Aprendizaje asociativo y experiencias infantiles adversas: un protocolo multisistémico

Resumen

Este protocolo describe una batería integrada de 60 minutos —condicionamiento pavloviano-operante del miedo con evitación, adquisición–extinción–reaprendizaje del miedo con estímulos sociales, y aprendizaje probabilístico de recompensa— que registra simultáneamente la conductancia de la piel, el comportamiento y calificaciones por fases para derivar índices individuales de aprendizaje ante amenazas y recompensas en adultos.

Resumen

Las experiencias adversas en la infancia (ACE) son factores de riesgo transdiagnósticos establecidos para la ansiedad y la depresión en la edad adulta, aunque los mecanismos neurocognitivos que vinculan la adversidad temprana con los síntomas siguen siendo poco claros dentro de un marco unificado. Este protocolo presenta una batería experimental integrada y multisistémica que captura la discriminación de amenazas, el aprendizaje de seguridad y la sensibilidad al recompensa dentro de una única sesión de laboratorio. Treinta y ocho adultos sanos completaron tres paradigmas conductuales —condicionamiento fóbico pavloviano a operante con evitación (Experimento 1), adquisición-extinción-readquisición del miedo con estímulos sociales (Experimento 2) y aprendizaje probabilístico de recompensa (Experimento 3)— junto con autoinformes validados sobre adversidad en la infancia (CTQ-SF), experiencias benévolas en la infancia (BCE), depresión (PHQ-9), ansiedad (GAD-7, STAI). Se recopilaron datos multicanal simultáneamente: respuesta de conductancia cutánea (SCR) como índice fisiológico de activación autonómica, evitación mediante pulsación de botón y elecciones probabilísticas como índices conductuales, y valoraciones subjetivas por fases de expectativa, amenaza y alivio. Cada paradigma produjo su efecto canónico: discriminación pavloviana en SCR (p = 0,009, ηp² = 0,12), en expectativa (p < 0,001, ηp² = 0,58) y en valoraciones de amenaza (p < 0,001, ηp² = 0,35); alivio operante que discrimina entre amenazas evitables y inevitables (p < 0,001, d = 0,86); respuesta autonómica diferencial presente durante la adquisición pero no durante la extinción en el Experimento 2 (adquisición p = 0,008; extinción p = 0,168), coexistiendo con un conocimiento declarativo persistente de la contingencia (p < 0,001, d = 3,08); y aprendizaje probabilístico de recompensa por encima del azar en el Experimento 3 (M = 73 %, p < 0,001, d = 1,97). El diseño multisistémico reveló disociaciones que un solo canal habría pasado por alto, especialmente una respuesta autonómica atenuada junto con una percepción subjetiva persistente de amenaza. Los índices por participante derivados del protocolo mostraron sensibilidad a las diferencias individuales en las experiencias de la infancia, con análisis ilustrativos de moderación reportados en el material suplementario. El protocolo proporciona un marco portátil y escalable para indexar cómo la adversidad temprana reajusta el procesamiento de amenazas y recompensas en la edad adulta.

Introducción

Las experiencias adversas en la infancia (ACE, por sus siglas en inglés), que incluyen abuso, negligencia y disfunción en el hogar, son altamente prevalentes en todo el mundo, con tasas que superan el 60 % en muchas poblaciones¹. Las síntesis de investigaciones indican que la mayoría de los niños están expuestos a al menos un evento adverso durante su desarrollo². Se ha establecido bien que las ACE son factores de riesgo transdiagnósticos para la psicopatología adulta³, contribuyendo a aproximadamente el 30 % de los trastornos de ansiedad y el 40 % de los casos de depresión¹. A pesar de esta fuerte asociación, las evaluaciones clínicas comúnmente utilizadas se basan en diagnósticos categóricos y autoinformes retrospectivos, que son vulnerables al sesgo de recuerdo y no capturan los procesos neurocognitivos en tiempo real⁴.

Para superar estas limitaciones, existe un énfasis creciente en enfoques transdiagnósticos que se centran en mecanismos subyacentes, particularmente en el aprendizaje asociativo. El aprendizaje asociativo, que incluye tanto el condicionamiento clásico como el operante, proporciona un marco para comprender cómo las personas codifican las relaciones entre señales ambientales, comportamientos y resultados, con el fin de orientar la toma de decisiones^4,5. Dentro de este marco, la teoría de vulnerabilidad latente postula que las adversidades tempranas inducen adaptaciones neurobiológicas, como una mayor vigilancia, que inicialmente son adaptativas en entornos impredecibles, pero que pueden volverse desadaptativas en contextos posteriores más seguros^6,7.

Existen evidencias de que las experiencias adversas en la infancia (ACE) influyen tanto en los procesos de aprendizaje relacionados con la amenaza como con la recompensa. Las personas con antecedentes de adversidad suelen mostrar una menor capacidad de discriminación entre las señales condicionadas de peligro (CS+) y de seguridad (CS−), lo que indica una alteración en el aprendizaje de la amenaza⁸. Paralelamente, se ha asociado la adversidad temprana con una sensibilidad reducida a la recompensa, evidenciada en una menor precisión y una adquisición más lenta de las contingencias de recompensa⁸. En condiciones de incertidumbre, estas personas también pueden presentar una mayor variabilidad en la toma de decisiones y una tendencia a asumir que la recompensa se entrega de forma aleatoria, lo cual es coherente con una exposición temprana a entornos volátiles^5,9.

Estos patrones de aprendizaje están además moldeados por factores protectores y dependientes del estado. Las Experiencias Positivas en la Infancia (BCE, por sus siglas en inglés) pueden atenuar los efectos de la adversidad sobre los sistemas de aprendizaje¹⁰, mientras que los estados afectivos actuales, como la ansiedad, pueden modular los procesos de condicionamiento¹¹. Las medidas fisiológicas del arousal autonómico, incluyendo la Respuesta de Conductancia de la Piel (SCR, por sus siglas en inglés), proporcionan índices objetivos de estos procesos y se utilizan ampliamente en paradigmas de condicionamiento¹².

Una limitación importante en la literatura actual es el uso de tareas aisladas que evalúan por separado el aprendizaje ante amenazas o recompensas, lo que limita la capacidad de captar el funcionamiento neurocognitivo integrado¹. El presente protocolo aborda esta brecha al proporcionar un marco estandarizado que combina medidas conductuales y fisiológicas en múltiples dominios de aprendizaje. Específicamente, el protocolo incluye tres componentes experimentales: (1) un paradigma que evalúa las transiciones del condicionamiento pavloviano al operante, (2) una tarea de extinción del miedo social y (3) una tarea de aprendizaje probabilístico de recompensa⁸.

La justificación para esta combinación particular de paradigmas no radica en que alguna de estas tres tareas, aislada por sí misma, sea más sensible a la adversidad temprana que los muchos otros paradigmas de aprendizaje establecidos disponibles; se trata de una justificación de medición. En su revisión sistemática de 81 estudios (38 sobre amenaza, 43 sobre recompensa), Ruge et al.¹ demostraron que la literatura que vincula los ACEs con el aprendizaje asociativo sigue siendo heterogénea y, en aspectos clave, inconcluyente precisamente porque los estudios típicamente emplean una sola tarea, registran un único canal de respuesta y operacionalizan la adversidad de formas no armonizadas. A modo ilustrativo, la mitad de los estudios conductuales sobre aprendizaje por recompensa informaron un aprendizaje atenuado, mientras que la otra mitad reportó resultados nulos; la escasa literatura sobre extinción está dominada por hallazgos nulos y por informes que omiten la fase previa de adquisición; y ninguna medida de resultado ha surgido como universalmente más confiable, por lo que los diferentes canales de respuesta no son intercambiables como indicadores equivalentes. Su recomendación explícita es avanzar hacia protocolos intra-sujeto, multi-dominio y multi-canal que produzcan índices a nivel individual. La presente tríada sigue dicha recomendación porque sus tres tareas abarcan tres demandas computacionalmente disociables que ningún paradigma único cubre, y que la teoría de la vulnerabilidad latente⁷ predice que la adversidad debería moldear de formas diferentes: (i) discriminación entre amenaza y seguridad combinada con la controlabilidad instrumental, con el alivio como refuerzo putativo de la evitación¹³; (ii) aprendizaje inhibitorio (de seguridad) y retorno del miedo, evaluado mediante estímulos de rostros sociales¹¹, el dominio de estímulos ecológicamente relevante para el maltrato interpersonal; y (iii) aprendizaje por refuerzo bajo incertidumbre probabilística, que produce parámetros computacionales individuales (tasa de aprendizaje alfa, temperatura inversa beta)⁸. Dado que las tres tareas se administran en el mismo participante, el diseño permite preguntar si las alteraciones relacionadas con los ACE son de carácter generalizado —una reconfiguración global del aprendizaje asociativo, como proponen Hanson et al.⁸ y como predeciría un modelo neurocomputacional de vulnerabilidad latente⁶— o específicas de valencia, limitadas a la amenaza. Un estudio con una sola tarea no puede, por diseño, decidir entre estas hipótesis en competencia.

La batería está diseñada para probar un conjunto de predicciones explícitas y direccionales, que la muestra actual no tiene potencia estadística suficiente para evaluar y que se presentan aquí como objetivos para estudios con potencia adecuada. De acuerdo con el patrón de aprendizaje atenuado descrito por Ruge et al.¹, se predice que una mayor carga de ACE se asocie con (i) una menor discriminación entre CS+/CS− en el Experimento 1, provocada por una respuesta atenuada al CS+ y que se espera que sea más pronunciada en el canal autonómico (SCR) que en la expectativa declarativa, que podría mantenerse intacta; (ii) una mayor respuesta de evitación y una mayor sensación subjetiva de alivio ante el CS+ evitable, lo cual es consistente con la evitación reforzada por alivio¹³; (iii) una extinción más lenta y un retorno más rápido y mayor del miedo durante la reacquisición en el Experimento 2, un efecto que se predice que se amplificará con los estímulos sociales (rostros) que tienen relevancia ecológica para la adversidad interpersonal¹¹; y (iv) una menor precisión en la elección, una tasa de aprendizaje más baja (alfa) y una mayor variabilidad en la elección (beta más bajo) en el Experimento 3⁸. Es fundamental que las tres tareas aporten conjuntamente información sobre una quinta predicción diferencial: si la alteración relacionada con ACE es general en todos los dominios, la atenuación debería observarse en las tres tareas; si es específica de la valencia, debería limitarse a los dos paradigmas de amenaza y estar ausente en el aprendizaje probabilístico de recompensa. Dado que los canales de respuesta se registran simultáneamente, es posible evaluar una predicción adicional: que los efectos del ACE dependan del canal y no sean uniformes, de modo que las conclusiones derivadas de cualquier canal individual no se generalicen a los demás.

El experimento 1 adapta el paradigma de condicionamiento de miedo de tipo pavloviano a operante con evitación y calificaciones de alivio ensayo por ensayo desarrollado por San Martín et al.¹³, en el que se utilizan dos señales CS+ (una evitable y otra inevitable) y una CS− para disociar la discriminación pavloviana del control instrumental sobre el resultado aversivo. En el paradigma original, las calificaciones de expectativa del estímulo incondicionado (US) durante la fase de adquisición pavloviana se evaluaban retrospectivamente al final de la fase por parte del experimentador, en lugar de hacerlo ensayo por ensayo. En la adaptación actual, se recopilaron simultáneamente durante toda la tarea, fase por fase, calificaciones subjetivas de expectativa, amenaza y alivio mediante escalas análogas visuales, lo que permite un seguimiento continuo de la dinámica del aprendizaje a través de las fases.

