者に、今後の段階ではT1のみを実行することを示す標準化された書面による指示を提供します。
    1. RPE段階の間、実験スクリプトを介して、視覚的に(例えば、ゲートで軌道アーチを遮断する)および/またはハプティカル(例えば、触覚壁を伴うブロック参加者の腕の動き)ブロックT2およびT3は、T1のみが利用できるように。T1は、この段階で痛み刺激と組み合わせられない。上記のステップを含め、RPE フェーズは 4 x 12 の試行で、このセッションは約 60 分続きます。
  10. 自発的な回復のテスト:回避の自発的な回復をテストするために、セッションの間に24時間±3時間で2日間のプロトコルを管理する。1 日目に RPE プロトコルを管理します(セクション 5.9 を参照)。
    1. 2日目に、刺激電極を取り付けます(セクション3を参照)。タスクの簡単な画面上のリフレッシャーの指示を提供します。痛み刺激に関する情報は含まない。
    2. 疼痛刺激がない場合、3つの獲得軌道(T1–T3、cf.取得フェーズ、セクション5.7を参照)を提示する。実験後のアンケート(6.2項を参照)、4 x 12試験の自発的回復期を含め、このセッションは約45分続きます。
      注:恐怖の復活を防ぐために(すなわち、痛み刺激との予期せぬ遭遇後の恐怖の復帰42;議論を参照)、2日目に痛みの刺激を再調整しないでください。

6. 実験の結論

  1. 参加者が実験を完了したら、刺激電極を取り外します。
  2. 参加者に、ラボの参加者のセクション(セクション2.4を参照)のテーブル上にあるタブレットを提供し、痛み刺激と回避コストの強度と不快感、および実験的応答結果(運動軌道痛)不測の時限の認識について問い合う出口アンケートに回答します。
  3. 参加者が心理的な形質アンケートを完了している間、刺激電極から電解質ゲルをきれいにしてください。
  4. 参加者が心理的特徴アンケートの完了を完了したら、報告と払い戻しを提供します。
  5. 医療器具の洗浄に適した消毒液で、刺激電極を十分に洗浄します。電極の内側と周囲のすべてのゲルを取り除きます。柔らかいティッシュペーパーで電極を乾かします。消毒用ワイプまたはスプレーでロボットアームのセンサーを清掃します。

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Representative Results

回避挙動の獲得は、取得フェーズの終わりにより多くの(最短軌道からの大きな最大偏差を示す)を回避する参加者によって、取得フェーズの開始(図2、Aで示される)20、またはYoked対照群(図3)23、48と比較して)によって実証される。

恐怖および疼痛期待の獲得は、T1およびT2と比較してT3に対する恐怖が低いと報告する参加者によって証明され、T1およびT220と比較してT3中の痛み刺激が少ないことを期待している。T2 があいまいであるため、T1 と T3 の間の差動自己報告が主な関心事です。T1 と T2 の間の非差分自己報告も見つかっており、どちらもT3 23 (図 4A、図 5A、図 6A、図7A)とは異なります。

取得は、一般化の前提条件です。回避行動の汎化は、実験グループの参加者が、汎化フェーズの開始時にYoked Group48を超えて回避(逸脱)することによって示される。疼痛刺激がない場合に一般化がテストされることを考えると、一般化段階を通して回避行動が減少する可能性がある。さらに、取得フェーズの終了と一般化フェーズの開始との間の回避行動の一般的な低下(一般化の減少)が期待できる。これは、新しい移動軌道の導入の結果であり、これはコンテキストスイッチ49,50を構成し得る。以前の研究では、おそらくパラダイム23の特定のパラメータのために、回避の一般化は見つかりませんでした。

恐怖および疼痛期待の一般化は、取得段階のそれと同様のパターン、すなわちG1およびG2と比較してG3に対する低い恐怖を報告する実験グループの参加者によって示され、一般化段階の開始時にG3中の疼痛刺激が少ないことを期待する。取得フェーズと同様に、G1とG3の間の差分自己報告が主に関心を示します(図4B および 図5B)。G1とG2の間の非差分自己報告は、G323とは異なると報告されています。さらに、疼痛刺激がない場合に一般化がテストされることを考えると、参加者は一般化段階を通じてより少ない恐怖および疼痛期待を報告することができる。さらに、新しい一般化軌道に対する恐怖および疼痛期待の一般的な減少は、取得軌道(汎化減少)と比較して期待できる。以前の研究では、回避が23を一般化していないにもかかわらず、恐怖と痛みの期待の一般化を発見しました。

買収は絶滅の前提条件です。応答防止を伴う回避行動の消滅時には、参加者は以前に痛みを伴う運動軌跡(T1)のみを実行することが許可されているのに対し、他の2つの軌道(T2およびT3)は禁止されている。したがって、参加者はT1を実行するオプションしか持っていないため、観測されたデータパターンは自分の選択、すなわち、回避行動の真の絶滅、回避の消滅は分析に含まれていない(図2)。

恐怖と痛みの期待の絶滅は、参加者がT1に対する恐怖の低下を報告し、取得段階の終わりと比較して、RPE段階の終わりにT1を実行する際に痛み刺激が少ないことを期待する場合に明らかである。(図6Bおよび図7B)。

自己申告対策の消滅は、自発的な回復の前提条件です。回避行動の自発的回復は、RPE段階の終わりと比較して、自発的な回復のテストの開始時により多くを避ける参加者によって示される(図2B)。

恐怖および疼痛の期待の自発的回復は、RPE段階の終わりと比較して、自発的な回復のテストの開始時に、T1のより高い恐怖および疼痛の期待を報告する参加者によって示される(図6Cおよび図7C)。

Figure 1
図1:実験タスクの実験セットアップと展望参加者は、ロボットアームのセンサーから遠く離れたところに、テレビ画面の前に座っています。電極は右腕の三頭筋腱に置かれ、痛みの刺激が送られ(赤い円)、トリプルフットスイッチは動きに関連する痛みや痛みの期待評価の恐怖を与えるために使用されます。実験タスクの取得段階はテレビ画面に表示され、白いボックスに拡大されます。ボールは左下隅に位置し、ターゲットは左上隅(緑のアーチ)にあります。T1–T3 は、それぞれ左から右に移動平面の途中に配置されます。T1–T3の間には、特に回避一般化プロトコルにスペースが残されており、その後の一般化軌道アーチ(G1-G3)のためのスペースを残すためにあります。 この図の大きなバージョンを表示するには、ここをクリックしてください。

Figure 2
図2:取得中の回避行動の代表的なデータ、応答防止による消滅、および自発的回復期22の試験。取得時の最短軌道(ACQ1–2)、応答防止(RPE1–4)による消滅、自発的回復(TEST1–2)の平均最大偏差(センチメートル単位)。なお、参加者はRPEフェーズ中に最短軌道(T1)のみを実行できます。誤差範囲は、平均値 (SEM) の標準誤差を表します。この数字のデータは、30人の参加者(男性9人、女性21人、平均年齢=21.90)22人からである。この図は ref.22の許可を得て変更されます。この図の大きなバージョンを表示するには、ここをクリックしてください。

Figure 3
図3:取得フェーズ20における回避行動の代表的なデータ。実験とYoked48群の間の運動の相対的な割合は、実験運動平面内である。上の黄色のパターンは主に実験グループによって行われた動きを表し、底部の青いパターンは主にYoked Groupによって行われた動きを表します。「始点から目標への方向」は、出発点からターゲットまでの最短軌道を示す。「横方向偏差」は、可能な最短の移動軌道からの偏差を示す。この数字のデータは、50人の参加者(男性36人、女性14人、平均年齢=24.92)20人からである。この図はref.20の許可を得て転載されています。この図の大きなバージョンを表示するには、ここをクリックしてください。

Figure 4
図4:取得および一般化フェーズ23における運動関連疼痛の恐れに関する代表的なデータ。取得ブロック(ACQ1–3)および汎化ブロック(GEN1–3)中の実験およびヨクド48 群における取得軌道に対する運動関連の痛みの平均恐怖。取得フェーズでは、軌道 T1–T3 および一般化フェーズ中に、G1–G3 に対して自己申告が提供されることに注意してください。エラー バーは SEM を表します。実験グループ: 10 人の男性、22 人の女性、平均年齢 = 22.88;Yokedグループ:12人の男性、20人の女性。平均年齢 = 23.44)23.この図は ref.23の許可を得て変更されます。 この図の大きなバージョンを表示するには、ここをクリックしてください。

Figure 5
図5:取得および一般化フェーズ23における疼痛の期待の代表的なデータ。取得ブロック(ACQ1–3)および汎化ブロック(GEN1–3)中の実験およびヨクド48 群における取得軌道に対する平均疼痛期待値。取得フェーズでは、軌道 T1–T3 および一般化フェーズ中に、G1–G3 に対して自己申告が提供されることに注意してください。エラー バーは SEM を表します。実験グループ: 10 人の男性、22 人の女性、平均年齢 = 22.88;Yokedグループ:12人の男性、20人の女性。平均年齢 = 23.44)23.この図は ref.23の許可を得て変更されます。 この図の大きなバージョンを表示するには、ここをクリックしてください。