El experimento 2 adapta el protocolo de adquisición–extinción del miedo con estímulos sociales (rostros) de Dibbets y Evers⁹, ampliándolo con una breve prueba de reacquisición para evaluar la reaparición rápida de la respuesta condicionada (efecto de ahorro).

El experimento 3 adapta la tarea de aprendizaje probabilístico de recompensa introducida por Hanson et al.⁸ para el estudio de diferencias en el aprendizaje relacionadas con adversidades tempranas, con dos contingencias de recompensa (80/20 y 70/30) que permiten la estimación de parámetros individuales de aprendizaje por refuerzo (Alpha y Beta del Q-learning). Al integrar estos tres paradigmas en una única sesión de laboratorio, el presente protocolo posibilita la comparación directa intra-sujeto de los procesos de aprendizaje ante amenazas y recompensas, que normalmente se estudian de forma aislada. Además de la precisión por ensayo y los parámetros de Q-learning, la canalización de análisis también produce pendientes individuales de la trayectoria de aprendizaje derivadas de un modelo mixto lineal ajustado, disponibles para su uso en muestras más grandes.

Aquí deben distinguirse dos objetivos diferentes, ya que no son equivalentes. El primero consiste en demostrar que una batería de este tipo puede realizarse como una sesión única e integrada de 60 minutos y que cada uno de sus componentes provoca el efecto canónico para el que fue diseñado; la reproducción de efectos canónicos constituye evidencia suficiente para este primer objetivo. El segundo consiste en demostrar que los índices resultantes son sensibles y específicos respecto a las consecuencias de la adversidad en la infancia; la reproducción de efectos canónicos no es evidencia suficiente para ello, y la muestra actual no tiene potencia estadística para proporcionarla. El objetivo principal de este informe es, por tanto, la viabilidad técnica y metodológica de la batería integrada: si la adquisición de amenaza, la evitación instrumental con alivio, la extinción y el retorno del miedo con estímulos sociales, y el aprendizaje probabilístico de recompensas pueden obtenerse simultáneamente a través de canales autonómicos, conductuales y de autoinforme dentro de una única sesión, y si el procedimiento produce índices estables y reutilizables por participante (contrastes diferenciales de SCR, contraste operante de alivio, parámetros alfa y beta del aprendizaje por refuerzo tipo Q, y pendientes individuales de las trayectorias de aprendizaje). La evaluación de alteraciones relacionadas con experiencias adversas en la infancia (ACE) en el aprendizaje constituye un objetivo secundario, exploratorio e ilustrativo: los análisis de diferencias individuales presentados aquí tienen como finalidad demostrar la capacidad de medición del protocolo y poner a disposición sus índices candidatos para trabajos futuros, sin pretender probar específicamente las vías entre trauma y aprendizaje. Así, el protocolo proporciona índices candidatos; si poseen la sensibilidad y especificidad necesarias para caracterizar las consecuencias neurocognitivas de la adversidad en la infancia deberá establecerse en muestras más grandes, idealmente enriquecidas con grupos extremos y previamente registradas^1,14.

Protocolo

El presente protocolo describe los procedimientos y el instrumental utilizados para medir la respuesta de conductancia de la piel (SCR) en participantes sanos de 18 años o más, cumpliendo con los requisitos del comité de ética. Antes de participar en el estudio, todos los participantes firmaron un formulario de consentimiento informado que también incluía la posibilidad de ser contactados nuevamente después de seis meses para una evaluación de seguimiento. Todos los procedimientos descritos en este documento fueron aprobados por el Comité Científico de Ética de la Universidad de los Andes (ID: CEC2025023).

NOTA: Este protocolo proporciona una descripción detallada del flujo experimental completo (Figura 1), incluyendo la programación de participantes, preparación del laboratorio, adquisición de señales fisiológicas, organización de datos y manejo de datos posteriores al experimento. Además, describe el procedimiento de capacitación del personal implementado para garantizar que las grabaciones de SCR se recojan de manera consistente, estandarizada y confiable en todas las sesiones experimentales.

Figura 1: Esquema general del diseño del estudio. Cada participante completó una única sesión de laboratorio que abarcó tres paradigmas conductuales secuenciales: condicionamiento pavloviano-operante del miedo con evitación (Experimento 1), adquisición–extinción–re-adquisición del miedo con estímulos sociales (Experimento 2) y aprendizaje probabilístico de recompensas (Experimento 3). También se recopilaron autoinformes sobre adversidades en la infancia (CTQ-SF), experiencias benévolas en la infancia (BCE) y síntomas actuales (PHQ-9, GAD-7, STAI). Se registraron simultáneamente datos multicanal: respuesta de conductancia de la piel, conducta (evitación, elecciones probabilísticas) y valoraciones subjetivas (expectativa, amenaza, alivio). Los índices por participante se incluyeron en análisis de diferencias individuales (véase Archivo Suplementario 2). Haga clic aquí para ver una versión más grande de esta figura.

1. Formación del personal

1. Capacite a cada miembro del equipo en tres etapas progresivas para garantizar una medición de datos estandarizada y precisa.
   1. Realice ensayos internos en los que cada miembro del personal tome muestras y realice los tres experimentos según sus respectivos protocolos, de modo que el capacitado se familiarice con el equipo y con el manejo de los participantes.
   2. Luego, haga que cada capacitado tome muestras de participantes reales bajo la supervisión de al menos uno de los investigadores principales, con el fin de verificar su capacidad para aplicar el protocolo y corregir cualquier error.
   3. Autorice al asistente a tomar muestras de forma autónoma y a programar nuevos participantes solo después de que el protocolo completo se haya aplicado correctamente bajo supervisión.

2. Programación

1. Reclutar y programar participantes a través de las redes sociales, proporcionando los objetivos generales de la investigación y los criterios de participación.
   1. Crear un póster digital y distribuirlo a través de los canales de reclutamiento para llegar al mayor número posible de participantes potenciales.
   2. Indicar a los candidatos interesados que contacten al equipo de investigación por correo electrónico y programen una sesión en un día conveniente para el participante.
   3. Enviar al participante un enlace al cuestionario en línea, titulado "Las Marcas Invisibles: El Papel del Aprendizaje Asociativo en la Relación entre Experiencias Adversas en la Infancia y la Salud Mental en la Edad Adulta".
   4. Iniciar el cuestionario con un formulario de consentimiento informado, y exigir que el participante lo lea y acepte antes de presentar cualquier otro ítem.
   5. Incluir en el cuestionario una sección sociodemográfica y las siguientes escalas psicométricas validadas: Cuestionario de Salud del Paciente-9 (PHQ-9)¹⁵, Cuestionario de Detección del Trastorno de Ansiedad Generalizada (GAD-7)¹⁶, Inventario de Ansiedad Estado-Rasgo (STAI)¹⁷, Cuestionario de Trauma Infantil—Versión Breve (CTQ-SF)¹⁸ y Experiencias Benevolentes en la Infancia (BCEs)¹⁰.

3. Preparativos

1. Asegúrese de que al menos un miembro del personal esté presente en el laboratorio antes de la llegada del participante. Prepare el entorno experimental, verifique el funcionamiento correcto del equipo y confirme que se cumplan todos los requisitos del protocolo antes de iniciar la sesión:
   1. Encienda la computadora del laboratorio y verifique que el sistema operativo, el software experimental y todos los periféricos funcionen correctamente.
   2. Confirme que los archivos experimentales y el sistema de adquisición de datos estén listos para usarse.
   3. Abra y revise el archivo de trabajo diario antes de que el participante ingrese al laboratorio.
   4. Identifique el código de identificación (ID) correspondiente asignado al participante entrante.
   5. Verifique el orden de ejecución de las condiciones experimentales de acuerdo con el contrabalanceo predeterminado.
   6. Asegúrese de que el participante esté asignado al orden experimental correcto antes de comenzar cualquier adquisición de datos.
      NOTA: El archivo de trabajo diario contiene toda la información necesaria para asignar el ID del participante y determinar el orden de ejecución del experimento, manteniendo el contrabalanceo requerido entre todas las condiciones experimentales. Por ejemplo, a un participante se le puede asignar el ID "015".
   7. Organice el almacenamiento de datos en la computadora del laboratorio según la estructura de directorios estandarizada requerida por la tubería automatizada de procesamiento: una carpeta principal por experimento, una subcarpeta por condición de contrabalanceo y una carpeta por ID de participante, además de dos carpetas globales que recibirán los datos procesados y las bases de datos consolidadas (véase Archivo Suplementario 1).
   8. Cree la carpeta del participante correspondiente al ID y a la condición de contrabalanceo indicados en el archivo de trabajo diario antes de iniciar la adquisición de datos, y siga durante toda la sesión las convenciones de nomenclatura de directorios y archivos especificadas en Archivo Suplementario 1, ya que los scripts de preprocesamiento y bases de datos localizan los archivos por ruta y por nombre.
      NOTA: En el Archivo Suplementario 1 se proporcionan el árbol de directorios, las etiquetas de las subcarpetas de contrabalanceo, las convenciones de nomenclatura de archivos y un ejemplo desarrollado. Desviarse de estas convenciones impide que la tubería automatizada localice los archivos del participante.
   9. Verifique que el escritorio experimental esté completamente libre de objetos externos o distractores. Permita únicamente el sistema de adquisición de datos y los periféricos de la computadora necesarios para el experimento sobre el escritorio.
   10. Invite al participante a la habitación de forma tranquila y profesional.
   11. Solicite al participante que deje todos sus objetos personales en el área designada.
   12. Indique al participante que coloque su dispositivo móvil en modo silencioso para evitar interrupciones o distracciones durante la sesión experimental.
   13. Pida al participante que retire todos los accesorios de su mano no dominante, especialmente anillos, pulseras o cualquier objeto ubicado en los dedos medio y anular, ya que podrían interferir con las mediciones.
   14. Oriente al participante para que se siente cómodamente en la silla colocada frente a la computadora del laboratorio.
   15. Proporcione al participante una copia impresa física del documento de consentimiento informado.
   16. Permita tiempo suficiente para que el participante lea el documento y formule preguntas si es necesario.
   17. Confirme que el formulario de consentimiento informado esté firmado correctamente antes de iniciar cualquier procedimiento experimental.
       NOTA: El procedimiento de consentimiento informado se repite en formato físico siguiendo los requisitos establecidos por el comité de ética, con el fin de mantener una copia física de respaldo de la documentación de consentimiento del participante.

4. Configuración experimental

NOTA: El montaje experimental debe seguir un protocolo estricto y estandarizado para garantizar que todas las mediciones fisiológicas se realicen en condiciones idénticas y controladas en todos los participantes.

1. Encienda el sistema de adquisición y verifique que el dispositivo esté correctamente conectado al ordenador del laboratorio y sea reconocido por el software del sistema de adquisición (consulte Figura 2A–E).
2. Confirme nuevamente que todos los módulos y periféricos necesarios estén funcionando correctamente antes de proceder con la preparación del participante.
3. Tome dos electrodos de actividad electrodérmica (EDA) (consulte Figura 2F).
4. Aplique una pequeña cantidad de gel conductor sobre la superficie de contacto de cada electrodo (consulte Figura 2G,H).
5. Asegúrese de que el gel conductor esté distribuido uniformemente sobre la superficie del electrodo para mejorar el contacto eléctrico con la piel del participante y optimizar la calidad de la señal.
   NOTA: Si no se aplica gel conductor a los electrodos, la señal registrada podría contener ruido excesivo y la calidad de la medición de la respuesta de conductancia cutánea (SCR) podría verse gravemente comprometida.
6. Coloque los electrodos en la mano no dominante del participante.
7. Coloque un electrodo en la primera falange del dedo medio (tercer dedo) y el segundo electrodo en la primera falange del dedo anular (cuarto dedo) (consulte Figura 2I).
8. Verifique que ambos electrodos estén firmemente colocados y mantengan un contacto estable con la piel sin causar molestias al participante.
9. Coloque la correa de muñeca en la muñeca del participante.
10. Mantenga los electrodos de EDA desconectados de la correa de muñeca durante la fase de calibración (consulte Figura 2J).
11. Encienda la correa de muñeca para establecer la comunicación inalámbrica con el sistema de adquisición fisiológica.
12. Confirme que el dispositivo haya sido detectado correctamente.
    NOTA: Se debe prestar especial atención a la correa de muñeca durante toda la sesión experimental. Los miembros del personal deben verificar continuamente que el dispositivo permanezca encendido y conectado antes de iniciar el experimento, ya que cualquier interrupción en la comunicación podría comprometer el registro fisiológico.
13. Inicie el proceso de adquisición en el software de adquisición.
14. Espere a que aparezca la ventana de calibración, que se muestra automáticamente en la pantalla cuando comienza la adquisición.
15. Realice el procedimiento de calibración mientras los electrodos permanecen desconectados de la correa de muñeca.
16. Siga las instrucciones de calibración proporcionadas por el software hasta que el procedimiento finalice.
17. Tras una calibración exitosa, conecte los electrodos de EDA a la correa de muñeca (consulte Figura 2K).
18. Verifique en el software que la señal de respuesta de conductancia cutánea (SCR) se esté adquiriendo correctamente.
19. Indique al participante que mantenga su mano no dominante completamente inmóvil durante todo el experimento.
20. Explique que movimientos innecesarios, contracciones de los dedos o cambios de postura podrían introducir ruido en la señal de SCR.
21. Solicite al participante que mantenga una postura cómoda y relajada durante la sesión.
22. Proporcione al participante unos auriculares antes de comenzar la tarea experimental.
23. Verifique que los auriculares funcionen correctamente y que el participante perciba con claridad los estímulos auditivos presentados durante el experimento.
24. Inicie la tarea experimental en PsychoPy¹⁹.
25. Cuando se abra la interfaz de PsychoPy, introduzca el nombre del participante en la ventana adicional que lo solicite.
26. Introduzca el ID asignado al participante exactamente como se especifica en el archivo de ejecución diaria antes de iniciar el experimento.
    NOTA: Siguiendo el ejemplo anterior, el ID del participante introducido en PsychoPy debe ser "015".

Figura 2: Sistema de adquisición, materiales y colocación de electrodos para la grabación de la conductancia de la piel. (A) Unidad principal Biopac MP200. (B) Módulo de adquisición de señales fisiológicas (PPG/EDA). (C) Módulo conector de sensores. (D) Módulo de entrada analógica. (E) Módulo TTL para la comunicación entre PsychoPy y AcqKnowledge. (F) Electrodos desechables (EL507A). (G) Gel isotónico (GEL101A) para mejorar el contacto con la piel. (H) Aplicación del gel sobre el electrodo. (I) Colocación de los electrodos en la primera falange de los dedos tercero y cuarto de la mano no dominante. (J) Colocación de la correa en la muñeca de la mano no dominante para la medición de SCR. (K) Electrodos conectados tras el proceso de calibración. Haga clic aquí para ver una versión ampliada de esta figura.

5. Inicio del experimento

1. Antes de comenzar la tarea del experimento, explique detalladamente al participante cómo responder a las preguntas presentadas durante el experimento.
2. Asegúrese de que el participante comprenda claramente: (i) el método de respuesta que se utilizará durante la tarea, (ii) el significado de las instrucciones mostradas en la pantalla y (iii) la importancia de mantenerse atento y minimizar los movimientos innecesarios durante todo el experimento.
3. Responda cualquier pregunta adicional del participante antes de iniciar la sesión de grabación.
4. Realice una verificación final de la configuración experimental completa para asegurarse de que todos los sistemas funcionen correctamente según el protocolo establecido, incluyendo: la comunicación del sistema de adquisición fisiológica, la conexión de la correa de muñeca, la calidad de la señal de SCR, la ejecución de PsychoPy, la presentación de audio a través de los auriculares y el registro correcto del identificador del participante.
5. Una vez verificados todos los sistemas y el participante confirme que está listo para comenzar, inicie la tarea experimental.
6. Abandone la sala experimental una vez iniciada la tarea, con el fin de minimizar influencias externas y distracciones durante la adquisición de datos.
7. Permanezca cerca y disponible en caso de que se requiera asistencia técnica o apoyo al participante, y espere hasta que el participante complete la sesión.

6. Entre experimentos

1. Reingrese a la sala experimental una vez que el participante haya finalizado la tarea y detenga la grabación fisiológica en el software de adquisición.
2. Guarde la grabación fisiológica en la carpeta del participante como un archivo de adquisición, y luego exporte la misma grabación al formato MATLAB con eventos, de modo que el archivo exportado incluya los marcadores de estímulo generados por PsychoPy a través del módulo TTL; esta exportación genera adicionalmente un archivo de marcadores separado.
   NOTA: La información de eventos y marcadores es necesaria para la canalización de preprocesamiento (Sección 8) a fin de segmentar la señal por ensayo y por tipo de estímulo.
3. Guarde la hoja de cálculo de salida de PsychoPy generada al finalizar la tarea en la misma carpeta del participante. Utilice la convención estandarizada de nombres de archivo detallada en Archivo Suplementario 1 para los cuatro archivos.
   NOTA: Al final de cada experimento, la carpeta del participante debe contener el archivo de adquisición, el archivo MATLAB exportado, el archivo de marcadores y la hoja de cálculo de PsychoPy. En el Archivo Suplementario 1 se proporcionan los nombres exactos, rutas y un ejemplo desarrollado.
4. Desconecte cuidadosamente los electrodos de EDA del participante, asegurándose de que no ocurra movimiento excesivo ni molestias durante la extracción.
5. Abra la siguiente tarea experimental de PsychoPy y reinicie el software de adquisición para prepararse para el siguiente experimento.
6. Repita el procedimiento completo de preparación y adquisición a partir del paso 4.1.
   NOTA: La sesión experimental completa consta de tres experimentos independientes. Por lo tanto, una vez finalizado el segundo experimento, debe repetirse el mismo procedimiento descrito anteriormente para el tercer experimento.
7. Al finalizar la sesión experimental completa, asegúrese de que el participante tenga tres subcarpetas, una para cada tarea experimental, y que cada una contenga todos los archivos mencionados anteriormente.
   NOTA: La duración aproximada de cada tarea experimental fue estimada previamente para permitir a los miembros del personal monitorear al participante y verificar el correcto funcionamiento del sistema de adquisición durante la sesión. La duración estimada de cada experimento es la siguiente:
   Experiment_1: aproximadamente 24 min.
   Experiment_2: aproximadamente 17 min.
   Experiment_3: aproximadamente 8 min.
   Considerando el tiempo de preparación, calibración, periodos de transición entre experimentos y el procedimiento final, la sesión experimental completa tiene una duración aproximada de 60 min.

7. Final de los experimentos

1. Cierre la sesión de grabación fisiológica una vez que se hayan completado las tres tareas experimentales.
2. Detenga el proceso de adquisición en el software de adquisición si aún no se ha detenido.
3. Desconecte los electrodos de EDA de la correa de la muñeca y retire la correa de la muñeca del participante.
4. Permita que el participante retire los electrodos de EDA por sí mismo para minimizar molestias y garantizar una extracción segura de la piel.
5. Verifique que todos los archivos experimentales y grabaciones fisiológicas se hayan guardado correctamente antes de finalizar la sesión.
6. Agradezca al participante su colaboración y ofrézcale un refrigerio ligero como muestra de agradecimiento tras completar el procedimiento experimental.
   NOTA: Si ocurre algún problema durante la grabación fisiológica debido a fallos técnicos, incluyendo, entre otros: pérdida de comunicación entre la correa de la muñeca y el módulo del sistema de adquisición fisiológica, apagado inesperado de la correa de la muñeca, electrodos sueltos o parcialmente desprendidos, o interrupciones temporales de la señal o ruido excesivo causado por problemas de conexión, el experimento debe continuar según lo planeado y el participante no debe repetir la sesión experimental.

8. Preprocesamiento de los datos

NOTA: Una vez que se haya completado la sesión experimental y todas las grabaciones fisiológicas se hayan almacenado adecuadamente, los datos de SCR deben someterse a un procedimiento estandarizado de preprocesamiento antes del análisis.