Figure 6
図6:取得中の運動関連疼痛の恐れ、応答予防による消滅、および自発的回復期22の試験の代表的なデータ。取得時の異なる軌道(T1–T3)に対する運動関連の痛み、応答予防(RPE1-4)による消滅、自発的回復(TEST1–2)の平均恐怖。誤差範囲はSEMを表し、この図のデータは30人の参加者(男性9人、女性21名、平均年齢=21.90)22からである。この図は ref.22の許可を得て変更されます。この図の大きなバージョンを表示するには、ここをクリックしてください。

Figure 7
図7:取得中の疼痛期待の代表的なデータ、応答予防による消滅、および自発的回復期22の試験。平均の異なる軌道(T1–T3)の獲得時の(T1–T3)、応答予防(RPE1-4)による消滅、および自発的な回復(TEST1–2)です。誤差範囲はSEMを表し、この図のデータは30人の参加者(男性9人、女性21名、平均年齢=21.90)22からである。この図は ref.22の許可を得て変更されます。この図の大きなバージョンを表示するには、ここをクリックしてください。

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Discussion

慢性疼痛障害1、2、3、4、5における回避の重要な役割と、従来の回避パラダイム19が直面する限界を考えると、(疼痛関連の)回避行動を調査する方法が必要である。ここで示すロボットアームに到達するパラダイムは、これらの制限の数に対処します。我々は一貫して回避の獲得を実証してきた一連の研究でパラダイムを採用しており、これらの効果は、痛みの期待と運動関連疼痛の恐怖20、22、23、24の自己報告尺度にまで及んでいる。しかし、我々はまた、恐怖と回避23の間の解離が本物で有益である可能性があることを発見し、両者が常に1対1の関係を共有するとは限らないことを示唆している5、12、43、44、45。さらに、パラダイムは、現在の原稿に記載されているように、一般化23、応答防止22による消滅、および消え過誤後22のような回避行動のさまざまな側面を調査するための複数の機会を提示する。

現在の方法は、従来の回避パラダイムに対して多くの利点を提供します。まず、実験者が指示した回避応答を実行する代わりに、ロボットアームに到達するパラダイムの参加者は、回避行動を自ら獲得します。パラダイムは、このようにより良い現実の状況をモデル化します, 回避行動は、痛み9への応答として自然に出現します.回避がどのように獲得されるのかの根底にあるプロセスを理解し、回避が病理学的になる方法についての洞察を提供し、治療51の間にこれらのプロセスを直接標的にする方法を刺激することができる。例えば、実験的報酬を操作してアプローチを増加させ、回避傾向を52,53に減らすなど方法論的な変更は、不適応回避の獲得の根底にある行動および認知プロセスのより詳細な調査を可能にする。これに関して、ロボットアームに達するパラダイムで実証された回避の獲得は、安全な刺激23への回避の過剰な一般化を調査するために容易に適用することができる。第二の利点は、現在のパラダイムにおける回避応答の連続的な性質により、二分法的な尺度よりも詳細なデータを提供するため、誰が回避が過剰になるかを調べることができるということです。このデータの詳細の増加は、参加者間の偏差スコアを比較することによって、個人差を拾うための高められた感受性を可能にする。このような連続的な尺度は、実際の生活の中で回避が様々な程度で起こり得るため、より生態学的に有効である。例えば、疼痛関連回避は、微妙な(例えば、動きを行うときの姿勢変化または呼吸の変化)から、完全な回避(例えば、寝たきりである)まで及ぶ。さらに、回避コストを組み込むことに加えて、現在の回避応答には物理的な労力が必要であり、タスク全体の時間とともにコストが増加します。これは正確に、回避が一定期間にわたって個人にとってますます高価になる可能性がある現実の生活を正確にモデル化します 9.例えば、長期または定期的な欠勤は、金融の観点からはコストがかかる54,55.最後に、以前に使用された指示されたボタン押し応答に関連する低コストを考えると、伝統的な回避パラダイムの参加者が本物の恐怖のために避けるのか、単にタスク指示の自動フォローのために避けているのかを混乱させるのは難しいです。対照的に、現在のパラダイムにおける回避応答の高い努力と指示されていない性質を考えると、回避行動は本物の自発的な回避をモデル化している可能性が高いと思われる。