1. Ejecute el script de MATLAB Ledalab_Format para reorganizar la estructura de datos de la grabación fisiológica exportada desde el software de adquisición, de modo que sea compatible con Ledalab, una caja de herramientas basada en MATLAB diseñada para el análisis de señales de EDA.
   NOTA: En el código Ledalab_Format.mat, defina la ruta del archivo {Identification_Code}.mat como una variable de entrada. Esto permite que el archivo de grabación fisiológica exportado se convierta en un formato que Ledalab pueda leer y procesar correctamente. Una vez completado el proceso de conversión, debe generarse y guardarse un nuevo archivo de MATLAB dentro de la carpeta correspondiente al participante utilizando la siguiente convención de nomenclatura: Ledalab_{Identification_Code}.mat. Siguiendo el ejemplo anterior, si los datos del Experimento_1 se convierten para el participante "015", el archivo resultante debe denominarse: Ledalab_015.mat.
2. Abra Ledalab, en la barra de menú ubicada en la esquina superior izquierda, seleccione File > Import Data > Matlab File (*.mat). Luego, cargue el archivo de datos recién generado correspondiente a la condición experimental del participante.
3. Introduzca los parámetros de muestreo en la ventana de configuración que Ledalab muestra una vez cargado el archivo.
4. La frecuencia de adquisición original de la señal SCR es de 2000 Hz. Para reducir la carga computacional, reduzca la frecuencia de muestreo a 10 Hz utilizando los siguientes parámetros: frecuencia de muestreo objetivo: 10 Hz, factor de submuestreo: 200, método de remuestreo: Steps.
5. Tras completar el procedimiento de submuestreo, realice un análisis de descomposición continua (CDA)²⁰ dentro de Ledalab para descomponer la señal de EDA en sus componentes tónica y fásica.
6. En la barra de menú, seleccione Analysis > Continuous Decomposition Analysis (Extraction of Continuous Phasic/Tonic Activity).
7. Espere a que aparezca en pantalla la ventana de configuración.
8. En esta ventana, seleccione la opción Optimize para ajustar automáticamente los parámetros del análisis.
9. Una vez finalizado el proceso de optimización, haga clic en Apply para iniciar el análisis CDA.
10. Una vez completado el análisis CDA, seleccione Results > Event-related Analysis, y aparecerá una ventana de configuración en pantalla.
11. Establezca el umbral mínimo de amplitud en el valor predeterminado de Ledalab de 0,01 µS y deje desactivada la opción de escala z. Los marcadores de eventos exportados desde el software de adquisición etiquetan por separado el inicio del estímulo condicionado y el inicio del estímulo incondicionado, por lo que el análisis relacionado con eventos devuelve una respuesta para cada uno. Establezca la ventana de respuesta de la siguiente manera:
    1. Para el Experimento 1, utilice de 0 s a 9 s después del marcador de evento.
    2. Para el Experimento 2, utilice de 0 s a 6 s después del marcador de evento.
12. Exporte el resultado como un archivo de hoja de cálculo. Ledalab genera una hoja de cálculo que contiene la información fisiológica y relacionada con eventos extraída de la señal SCR.
    NOTA: La ventana de respuesta corresponde a la duración completa del estímulo condicionado en cada tarea (Supplementary Table 1: 9 s en el Experimento 1 y 6 s en el Experimento 2), de modo que la respuesta evocada por el CS cubra todo el intervalo CS-US y no se vea contaminada por la respuesta incondicionada, que se puntúa por separado en su propio marcador de evento. Las respuestas que se sitúan por debajo del umbral de 0,01 µS se registran como cero por Ledalab y se mantienen en el análisis como ceros; no las elimine, ya que su eliminación inflaría la respuesta media de los participantes con baja respuesta.
13. Repita el procedimiento completo de preprocesamiento, submuestreo y CDA para el Experimento 2 (consulte la NOTA a continuación para el Experimento 3, que sigue un procedimiento diferente y no requiere la salida de CDA).
    ​NOTA: Al final de la fase de preprocesamiento, cada carpeta experimental debe contener un archivo adicional de hoja de cálculo correspondiente a los resultados del análisis CDA generados por Ledalab. Este archivo debe convertirse posteriormente al formato .xlsx para su almacenamiento, organización y análisis posterior. El Experimento 3 sigue un procedimiento diferente de preprocesamiento. Para este experimento, solo debe utilizarse el script de MATLAB, y no requiere la salida de CDA, sino únicamente los valores alfa y beta. Cuando el script se ejecuta para "Experiment_3", extrae automáticamente los valores alfa y beta, los combina con la información conductual y guarda la hoja de cálculo resultante en Global_Data/Exp_3.
14. Realice el control de calidad de la señal, identifique no respondedores y maneje los artefactos.
    1. Antes de cualquier análisis estadístico, muestre en Ledalab la traza completa de conductancia cutánea submuestreada de cada participante e inspecciónela visualmente desde el primer hasta el último marcador de evento. Realice esta inspección para cada participante y para cada tarea por separado, ya que la calidad de la señal es específica del canal y de la tarea.
    2. Rechace toda la traza y trate el canal SCR de esa tarea como perdido para ese participante si se observa alguna de las siguientes condiciones: (i) una señal plana o ausente durante toda la tarea, lo que indica pérdida de comunicación inalámbrica con la pulsera, una pulsera apagada o un electrodo desprendido; (ii) un nivel tónico de conductancia cutánea inferior a 0,05 µS mantenido durante toda la tarea, lo que indica un contacto inadecuado entre electrodo y piel más que una baja activación; (iii) una deriva ininterpretable o una inflación súbita y sostenida de la amplitud que no esté sincronizada con ningún evento; o (iv) saturación del rango del amplificador.
       ​NOTA: No repita la sesión ni excluya al participante de las otras tareas ni de los canales conductual y de autoinforme.
    3. Defina a un participante como no respondedor para una tarea determinada si ninguna respuesta fásica alcanza o supera el umbral de 0,01 µS en ningún evento de esa tarea, incluidos los eventos del estímulo incondicionado en los ensayos reforzados, es decir, si el participante no produce ninguna respuesta electrodérmica medible incluso ante el resultado aversivo mismo.
       1. Excluya al no respondedor de todos los canales de esa tarea —conductancia cutánea, comportamiento y valoraciones subjetivas— porque la ausencia de cualquier respuesta electrodérmica incluso ante el estímulo incondicionado indica que el sistema electrodérmico no fue medible en esa sesión y pone en duda si el participante se involucró realmente con la contingencia.
       2. Mantenga a ese participante en las otras dos tareas. Distinga este caso de la pérdida técnica de señal (un electrodo desprendido o una pulsera que perdió comunicación inalámbrica), en el que el participante sí respondió, pero la señal no se registró: en ese caso, trate el canal SCR de esa tarea como perdido y mantenga los datos conductuales y subjetivos de esa tarea, que no se ven afectados por la calidad de la señal electrodérmica.
       3. Informe por separado la tasa de no respondedores y la tasa de pérdida técnica para cada tarea.
    4. Identifique los artefactos por movimiento en la traza como (i) transitorios ascendentes bruscos que no están sincronizados con ningún marcador de evento, o (ii) desplazamientos escalonados en el nivel tónico producidos por la contracción de los dedos, un cambio de postura o el roce de los electrodos contra la silla o el escritorio.
    5. Marque cada ensayo que contenga tal artefacto dentro de su ventana de puntuación y exclúyalo a nivel de ensayo; no excluya al participante.
    6. Excluya a un participante de todos los canales de una tarea, y no solo de su análisis SCR, si más del 25 % de los ensayos de esa tarea están marcados como contaminados por artefactos: los ensayos restantes ya no permiten una estimación estable por participante, y las condiciones de grabación de esa sesión no son adecuadas para ningún canal. Mantenga a ese participante en las otras dos tareas.
    7. Transforme las amplitudes a nivel de ensayo mediante log(SCR + 1) antes de promediar, con el fin de normalizar la distribución positivamente asimétrica de las amplitudes electrodérmicas; establezca en cero cualquier valor CDA negativo, consecuencia rara de la deriva de la línea base, antes de la transformación.
    8. Agregue los ensayos transformados para obtener un valor por participante, por fase y por estímulo.
    9. Informe el tamaño muestral analítico (n) por separado para cada canal (SCR, comportamiento, valoraciones) y para cada tarea, ya que la pérdida específica de canal hace que estos valores de n diverjan.
    10. Registre cada decisión tomada en los pasos 8.14.1–8.14.9 en un registro de calidad por participante que contenga: identificación del participante, tarea, condición de contrabalanceo, traza aceptada o rechazada (con motivo), rango del nivel tónico, número e identidad de los ensayos rechazados por artefactos, porcentaje de ensayos rechazados por artefactos, estado de no respondedor y contribución final al tamaño muestral analítico para cada canal.
    11. Guarde el registro de calidad junto con las bases de datos consolidadas para que la pérdida de datos específica por canal sea verificable y reproducible.
        NOTA: En la muestra actual, ningún participante cumplió el criterio de no respondedor del paso 8.14.3, y ningún participante superó el umbral del 25 % de artefactos del paso 8.14.6; por consiguiente, ningún participante fue excluido de todos los canales de una tarea. Las divergencias en el tamaño muestral analítico son de dos tipos independientes: pérdida técnica del canal electrodérmico, que deja intactos los registros conductuales y subjetivos de esa tarea, e incompletitud de los registros conductuales o de autoinforme (una tarea no completada o respuestas en escala visual analógica perdidas), que son independientes de la calidad de la señal electrodérmica. El tamaño muestral analítico exacto para cada canal y cada tarea se informa en el párrafo de muestra analítica de los Resultados Representativos. El Experimento 3 no incluye un canal SCR, por lo que su n refleja pérdida de datos conductuales y no electrodérmicos. Informar explícitamente estos criterios aborda la falta de armonización en la operativización y el informe de resultados electrodérmicos destacada por Ruge et al.¹.

9. Bases de datos

1. Ejecute el script de Python Data_Bases.py para combinar, para cada participante, las mediciones fisiológicas obtenidas a partir de las grabaciones de SCR con las respuestas recopiladas durante la tarea experimental.
   NOTA: El script integra la información obtenida de las grabaciones fisiológicas procesadas mediante Ledalab, los resultados del análisis CDA y las hojas de cálculo de respuestas de PsychoPy generadas durante el experimento.
2. Después de que el script se haya ejecutado correctamente, asegúrese de que se genere y almacene en la carpeta Global_Data una hoja de cálculo consolidada que contenga tanto la información fisiológica como la conductual de un único participante.
   NOTA: Siguiendo el ejemplo anterior, si se selecciona Experimento_1 para su análisis, el script de Python recorrerá automáticamente las carpetas de todos los participantes asociados a ese experimento, fusionará las salidas del CDA con los datos conductuales correspondientes para cada participante y generará un archivo de hoja de cálculo individual para cada participante dentro de la carpeta Global_Data/Exp_1.
3. Una vez generadas las bases de datos individuales de los participantes, utilice el script de Python Completed_Bases_Per_Experiment.py para combinar los datos de todos los participantes para cada tarea experimental.
   NOTA: El script combina la información de todas las carpetas de participantes en una base de datos unificada para cada experimento, facilitando así el análisis estadístico y el procesamiento posterior de los datos. Si el procedimiento se completa con éxito, se generarán tres hojas de cálculo finales, cada una correspondiente a uno de los tres experimentos:
   Una hoja de cálculo para Experimento_1
   Una hoja de cálculo para Experimento_2
   Una hoja de cálculo para Experimento_3
4. Guarde las bases de datos completas resultantes en la carpeta Complete_Data_Bases.

Resultados

Muestra analítica

Un total de 38 adultos sanos completaron la sesión experimental completa y el cuestionario de autorreporte (CTQ-SF, BCE, PHQ-9, GAD-7, STAI). Los tamaños de la muestra según el análisis variaron ligeramente debido a la pérdida de datos específica por canal, y no por retirada de los participantes. Tamaños de la muestra por análisis: Experimento 1 — ANOVA de SCR y calificaciones (fases pavloviana y operante), n = 37; ANOVA de pulsación operante del botón, n = 38. Experimento 2 — análisis de calificaciones (adquisición, extinción, re-adquisición) y SCR de adquisición, n = 36; SCR de extinción y ANOVA ART-SCR por Fase × Estímulo, n = 35. Experimento 3 — todos los análisis, n = 37. Las correlaciones que involucraron únicamente medidas de autorreporte (CTQ, BCE, síntomas) se utilizaron para la muestra completa (N = 38).

Experimento 1: Condicionamiento clásico e instrumental con evitación

Fase pavloviana: los ANOVA de medidas repetidas a través de los tres CS (CS+ evitable, CS+ inevitable, CS−) confirmaron la diferenciación condicionada en ambas medidas explícitas: calificaciones de expectativa, F(2, 72) = 50,45, p < 0,001, ηp² = 0,584, y calificaciones de amenaza, F(2, 72) = 19,54, p < 0,001, ηp²  = 0,352. Ambos tipos de CS+ se calificaron como más predictivos del EC (evitable: M = 72,84; inevitable: M = 70,97) y más amenazantes (52,45 y 50,75) que el CS− (16,14 y 18,80; todas las p corregidas con Bonferroni < 0,001, d_zs = 0,67–1,49), sin diferenciarse entre sí (p = 1,00). La medida autonómica mostró la misma dirección pero un efecto más débil: la SCR varió entre los estímulos, F(2, 72) = 5,09, p = 0,009, ηp² = 0,124 (Greenhouse-Geisser p = 0,018), impulsada por el CS+ inevitable (M = 0,014, DE = 0,012) en comparación con el CS− (M = 0,010, DE = 0,008), aunque este contraste por pares no superó la corrección de Bonferroni (p = 0,052, d_z = 0,41). Al agrupar ambos CS+ en un solo índice, se recuperó una diferenciación significativa entre CS+ y CS− en la SCR, t(36) = 2,29, p = 0,028, d_z = 0,38. Esta disociación entre una diferenciación declarativa robusta y una diferenciación autonómica más débil y menos precisa es consistente con informes previos que indican que las evaluaciones explícitas de amenaza y la conductancia cutánea reflejan canales de condicionamiento parcialmente separables²¹ (Figura 3, Tabla 1).

Figura 3: Fase pavloviana del Experimento 1: respuesta de conductancia de la piel, expectativa y calificaciones de amenaza. (A) Respuesta de conductancia de la piel transformada logarítmicamente (log[microsiemens + 1]). (B) Calificación de expectativa en una escala visual analógica de 0 a 100. (C) Calificación de amenaza en una escala visual analógica de 0 a 100. Los diagramas de caja muestran la mediana (línea central), el rango intercuartílico (caja), los bigotes que se extienden hasta 1,5 × RIC y los valores atípicos individuales. Los corchetes indican pruebas t pareadas por pares con corrección de Bonferroni significativas (*p < 0,05, **p < 0,01, ***p < 0,001); los pares no significativos no se muestran. n = 37. Haga clic aquí para ver una versión más grande de esta figura.

Medida	CS+ evitable	CS+ inevitable	CS-
RCG (log[microsiemens + 1])	0.0109 (0.0086)	0.0140 (0.0123)	0.0100 (0.0075)
Expectativa (EVA 0–100)	72.84 (23.92)	70.97 (26.25)	16.14 (27.94)
Amenaza (EVA 0–100)	52.45 (27.83)	50.75 (31.67)	18.80 (27.32)

Tabla 1: Estadísticos descriptivos para la fase pavloviana del Experimento 1. Las celdas muestran M (DE). SCR = respuesta de conductancia cutánea, transformada logarítmicamente como log(SCR + 1) antes del análisis; VAS = escala análoga visual que varía de 0 a 100. n = 37.

En la fase operante, una vez que se introdujo la contingencia de evitación, las tres medidas convergieron. Los participantes presionaron el botón de respuesta con mayor frecuencia durante el CS+ que durante el CS−, F(2, 74) = 9.51, p < 0.001, ηp² = 0.204 (evitable: M = 8.53; inevitable: M = 9.04; CS−: M = 7.26; ambos Bonferroni ps ≤ 0.027). Las calificaciones de expectativa, amenaza y alivio diferenciaron claramente entre los dos CS+ de acuerdo con la controlabilidad: expectativa, F(2, 72) = 136.34, p < 0.001, ηp² = 0.791 (inevitable > evitable, d_z = 1.56); amenaza, F(2, 72) = 61.09, p < 0.001, ηp² = 0.629 (inevitable > evitable, d_z = 1.02); y alivio, F(2, 72) = 14.94, p < 0.001, ηp² = 0.293 (evitable > inevitable, d_z = 0.86; todos los Bonferroni ps < 0.001), lo que refleja que los participantes comprendieron que el botón reducía la probabilidad de choque únicamente para el CS+ evitable. La conductancia de la piel no mostró diferencias entre los estímulos durante esta fase, F(2, 72) = 0.78, p = 0.462, ηp² = 0.021, lo que sugiere que la participación activa en la respuesta de evitación atenuó la señal autonómica diferencial observada durante la fase pavloviana²²(Figura 4, Tabla 2).

Figura 4: Fase operante del Experimento 1: respuesta de conductancia de la piel, conducta de evitación y calificaciones de alivio. (A) Respuesta de conductancia de la piel transformada logarítmicamente (log[microsiemens + 1]). (B) Número de pulsaciones de botón (conducta de evitación); pulsar el botón cancela el estímulo incondicionado solo durante el CS+ evitable, no durante el CS+ inevitable. (C) Calificación de alivio en una escala visual analógica de 0-100. Los gráficos de caja muestran la mediana, el rango intercuartílico, los bigotes que se extienden hasta 1,5 × IQR y los valores atípicos individuales. Los corchetes indican pruebas t pareadas por pares con corrección de Bonferroni significativas (*p < 0,05, **p < 0,01, ***p < 0,001); los pares no significativos no se muestran. n = 37 a 38. Haga clic aquí para ver una versión más grande de esta figura.

Medida	CS+ evitable	CS+ inevitable	CS-
RCG (log[microsiemens + 1])	0.0197 (0.0150)	0.0196 (0.0151)	0.0212 (0.0169)
Pulsaciones del botón (recuento por CS)	8.53 (3.58)	9.04 (4.01)	7.26 (4.27)
Expectativa (EVA 0–100)	33.78 (26.97)	83.92 (19.80)	7.54 (14.58)
Amenaza (EVA 0–100)	37.12 (25.41)	70.60 (27.33)	11.60 (20.12)
Alivio (EVA 0–100)	62.98 (26.36)	29.97 (27.93)	58.75 (36.29)

Tabla 2: Estadísticos descriptivos para la fase operante del Experimento 1. Las celdas muestran M (DE). SCR = respuesta de conductancia cutánea, transformada logarítmicamente como log(SCR + 1); VAS = escala análoga visual que varía de 0 a 100. Las pulsaciones de botón corresponden al recuento promedio por presentación del EC. La columna EC− informa las pulsaciones de botón, expectativa, amenaza y alivio en los ensayos en los que el resultado aversivo no podía ocurrir. n = 37 para el SCR y para las puntuaciones, y n = 38 para las pulsaciones de botón; el valor analítico de n por canal se informa en el párrafo de la muestra analítica de los resultados representativos.

Experimento 2: Adquisición, extinción y reacquisición

Se utilizó un ANOVA intra-sujetos 2 (Fase: adquisición vs. extinción) × 2 (Estímulo: CS+ vs. CS−) para probar formalmente la extinción; la interacción Fase × Estímulo constituye la prueba crítica de una disminución selectiva de la respuesta al CS+. Dada la distribución no gaussiana del SCR, su ANOVA 2 × 2 se calculó mediante la transformación de rangos alineados²³. El SCR diferencial estuvo presente durante la adquisición (Wilcoxon p = 0,008) y desapareció en la extinción (p = 0,168); el ANOVA-ART indicó una tendencia no significativa hacia una disminución general de la respuesta autónoma a través de las fases (F(1, 34) = 3,24, p = 0,081), pero sin interacción Fase × Estímulo (F(1, 34) = 0,87, p = 0,358). Las puntuaciones de expectativa y de amenaza, por el contrario, mostraron fuertes interacciones Fase × Estímulo en el ANOVA paramétrico 2 × 2 (expectativa: F(1, 35) = 67,71, p < 0,001, ηp² = 0,66; amenaza: F(1, 35) = 5,85, p = 0,021, ηp² = 0,14), confirmando la extinción selectiva a nivel declarativo. La fase de re-adquisición, según el diseño experimental, presentó únicamente el CS+ a nivel autónomo; las puntuaciones subjetivas ante el CS+ mostraron un rebote significativo, con la expectativa aumentando de M = 25,90 en la extinción a M = 55,94 en la re-adquisición (t(35) = 7,95, p < 0,001, d_z = 1,32) y la percepción de amenaza aumentando de M = 31,26 a M = 42,04 (t(35) = 3,61, p < 0,001, d_z = 0,60), mientras que la respuesta autónoma no mostró recuperación alguna, con el SCR ante el CS+ en M = 0,012 durante la extinción y M = 0,010 en la re-adquisición (p = 0,568). Este patrón, caracterizado por la extinción autónoma sin recuperación posterior, junto con un conocimiento declarativo persistente y rápidamente reactivado, ilustra el valor del protocolo multi-sistémico²¹ (Figura 5, Tabla 3).

Figura 5: Experimento 2: medidas dependientes a lo largo de las tres fases. (A) Respuesta de conductancia de la piel transformada logarítmicamente (log[microsiemens + 1]). (B) Calificación de expectativa (escala visual analógica 0–100). (C) Calificación de amenaza (escala visual analógica 0–100). Las fases de adquisición y extinción incluyeron ensayos CS+ y CS-; la fase de reacquisición, según el diseño experimental, presentó únicamente el CS+ a nivel autonómico para evaluar la reaparición rápida de la respuesta condicionada (efecto de ahorro). Las calificaciones subjetivas se recopilaron para ambos estímulos en cada fase. Los diagramas de caja muestran la mediana, el rango intercuartílico, los bigotes que se extienden hasta 1,5 × RIC y los valores atípicos individuales. Los corchetes en el panel A indican las pruebas de rangos con signo de Wilcoxon entre CS+ y CS- por fase; los corchetes en los paneles B y C indican pruebas t para muestras apareadas entre CS+ y CS- por fase (*p < 0,05, **p < 0,01, ***p < 0,001); los pares no significativos no se muestran. La fase de Reacquisición no tiene corchete de SCR porque, según el diseño experimental, solo se presentó el CS+ a nivel autonómico. Aunque la diferencia mediana entre CS+ y CS- parece similar entre la adquisición y la extinción en el panel A, la proporción de participantes que mostraron CS+ > CS- difirió (72 % en la adquisición frente a 60 % en la extinción), lo que la prueba de Wilcoxon detecta como una diferencia en la consistencia intra-sujeto. n = 35 a 36. Haga clic aquí para ver una versión más grande de esta figura.

Medida	Adquisición CS+	Adquisición CS-	Extinción CS+	Extinción CS-	Readquisición CS+	Readquisición CS-
SCR (log[microsiemens + 1])	0.0121 (0.0124)	0.0109 (0.0125)	0.0113 (0.0126)	0.0098 (0.0102)	0.0103 (0.0126)	- (por diseño)
Amenaza (EVA 0-100)	47.64 (27.47)	16.83 (20.71)	31.26 (26.32)	12.99 (17.62)	42.04 (26.71)	12.17 (18.90)
Expectativa (EVA 0-100)	73.34 (21.31)	11.42 (18.21)	25.90 (24.07)	7.18 (11.65)	55.94 (23.04)	6.53 (10.38)

Tabla 3: Estadísticos descriptivos para el Experimento 2 (adquisición, extinción, re-adquisición). Las celdas muestran M (DE). SCR = respuesta de conductancia cutánea, transformada logarítmicamente como log(SCR + 1); VAS = escala análoga visual que varía de 0 a 100. En la fase de re-adquisición, según el diseño experimental, solo se presentó el CS+ a nivel autonómico para evaluar la reaparición rápida de la respuesta condicionada tras la extinción (efecto de ahorro); por ello, la celda del CS− para el SCR se dejó vacía y no representa datos faltantes. Las puntuaciones subjetivas se recogieron tanto para el CS+ como para el CS− en las tres fases. n = 36 para las puntuaciones y para el SCR de adquisición; n = 35 para el SCR de extinción.

Experimento 3: Aprendizaje de recompensas probabilísticas

Los participantes aprendieron de manera confiable las contingencias probabilísticas. La proporción media de elecciones de alta probabilidad fue M = 0,734 (DE = 0,119), significativamente por encima del azar, t(36) = 11,97, p < 0,001, d = 1,97. El par 80/20 se aprendió con mayor precisión que el par 70/30, F(1,36) = 29,56, p < 0,001. Los parámetros de aprendizaje por refuerzo ajustados por participante produjeron tasas moderadas de aprendizaje por Q (Alfa: M = 0,42, DE = 0,23) y temperaturas inversas consistentes con una explotación moderada (Beta: M = 4,68, DE = 2,33).