これまでの方法論の限界に対処するだけでなく、ロボットアームに到達するパラダイムは、回避の一般化とRPEプロトコルによって現在の原稿に示されているように、回避行動のさらなる側面を調査するための多くの機会を提供します。注目に値しますが、以前は自己報告と回避の間の解離を観察し、恐怖と痛みの期待が新しい運動軌道に一般化しましたが、回避は見られなかったのは注目に値します。現在調査中の恐怖と回避23の間に観察された不一致に関するいくつかのもっともらしい説明があります。しかし、この解離は本物で有益な発見であり、実際には恐怖と回避が常に同期5、12、43、44、45で起こるとは限らない、特に回避応答が高価な56、57で起こるとは限らないという以前の文献に追加される。この知見は、恐怖学習58、59の異なる側面に寄与する可能性が最も高い明確なプロセスとして、回避行動自体を実験的に調査することの重要性を強調しており、これらのプロセスは、単に自己報告と恐怖の精神生理学的指標を測定することによって明らかにすることは困難であろう。新しい動きへの回避の一般化に加えて、ロボットの腕に達するパラダイムは、新しい文脈への回避の一般化を研究するためにも適用されている。これまで、コンテキストベースの回避の一般化は、コンテキストキュー24として異なる色付きの画面を使用して調査されてきました。しかし、バーチャルリアリティ(VR)は、実験的文脈の生態学的妥当性を高めるために、現在のパラダイムで簡単に実装することができます。VR は、異なるアクション カテゴリ60,61間の回避の一般化など、カテゴリベースの回避の一般化を研究するためにも適用できます。追加の適応は、RPE プロトコルでも実装できます。2日間の自発的回復22の調査に2日間のプロトコルを用いれば、疼痛に関連する回避行動が時間の経過とともに戻るかどうか、1日間のプロトコルにおける疼痛刺激(復帰)42との予期せぬ遭遇の後にも調査した。さらに、疼痛関連回避行動の下頭蓋をより詳しく調べるために、視覚情報を含み、あるいはまったく含まなくパラダイムを修正することができる。これは私たちが現在研究室で調査しているものです。最後に、異常刺激から物理的に離れることは、恐怖や痛みに特有のものではなく、種固有の防御応答62を表すことを考えると、回避のこのタイプの運用化は、同様に多くの異なるタイプの回避の調査を可能にする。例えば、パラダイムは、痛みを伴う刺激の回避だけでなく、嫌悪感や恥ずかしさを誘発するもののような他のタイプの回避刺激を検査するために適用することができる63,64。

また、記述されたプロトコルは、精神生理学的恐怖対策を含むように容易に拡張することもできる。ここでは説明していませんが、目のまばたきの応答と脳波(EEG)をロボットアームに到達するパラダイムに組み込んでいます。目を見張るような驚くべき尺度は、反射的な防御応答の恐怖特異的尺度を提供する65,66であり、回避行動の根底にあるメカニズムとその恐怖との関係に関するさらなる洞察を提供することができるのに対し、パラダイムへのEEGの実装は回避行動67の特定の神経相関に関する調査を可能にする。さらに、皮膚伝導応答(SCR)68、ならびに安心感69、70のオンライン自己申告評価を救済71の措置として含めることができる。SDRは以前リリーフ72と相関することが判明している - 回避の提案された補強者69、70は、負の事象73、74の省略に応答して、その固有の正の価数を与えられた。最後に、心拍数(HR)および心拍数変動(HRV)は、恐怖、嫌悪感、および恥ずかしさ75のような回避に関連する複数の回避感情にリンクされている容易に実施可能な措置である。