Sensibilidad a las diferencias individuales en la experiencia infantil

Los análisis descritos en esta subsección son ilustrativos de la capacidad de medición del protocolo y no constituyen pruebas confirmatorias. El estudio tuvo potencia estadística para detectar efectos intra-sujeto —los efectos paradigmáticos canónicos reportados anteriormente— y no para detectar interacciones entre sujetos; con N = 38, los modelos de diferencias individuales son exploratorios y se presentan únicamente para mostrar que los índices derivados de la batería presentan varianza interpretable entre participantes. Cuatro modelos de moderación entre el CTQ y el índice de aprendizaje cumplieron con un criterio preespecificado de doble significancia (una correlación bivariada significativa entre el subescala del CTQ y la puntuación de síntomas, junto con un término de interacción significativo). Estos cuatro modelos, el diagrama conceptual del modelo de moderación²⁴, y la gráfica de interacción destacada se reportan completamente en el Archivo Suplementario 2 (incluye la Figura Suplementaria 1 y la Figura Suplementaria 2), que se proporciona con este envío y también se ha depositado, junto con el código de análisis, en el repositorio público (https://doi.org/10.5281/zenodo.21365750). Dichos resultados deben interpretarse como una demostración de que los índices derivados del protocolo son sensibles a las diferencias individuales, y no como evidencia de una firma neurocognitiva específica de la adversidad en la infancia; establecer tales firmas requiere un diseño confirmatorio en una muestra considerablemente más grande.

Las experiencias infantiles benévolas (BCE) y las subescalas del CTQ mostraron una correlación fuerte e inversa, con los coeficientes negativos más altos entre CTQ-EN (negligencia emocional) y BCE-CPF/DPF, rs = -0.68 y -0.67, ambos ps < 0.001, N = 38. Además, las puntuaciones de BCE se asociaron con una mayor precisión en el aprendizaje por refuerzo y una menor evitación contingente, un patrón consistente con una firma conductual menos defensiva y más exploratoria. Estas asociaciones bivariadas son descriptivas: documentan que la batería produce índices con varianza suficiente entre participantes para covariar con medidas de experiencias tempranas, pero no evalúan ninguna vía mediadora o causal. La matriz bivariada completa se encuentra en Supplementary Table 2 y el texto complementario en Supplementary File 3.

Conclusiones de los resultados representativos

En los tres experimentos, el protocolo produjo los efectos canónicos esperados de cada paradigma: discriminación clásica (robusta a nivel declarativo y más débil y menos precisa a nivel autonómico), evitación operante con expectativas, valoraciones de amenaza y alivio claramente dependientes del control, extinción selectiva de la respuesta declarativa junto con una disminución no selectiva de la respuesta autonómica, y aprendizaje probabilístico de recompensas por encima del azar. En lugar de una convergencia uniforme, el diseño multicanal arrojó una combinación de convergencia (por ejemplo, diferenciación operante tanto en pulsaciones de botón como en valoraciones) y disociaciones teóricamente informativas entre las medidas fisiológicas, conductuales y subjetivas (por ejemplo, respuesta electrodermal condicionada más débil que la diferenciación declarativa; la respuesta autonómica no recuperó su nivel inicial durante la reapropiación a pesar de una recuperación declarativa marcada), en concordancia con la idea de que la evaluación explícita de la amenaza y la conductancia cutánea reflejan canales de condicionamiento parcialmente separables²¹.

Es importante delimitar con precisión qué es lo que estos resultados establecen y qué no establecen. Lo que se demuestra es que la batería es técnicamente factible dentro de una sola sesión de 60 minutos, que cada paradigma provoca su efecto canónico con la dirección y magnitud esperadas, y que el procedimiento genera un conjunto de índices interpretables por participante (contrastes diferenciales de SCR, el contraste de alivio operante, conteos de evitación contingente y los parámetros alfa y beta del aprendizaje por refuerzo) que pueden utilizarse nuevamente en muestras más grandes sin modificar el protocolo. Lo que no se demuestra es la sensibilidad ni la especificidad de estos índices para detectar alteraciones relacionadas con la adversidad. La muestra fue dimensionada para efectos intra-sujeto, no para efectos de diferencias individuales; por consiguiente, los análisis de CTQ y BCE reportados anteriormente ilustran la capacidad de medición, pero no constituyen una validación confirmatoria de las firmas neurocognitivas de las experiencias adversas en la infancia. Determinar cuáles de estos índices, en su caso, discriminan entre grupos de exposición o predicen resultados clínicos es tarea de los estudios confirmatorios adecuadamente potenciados descritos en la discusión.

La canalización de análisis (secuencias de comandos en R y Python), el código para la generación de figuras y las tablas resumen a nivel agregado que respaldan los hallazgos de este estudio están disponibles públicamente en el repositorio Zenodo, https://doi.org/10.5281/zenodo.21365750 (DOI: 10.5281/zenodo.21365750). Los datos anonimizados a nivel individual (registros de conductancia de la piel y respuestas conductuales) están disponibles bajo solicitud razonable al autor correspondiente, sujeto a un acuerdo firmado de uso de datos y a la aprobación por parte del Comité de Ética Científica de la Universidad de los Andes (ID: CEC2025023). El código y las tablas relacionadas con los modelos de moderación descritos en Archivo Suplementario 2 se incluyen como archivos suplementarios. El guion de análisis (paper_analyses_R.R; Archivo de Código Suplementario 1) reproduce cada estadístico informado en los Resultados Representativos, y el guion de generación de figuras (paper_figures_R.R; Archivo de Código Suplementario 2) regenera directamente a partir de los archivos de datos brutos la Figura 3, la Figura 4 y la Figura 5. Los diseños experimentales para el Experimento 1, el Experimento 2 y el Experimento 3 se proporcionan en la Tabla Suplementaria 3, la Tabla Suplementaria 4 y la Tabla Suplementaria 5, respectivamente.

Medida	M	DE
Proporción de elecciones de alta probabilidad (general)	0.73	0.12
Par de contingencia 80/20	0.79	0.12
Par de contingencia 70/30	0.68	0.14
Tasa de aprendizaje Q (Alpha)	0.42	0.23
Temperatura inversa (Beta)	4.68	2.33

Tabla 4: Estadísticos descriptivos para el Experimento 3 (aprendizaje de recompensa probabilística). Las celdas muestran M (DE). La proporción de elecciones de alta probabilidad indexa la precisión a lo largo de los bloques experimentales de elección (nivel de azar = 0,50; véase la Tabla Suplementaria 5 para la estructura de los ensayos): general = 0,73 (0,12); par de contingencia 80/20 = 0,79 (0,12); par de contingencia 70/30 = 0,68 (0,14). El par 80/20 proporciona una retroalimentación más determinista, mientras que el par 70/30 es más probabilístico y tiene una relación señal-ruido menor. Prueba t de una muestra para la precisión general frente al azar: t(36) = 11,97, p < 0,001, d = 1,97. Contraste intra-sujeto 80/20 frente a 70/30: F(1, 36) = 29,56, p < 0,001. Los parámetros de aprendizaje por refuerzo se ajustaron por participante: tasa de aprendizaje Q Alpha = 0,42 (0,23), acotada en [0, 1], que rige el tamaño de la actualización del valor (actualización moderada); temperatura inversa Beta = 4,68 (2,33), que rige el equilibrio entre exploración y explotación (explotación moderada). n = 37.

Figura suplementaria 1: Diagrama conceptual del modelo de moderación. Se plantea que el predictor X (una subescala del CTQ que indica adversidad en la infancia) influye en el resultado Y (síntomas de ansiedad o depresión) directamente a través del coeficiente b1, mientras que el moderador W (un índice de aprendizaje por participante derivado del protocolo, por ejemplo, el contraste de alivio operante, la SCR residual durante la extinción o la calificación diferencial de amenaza) modula la intensidad de la relación X Y mediante el término de interacción b3. Un valor b3 significativo indica que el efecto de la adversidad en la infancia sobre los síntomas en la edad adulta varía en función del perfil de aprendizaje, proporcionando así el marco conceptual para los cuatro modelos de moderación descritos en Archivo suplementario 2. En el presente manuscrito se informan cuatro variables W específicas (cada una correspondiente a uno de los cuatro modelos de moderación que cumplieron con el criterio de significación dual): (1) el contraste de alivio operante = alivio subjetivo ante el CS+ evitable menos el alivio ante el CS− (Experimento 1, fase operante); (2) la SCR diferencial residual durante la extinción = log-SCR ante el CS+ menos log-SCR ante el CS− al final de la fase de extinción (Experimento 2); (3) la SCR operante ante el CS+ evitable = log-SCR ante el CS+ evitable menos log-SCR ante el CS− (Experimento 1, fase operante); y (4) la calificación diferencial de amenaza ante el CS+ inevitable = calificación de amenaza ante el CS+ inevitable menos calificación de amenaza ante el CS− (Experimento 1, fase operante, escala visual analógica de 0 a 100).Haga clic aquí para descargar este archivo.

Figura suplementaria 2: Gráfico de interacción para la moderación destacada. El efecto del descuido emocional (CTQ-EN) sobre los síntomas depresivos (PHQ-9) se representa en tres niveles del moderador W (contraste de alivio operante: alivio subjetivo ante el CS+ evitable frente al CS-): bajo (-1 DE), media y alto (+1 DE). Las líneas de regresión divergentes visualizan el término de interacción b3 de la Figura suplementaria 1: en valores bajos del alivio operante, la pendiente de CTQ-EN PHQ-9 es positiva (mayor descuido, más síntomas depresivos), mientras que en valores altos la pendiente se aplana, lo que ilustra un efecto protector de la agencia subjetiva frente a resultados aversivos (B = -2.05, p = 0.041; modelo completo en el Archivo suplementario 2).Haga clic aquí para descargar este archivo.

Tabla suplementaria 1: Parámetros del estímulo en los experimentos 1, 2 y 3. Esta tabla resume los parámetros físicos y procedimentales de los estímulos utilizados en los tres experimentos. Para cada experimento, se indica la naturaleza y duración del estímulo condicionado (EC) y del estímulo incondicionado (EI), la intensidad y contingencia del EC+ EI, la respuesta requerida de los participantes, el intervalo entre ensayos (IEE), las medidas dependientes registradas y el esquema de contrabalanceo. El experimento 1 (evitación pavloviana/operante) utilizó lámparas de colores como ECs y un sonido aversivo de 95 dB —ruido blanco o sonido de tenedor, contrabalanceado— como EI. El experimento 2 (adquisición/extinción/readquisición) utilizó rostros humanos neutros como ECs y un grito masculino de 95 dB emparejado con una cara enfadada como EI. El experimento 3 (elección probabilística) utilizó pares de imágenes abstractas con retroalimentación visual probabilística. EC = estímulo condicionado; EI = estímulo incondicionado; SCR = respuesta de conductancia cutánea; VAS = escala análoga visual.Haga clic aquí para descargar este archivo.

Tabla suplementaria 2: Matriz de correlación de Pearson entre las subescalas del CTQ. Las correlaciones negativas entre las experiencias infantiles positivas (BCE) y las escalas de síntomas reflejan el papel protector esperado de las experiencias positivas durante la infancia. Los valores corresponden a los coeficientes de correlación de Pearson. La sección superior muestra las correlaciones entre las subescalas del CTQ y las escalas BCE; la sección inferior muestra las correlaciones entre las subescalas del CTQ y las escalas BCE con las puntuaciones actuales de síntomas. Marcadores de significancia: *p < 0,05, **p < 0,01, ***p < 0,001, +p < 0,10. N = 38 (solo medidas autoinformadas; muestra completa inscrita). El texto descriptivo que acompaña a esta matriz se proporciona en Archivo suplementario 3. EA = abuso emocional, PA = abuso físico, SA = abuso sexual, EN = negligencia emocional, PN = negligencia física, escalas BCE: CPF = cuidado y protección por parte de la familia, DPF = dinámica familiar positiva, BCE-Total = puntuación total de experiencias infantiles benévolas) y puntuaciones de síntomas (PHQ-9 = depresión; GAD-7 = ansiedad generalizada; SAI = ansiedad estado [STAI-S]; TAI = ansiedad rasgo [STAI-T]).Haga clic aquí para descargar este archivo.

Tabla suplementaria 3: Diseño experimental del experimento 1 (intrasujeto). Esta tabla presenta el diseño intrasujeto del experimento 1, un paradigma de evitación pavloviano/operante con tres estímulos condicionados: un CS+ evitable (A), un CS+ inevitable (B) y un CS− (C). Las filas corresponden a los estímulos y las columnas a las cuatro fases del experimento (condicionamiento pavloviano, prueba pavloviana, entrenamiento operante, prueba operante); las celdas indican el número de ensayos y la contingencia en la notación asociativa estándar de aprendizaje^25,26, donde "+" denota un CS seguido por el EC, "−" un CS presentado sin el EC, y "R" la respuesta de presionar un botón. Durante la fase operante, R cancela el EC para el CS+ evitable, pero es ineficaz para el CS+ inevitable. La fila final indica las puntuaciones en la escala VAS (amenaza, expectativa, alivio) recopiladas tras las fases correspondientes. Cada participante completó 52 ensayos.Haga clic aquí para descargar este archivo.

Tabla suplementaria 4: Diseño experimental del experimento 2 (intrasujeto). Esta tabla presenta el diseño intrasujeto del experimento 2, un paradigma estándar de adquisición–extinción–reacquisición con dos estímulos condicionados: un CS+ (A) y un CS− (B). Las filas corresponden a los estímulos y las columnas a las seis fases (adquisición, prueba de adquisición, extinción, prueba de extinción, reacquisición, prueba de reacquisición); las celdas indican el número de ensayos y la contingencia, donde «+» denota un ensayo seguido por el EC y «−» un ensayo sin el EC. Durante la adquisición, el CS+ se reforzó en el 80 % de los ensayos (8 de 10). La fase de reacquisición presenta únicamente el CS+ por diseño; esto no es una omisión de datos. La fila final indica las puntuaciones en la EVA (expectativa y amenaza) recopiladas tras las fases correspondientes. Cada participante completó 52 ensayos.Haga clic aquí para descargar este archivo.

Tabla suplementaria 5: Diseño experimental del experimento 3 (intrasujeto). Esta tabla presenta el diseño intrasujeto del experimento 3, una tarea de aprendizaje probabilístico con dos pares de estímulos abstractos (A–B y C–D). Tras una fase de práctica, los participantes realizaron dos bloques de elección consecutivos; cada bloque presentaba solo uno de los dos pares, y el segundo bloque siempre evaluaba el par no visto en el primero. Las filas corresponden a los dos órdenes contrabalanceados entre sujetos de los bloques de elección (A–B primero frente a C–D primero) y las columnas a las fases del experimento. Las contingencias de refuerzo fueron p(A) = 0,80, p(B) = 0,20, p(C) = 0,70 y p(D) = 0,30; el contrabalanceo C1/C2 invierte adicionalmente qué miembro de cada par tiene la probabilidad más alta. La elección se codificó como 1 (estímulo de alta probabilidad), 0 (sin elección/omisión) o −1 (estímulo de baja probabilidad). Cada participante completó 200 ensayos.Haga clic aquí para descargar este archivo.

Archivo suplementario 1: Manejo de datos, estructura de directorios y convenciones para nombrar archivos. Descripción completa del árbol de directorios, las subcarpetas de contrabalanceo, las carpetas de los participantes, las convenciones para nombrar archivos y los scripts de la base de datos, con un ejemplo desarrollado. Haga clic aquí para descargar este archivo.

Archivo Suplementario 2: Analyses de moderación por diferencias individuales. Fundamento y plan de análisis para los modelos de diferencias individuales, las cuatro moderaciones entre CTQ e índice de aprendizaje que cumplieron con el criterio de significación dual, el diagrama conceptual del modelo de moderación (Figura Suplementaria 1) y la gráfica de interacción destacada (Figura Suplementaria 2). Estos análisis ilustran la capacidad de medición del protocolo y no constituyen pruebas confirmatorias.Haga clic aquí para descargar este archivo.

Archivo Suplementario 3: Experiencias infantiles benévolas y firmas conductuales. Correlaciones entre las subescalas del CTQ, las escalas de EIB y los puntajes de síntomas (Tabla Suplementaria 2), y los fenotipos conductuales asociados con experiencias infantiles benévolas.Haga clic aquí para descargar este archivo.

Archivo suplementario 4: Recomendaciones procedimentales y solución de problemas. Los seis pasos que determinan con mayor fuerza si una sesión produce datos analizables, las reglas para la solución de problemas en caso de una grabación fisiológica degradada y las modificaciones disponibles para laboratorios con equipos diferentes o limitaciones de reclutamiento. Haga clic aquí para descargar este archivo.

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Archivo de código suplementario 2: paper_figures_R.RHaga clic aquí para descargar este archivo.

Discusión

Los resultados actuales establecen la viabilidad técnica y metodológica de una batería integrada y de sesión única que abarca la adquisición de amenazas con control instrumental, el aprendizaje de seguridad y el retorno del miedo, así como el aprendizaje probabilístico de recompensas. En una muestra de 35 a 38 adultos sanos (los tamaños muestrales analíticos diferían ligeramente entre experimentos debido a la pérdida de señal específica por canal, no por retiro de participantes), cada paradigma reprodujo su efecto canónico: condicionamiento diferencial subjetivo y —más débilmente— autonómico durante la fase clásica, evitación y alivio dependientes de la controlabilidad durante la fase operante, extinción selectiva de la amenaza declarativa junto con una disminución no selectiva de la respuesta autonómica en el experimento 2, y un aprendizaje probabilístico confiable por encima del azar en el experimento 3. Es importante especificar con precisión lo que esto demuestra y lo que no demuestra. Lo que se demuestra es que los tres paradigmas pueden ejecutarse simultáneamente en una sola sesión de 60 minutos sin interferencia mutua, que los tres efectos canónicos sobreviven a la reducción del número de ensayos que impone dicha sesión, y que el procedimiento produce un conjunto de índices por participante que pueden reutilizarse sin cambios en otras muestras. Lo que no se demuestra —y lo que aún queda por establecer— es que estos índices sean sensibles y específicos respecto a las consecuencias de la adversidad en la infancia. La reproducción de efectos canónicos intra-sujeto es una condición necesaria, pero no suficiente, para esa afirmación, y la muestra actual tiene potencia estadística insuficiente para pruebas confirmatorias de diferencias individuales²⁷. Por consiguiente, los resultados sobre diferencias individuales ilustran la capacidad de medición, pero no constituyen evidencia confirmatoria de las vías del aprendizaje relacionadas con el trauma.

La contribución metodológica reside menos en cualquier paradigma individual que en su implementación conjunta. Como se estableció en la introducción, las tres tareas abarcan tres demandas computacionalmente disociables, y medirlas dentro del mismo participante permite responder una pregunta que ningún estudio con una sola tarea puede abordar por definición: si las alteraciones relacionadas con el ACE reflejan una reconfiguración generalizada del aprendizaje asociativo o una alteración específica de la valencia restringida a la amenaza. Una batería que combine dos paradigmas de amenaza, o dos paradigmas de recompensa, no podría refutar una hipótesis frente a la otra, mientras que la presente tríada sí puede hacerlo. Tres características adicionales la distinguen de los protocolos con una sola tarea: el aprendizaje de la amenaza y de la recompensa se miden en la misma sesión, lo que elimina la variabilidad de estado entre sesiones; el diseño multicanal produce una caja de herramientas reutilizable de índices por participante; y la administración simultánea de la escala BCE junto con la CTQ-SF modela el continuo adversidad–benevolencia, en lugar de solo la adversidad, en línea con Narayan et al.¹⁰ La correlación inversa moderada entre las dos escalas (|r| ≈ 0,50–0,68; Archivo Suplementario 3) confirma que son distintas aunque parcialmente superpuestas, lo que justifica su inclusión conjunta.

Los efectos fisiológicos débiles y, en algunos casos, ausentes merecen una consideración detallada, ya que no son un simple apéndice del desempeño del protocolo, sino posiblemente su resultado más informativo. Tres patrones destacan. En la fase pavloviana del Experimento 1, la discriminación declarativa fue robusta, mientras que el efecto autónomo fue débil y no sobrevivió a la corrección por comparaciones múltiples. Más notable aún, la conductancia de la piel dejó por completo de discriminar entre los estímulos en cuanto se introdujo la respuesta de evitación en la fase operante, precisamente en el momento en que las calificaciones de expectativa, amenaza y alivio los diferenciaron con exactitud según su controlabilidad. Y en el Experimento 2, la respuesta autónoma se extinguió y luego no logró recuperarse durante la reapropiación, mientras que la respuesta declarativa sí se recuperó fuertemente. Las estadísticas correspondientes se informan en la sección de resultados representativos. Desde un punto de vista teórico, el resultado operante no es un fallo de medición, sino una consecuencia esperada de un control instrumental exitoso: cuando una acción disponible cancela de forma confiable el resultado aversivo, la activación defensiva se reduce, aunque el organismo siga representando la señal como peligrosa. Esta es precisamente la reconceptualización de la evitación propuesta por LeDoux et al.²² y el efecto clásico de controlabilidad descrito en la literatura sobre indefensión aprendida²⁸: la respuesta instrumental actúa en sí misma como un regulador de la activación, y por lo tanto su introducción debería eliminar precisamente la diferencia autónoma previa. A su vez, el patrón del Experimento 2 constituye un caso clásico de acoplamiento parcial entre sistemas de respuesta documentado por Lonsdorf et al.²¹: la conductancia de la piel y el índice de evaluación explícita son procesos parcialmente separables, y Dibbets y Evers¹¹ ya informaron un efecto de diferencias individuales en las calificaciones sin un efecto correspondiente en la SCR, precisamente en el paradigma adaptado aquí. Esto es particularmente relevante para la investigación sobre adversidades en la infancia. Si las adversidades tempranas recalibran preferentemente el canal autónomo mientras dejan intacta la evaluación declarativa —o viceversa—, un protocolo de un solo canal llevaría a conclusiones opuestas dependiendo del canal que el investigador haya registrado, y esta es una fuente plausible de la heterogeneidad que Ruge et al.¹ documentan en una literatura en la que no se ha demostrado que ninguna medida de resultado sea universalmente más confiable. Por lo tanto, el registro multicanal no es redundante, sino una condición previa para realizar estudios interpretables de diferencias individuales. Desde un punto de vista clínico, la persistencia de la percepción subjetiva de amenaza tras la extinción autónoma es el análogo de laboratorio de la evaluación residual de amenaza que sobrevive a la terapia de exposición y predice la recaída, y constituye por sí misma un objetivo terapéutico plausible. No obstante, enfatizamos la explicación alternativa honesta: los efectos atenuados de SCR también son compatibles con un bajo poder estadístico y baja fiabilidad del canal autónomo bajo las limitaciones de número de ensayos de una batería de 60 minutos —pocos ensayos por celda, habituación a través de tres tareas consecutivas y la bien conocida presencia de no respondedores a SCR. Esta explicación no puede descartarse con los datos actuales, y ambas explicaciones no son mutuamente excluyentes. Los estudios que busquen arbitrar entre ellas deberían aplicar los criterios de calidad de señal especificados en el paso 8.14 del Protocolo, pre-registrar la exclusión de no respondedores y anticipar que se requiere un protocolo más largo con más ensayos por celda antes de que un efecto autónomo ausente pueda interpretarse como evidencia de disociación y no como resultado de una precisión insuficiente en la medición.