その強みにもかかわらず、我々はロボットアームに到達するパラダイムにも限界があることを認める。例えば、パラダイムは他の研究所に容易に移譲でき、パラダイムに必要な装置(例えばロボットおよび定電流刺激装置)は高価であり、パラダイムの広範な使用および他の研究所による実装を制限する。しかし、リハビリテーションクリニックで比較的一般的である同様のロボットも同様の方法でプログラムすることができ、より手頃な価格の一定の電流刺激装置も利用可能であることに注意してください。また、現在の方法では、判別刺激(SD)と器械応答が絡み合っている点も注目に値する。これは、パブロビアン期に恐怖がCSに向かって最初に獲得され、その後の器械期に回避が検討される伝統的な回避パラダイムとは対照的である。しかし、恐怖と回避の間の時間的関係は厳密には単方向51ではない。現在のパラダイムは、恐怖の出現に関連して回避・出現の時間的ダイナミクスをより詳細に調査することを可能にするが、我々がこれまでに採用してきた措置は、我々が恐怖と回避の時間的ダイナミクスを正確に混乱させないことを可能にする。現在、パラダイムにおける回避行動は試行段階で調べることができるのに対し、恐怖度と期待度はタスクの間に特定の時間ポイントで収集され、タスクフローを妨げないようにする。しかし、恐怖と回避の正確な比較を可能にするために、将来の研究は、例えば、ダイヤル76、シングルセンサーEEG77、または恐怖増強された驚異を使用して、回避に関連して異なる軌道に対する恐怖の出現を詳細に理解できるように、より連続的な恐怖の尺度を使用することができる。最後に、痛みに関連する恐怖78、79、80の以前の研究との一貫性と比較可能性の理由から、これまでロボットの腕に達するパラダイムで感電刺激だけが痛み刺激として使用されてきた。しかし、感電刺激は、比較的フェジックで珍しく、不自然な疼痛経験81を生じることを考えると、慢性疼痛患者が経験するより強壮な痛みを完全に模倣しない可能性がある。虚血性刺激82および運動誘発性(例えば、遅発性筋肉痛、DOMS)83、84疼痛などの他の疼痛誘導方法は、その自然および内因性の性質81を考えると、筋骨格痛のより良い実験的類似体であると主張されている。これらの疼痛誘導法は、将来的にロボットアームに到達するパラダイムに採用される可能性があります。これらの制限にもかかわらず、そのような絡み合ったSDとRsを使用して恐怖と回避の獲得を一貫して実証する現在のパラダイムの能力は、それ自体が興味深く、斬新です。さらに、ロボットアームに到達するパラダイムはそれ自体が、より生態学的に有効な回避パラダイム19の必要性についての議論をさらに進めることができると信じています。さらに、パラダイムは、現場の問題を革新的な方法で取り組む方法の例を提供することにより、一般的により良い回避パラダイムを開発するための道を開く可能性を秘めています。

結論として、ロボットアームに到達するパラダイムは、回避行動に関する調査の生態学的妥当性を向上させ、基礎となるプロセスの理解を深める上で有望なルートを提供します。パラダイムを用いて、口頭での報告や生理学的覚醒などの恐怖の受動的相関を評価するだけでは明らかにされていないかもしれない興味深い結果を既に得ています。しかし、パラダイムの拡張は、手順のさらなる調査と洗練を必要とするいくつかの決定的な結果を提供しています。それにもかかわらず、ロボットの腕に到達するパラダイムは、回避行動を研究するために使用されるパラダイムにおける生態学的妥当性に関して大きな飛躍です。

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Disclosures

著者らは開示するものは何もない。

Acknowledgments

この研究は、オランダ科学研究機構(NWO)、オランダ(助成金ID 452-17-002)、ベルギーのフランダース研究財団フランダース(FWO-Vlaanderen)の上級研究員(助成金ID:12E3717N)からのVidi助成金によって支えられました。ヨハン・ヴライェンの貢献は、ベルギーのフランダース政府によるメトゥザレムの長期資金である「アセネス」の長期的な資金によって支えられた。

著者らは、マーストリヒト大学のJacco Ronnerとリチャード・ベニングに、実験タスクをプログラミングし、説明された実験のためのグラフィックスを設計し、作成してくれたことに感謝したいと考えています。

Materials

Name Company Catalog Number Comments
1 computer and computer screen Intel Corporation 64-bit Intel Core Running the experimental script
40 inch LCD screen Samsung Group Presenting the experimental script
Blender 2.79 Blender Foundation 3D graphics software for programming the graphics of the experiment
C# Programming language used to program the experimental task
Conductive gel Reckitt Benckiser K-Y Gel Facilitates conduction from the skin to the stimulation electrodes
Constant current stimulator Digitimer Ltd DS7A Generates electrical stimulation
HapticMaster Motekforce Link Robotic arm
Matlab MathWorks For writing scripts for participant randomization schedule, and for extracting maximum deviation from shortest trajectory per trial
Qualtrics Qualtrics Web survey tool for psychological questionnaires
Rstudio Rstudio Inc. Statistical analyses
Sekusept Plus Ecolab Disinfectant solution for cleaning medical instruments
Stimulation electrodes Digitimer Ltd Bar stimulating electrode Two reusable stainless steel disk electrodes; 8mm diameter with 30mm spacing
Tablet AsusTek Computer Inc. ASUS ZenPad 8.0 For providing responses to psychological trait questinnaires
Triple foot switch Scythe USB-3FS-2 For providing self-report measures on VAS scale
Unity 2017 Unity Technologies Cross-platform game engine for writing the experimental script including presentations of electrocutaneous stimuli

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Glogan, E., Gatzounis, R., Vandael, K., Franssen, M., Vlaeyen, J. W. S., Meulders, A. Investigating Pain-Related Avoidance Behavior using a Robotic Arm-Reaching Paradigm. J. Vis. Exp. (164), e61717, doi:10.3791/61717 (2020).

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