Más allá de reproducir los efectos paradigmáticos canónicos, los índices derivados del protocolo fueron lo suficientemente sensibles como para detectar asociaciones teóricamente significativas con la adversidad en la infancia en una muestra modesta. Cuatro modelos de moderación entre CTQ e índices de aprendizaje cumplieron con un criterio de significancia dual (una correlación bivariada significativa y un término de interacción significativo), y las escalas CTQ y BCE mostraron la correlación inversa moderada esperada. Ambos hallazgos se presentan como ejemplos ilustrativos de la capacidad de medición del protocolo, y no como pruebas confirmatorias de las vías entre trauma y aprendizaje; el detalle estadístico completo y la interpretación teórica se proporcionan en el Archivo Suplementario 2.

Tres factores determinan la calidad del registro electrodérmal y requieren atención explícita durante la recopilación de datos: la aplicación uniforme de gel conductor en ambos electrodos, con contacto firme pero cómodo sobre la primera falange de los dedos medio y anular de la mano no dominante; una conexión inalámbrica continua de la correa de la muñeca, verificada antes de cada tarea y nuevamente en cada transición entre tareas, ya que las breves interrupciones en la comunicación son silenciosas para el participante pero generan segmentos planos en el registro; y la inmovilidad de la mano no dominante, porque las contracciones de los dedos y los cambios posturales producen transitorios que la descomposición fásica automatizada no puede distinguir de respuestas genuinas. Si se pierde la comunicación durante una tarea, continúe el experimento y no repita la sesión: trate el canal afectado como datos faltantes únicamente para esa tarea, mientras que el participante sigue siendo válido para los demás paradigmas y para los canales conductuales y subjetivos de la misma tarea. Esta regla de decisión explica por qué el valor analítico de n varió entre 35 y 38 a través de los experimentos. Las recomendaciones operativas restantes, los controles de contrabalanceo y calibración, los parámetros de Ledalab y la guía completa de solución de problemas se proporcionan en Archivo Suplementario 4.

Varias limitaciones deben considerarse al interpretar estos resultados, y conjuntamente definen el estado de este trabajo como una propuesta metodológica traslacional en lugar de un estudio confirmatorio. Primero, y lo más importante, la muestra (n = 35–38, variable entre experimentos) es adecuada para los efectos del paradigma intra-sujeto reportados aquí, pero tiene potencia insuficiente para análisis confirmatorios de diferencias individuales. Fritz y MacKinnon²⁴ estiman que se requiere N ≥ 71 para detectar un efecto mediado de magnitud media, y McClelland y Judd²⁷ demuestran que detectar una interacción en una muestra comunitaria modesta requiere varias veces el tamaño muestral necesario para un efecto principal. Por lo tanto, los modelos de moderación se presentan como ilustrativos de la sensibilidad de medición del protocolo, no como pruebas de vías entre trauma y aprendizaje, y no se afirma la existencia de una huella neurocognitiva de la adversidad. La consecuencia directa es que el valor clínico del protocolo aún debe establecerse: los índices derivados aquí deben someterse posteriormente a una validación con potencia adecuada y pre-registrada en muestras más grandes y, idealmente, en muestras enriquecidas con grupos extremos o clínicas, antes de que cualquiera de ellos pueda considerarse un marcador candidato. Segundo, la conductancia cutánea es intrínsecamente vulnerable a artefactos por movimiento y a pérdidas intermitentes de conexión inalámbrica, y su rendimiento varió entre los tres experimentos en la muestra actual; los canales conductual y subjetivo fueron más robustos, precisamente por eso el protocolo los registra simultáneamente en lugar de depender únicamente del canal autonómico. Los laboratorios que adopten la batería deben esperar pérdidas de datos específicas por canal y deben informar el n analítico por canal y por tarea (véase el paso 8.14.9). Tercero, el protocolo está limitado por la duración de una única visita al laboratorio (aproximadamente 60 min, incluyendo la preparación), lo que restringe el número de ensayos por paradigma y, por tanto, establece un límite inferior en la fiabilidad intra-sujeto de los índices derivados por participante; protocolos más largos o de múltiples sesiones producirían estimaciones individuales más estables, a costa del cansancio o del control dentro de la sesión. Finalmente, hasta ahora la batería solo se ha administrado a adultos sanos de 18 años o más, y su aplicabilidad a menores, adultos mayores y poblaciones clínicas aún debe establecerse. Lo que aporta el presente manuscrito es la infraestructura de medición estandarizada y reproducible —paradigmas, parámetros de adquisición, criterios de calidad y derivación de índices— sobre la cual ahora pueden construirse esas validaciones clínicas confirmatorias.

Tres aplicaciones futuras se derivan naturalmente del protocolo. Primero, muestras más grandes (n ≥ 71 para detectar efectos mediados por vía intermedia)²⁴ permitirían realizar pruebas formales de mediación de la ruta adversidad temprana -> aprendizaje -> síntomas, idealmente con hipótesis pre-registradas y celdas de moderador por predictor preespecificadas. Segundo, una validación clínica que compare controles sanos con grupos clínicos (trastorno de estrés postraumático, trastorno depresivo mayor) identificaría qué índices derivados del protocolo discriminan mejor el diagnóstico o predicen la respuesta al tratamiento. Tercero, la repetición del estudio a los 6 meses, ya contemplada en el consentimiento informado, permitirá evaluar la estabilidad intra-individual y la sensibilidad al tratamiento de los índices, lo cual es un requisito previo para su uso como biomarcadores candidatos. Recomendamos que los estudios sobre el impacto psicológico a largo plazo de la adversidad en la infancia adopten protocolos integrados y multi-sistémicos de este tipo, en lugar de diseños basados en una sola tarea o únicamente en autoinformes.

Materiales

Lista de materiales utilizados en este artículo

Nombre	Empresa	Número de catálogo	Comentarios
Software AcqKnowledge	BIOPAC Systems Inc.	ACK100W (Windows) / ACK100M (Mac)	Software de adquisición y análisis de señales fisiológicas. RRID:SCR_014279 (verificar con la entrada actual en SciCrunch).
paquete afex (R)	Singmann, Bolker, Westfall, Aust & Ben-Shachar	Versión 1.5-1	Paquete R para experimentos factoriales. Utilizado para todos los ANOVAs de medidas repetidas (Experimentos 1-3) mediante aov_ez(). RRID:SCR_022761 (verificar con la entrada actual en SciCrunch).
paquete ARTool (R)	Wobbrock, Findlater, Gergle & Higgins	Versión 0.11.2	Transformación de rango alineado para ANOVA factorial no paramétrico. Utilizado para el ANOVA Fase x Estímulo sobre conductancia cutánea en el Experimento 2, cuya distribución no es gaussiana.
Escala de Experiencias Positivas en la Infancia (BCE)	Narayan, Rivera, Bernstein, Harris & Lieberman (2018)	Instrumento de dominio público (10 ítems)	Se utilizó la adaptación al español. No se asignó RRID a este instrumento; citar el artículo original de validación.
Correa para la muñeca BioNomadix (Transmisor)	BIOPAC Systems Inc.	BN-PPGED-T	Transmisor portátil para señales de EDA y PPG. Utilizado en conjunto con el módulo receptor BioNomadix.
Cuestionario de Trauma Infantil - Versión Breve (CTQ-SF)	Bernstein et al. (2003)	Autoinforme retrospectivo validado (28 ítems)	Cinco subescalas (EA, PA, SA, EN, PN). Sin RRID asignado; citar el artículo original. Se utilizó la adaptación al español.
Gel conductor para electrodos de EDA	BIOPAC Systems Inc.	GEL101A	Gel isotónico para mediciones de conductancia cutánea.
Electrodos desechables Ag/AgCl para EDA	BIOPAC Systems Inc.	EL507A	Electrodos desechables para registro de conductancia cutánea.
Escala de Trastorno de Ansiedad Generalizada (GAD-7)	Spitzer, Kroenke, Williams & Löwe (2006)	Autoinforme de 7 ítems	Se utilizó la versión validada en español. No se asignó RRID al instrumento; citar el original.
paquete ggplot2 (R)	Wickham	Versión 4.0.3	Sistema de graficación basado en la gramática de gráficos. RRID:SCR_014601 (verificar con la entrada actual en SciCrunch).
Audífonos (de tipo supraaural)	HyperX (HP Inc.)	Cloud III	Headset cerrado con cable; utilizado para entregar el estímulo auditivo incondicionado durante el condicionamiento de miedo.
Ledalab	Benedek & Kaernbach (2010)	Caja de herramientas MATLAB de código abierto v3.2.5	Análisis de descomposición continua (CDA) de señales de conductancia cutánea. No se asignó RRID (en su lugar, citar el artículo original).
paquete lme4 (R)	Bates, Maechler, Bolker & Walker	Versión 1.1-37	Modelos lineales mixtos. Utilizado para estimar las pendientes de aprendizaje por participante en el Experimento 3. RRID:SCR_015654 (verificar con la entrada actual en SciCrunch).
MATLAB	MathWorks	R2025a	Utilizado para ejecutar Ledalab y la canalización de preprocesamiento de SCR. RRID:SCR_001622.
Cuestionario de Salud del Paciente-9 (PHQ-9)	Kroenke, Spitzer & Williams (2001)	Autoinforme de 9 ítems	Se utilizó la versión validada en español. No se asignó RRID al instrumento; citar el original.
Unidad de adquisición de datos fisiológicos (PsychoPy)	BIOPAC Systems Inc.	MP200	Unidad principal de adquisición de señales fisiológicas. Combinada con el módulo inalámbrico de EDA BioNomadix.
Python	Python Software Foundation	Versión 3.12	Utilizado para la canalización de preprocesamiento que combina la salida de Ledalab con los registros conductuales de PsychoPy (Data_Bases.py, Completed_Bases_Per_Experiment.py). RRID:SCR_008394 (verificar con la entrada actual en SciCrunch).
R (entorno de computación estadística)	R Foundation for Statistical Computing	Versión 4.5.0	Entorno en el que se realizaron todos los análisis estadísticos. Los modelos de moderación se estimaron mediante regresión de mínimos cuadrados ordinarios con la función lm() del paquete base stats, con predictores estandarizados en z y el término de interacción calculado como su producto; no se utilizó ningún paquete especializado para moderación. RRID:SCR_001905 (verificar con la entrada actual en SciCrunch).
Inventario de Ansiedad Estado-Trazo (STAI)	Spielberger et al. (1983)	Forma Y del STAI (40 ítems, SAI + TAI)	Se utilizó la versión validada en español. No se asignó RRID al instrumento; citar el original.
Monitor de presentación de estímulos	Samsung	LS22D300GALXZS (S22D300, LED de 22 pulgadas)	Pantalla utilizada para los estímulos visuales CS+ / CS- y las escalas de valoración.