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Behavior

로봇 팔에 도달하는 패러다임을 사용하여 통증 관련 회피 행동 조사

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

Summary

회피는 만성 통증 장애의 중심이지만 통증 관련 회피를 검사하기위한 적절한 패러다임이 부족합니다. 따라서, 우리는 통증 관련 회피 행동이 어떻게 학습되는지(취득), 다른 자극(일반화)으로 확산되는 방법, 완화(소멸)로 의지를 조사할 수 있는 패러다임을 개발했으며, 이후에 어떻게 다시 나타날 수 있는지(자발적 복구).

Abstract

회피 행동은 급성 통증에서 만성 통증 장애로의 전환에 중요한 기여입니다. 그러나, 실험적으로 고통 관련 회피를 조사하기 위하여 생태학적으로 유효한 패러다임의 부족이 있었습니다. 이 격차를 메우기 위해, 우리는 고통 관련 회피 행동의 발달의 근본적인 기계장치를 조사하기 위하여 패러다임 (로봇 팔에 도달하는 패러다임)를 개발했습니다. 기존의 회피 패러다임 (주로 불안 연구의 맥락에서) 종종 파블로비안 공포 컨디셔닝 절차 동안 위협과 관련된 자극에 중첩 실험자 지시, 저비용 응답으로 회피를 운영했다. 대조적으로, 현재의 방법은 회피의 기악 학습 (취득)의 관점에서 증가 생태학적 타당성을 제공하고, 회피 응답에 비용을 추가하여. 패러다임에서 참가자들은 시작점에서 로봇 팔을 사용하여 대상까지 팔에 도달하는 움직임을 수행하고 세 가지 다른 운동 궤적을 자유롭게 선택합니다. 운동 궤적은 고통스러운 감전 자극과 짝을 이룰 확률과 편차및 저항측면에서 필요한 노력에서 다릅니다. 특히, 고통스러운 자극은 증가된 노력을 요구하는 움직임을 수행하는 비용으로 (부분적으로) 피할 수 있습니다. 회피 동작은 각 시험에서 가장 짧은 궤도에서 최대 편차로 작동됩니다. 새로운 패러다임이 회피의 획득을 이해하는 데 어떻게 도움이 될 수 있는지 설명하는 것 외에도, 우리는 (1) 다른 자극 (일반화)에 대한 회피의 확산을 검사하는 로봇 팔 도달 패러다임의 적응을 설명하고, (2) 실험실에서 임상 치료를 모델링 (응답 예방을 이용한 회피의 소멸), 뿐만 아니라 (3) 모델링 재발, 그리고 소멸 후 회피의 반환(자발적인 복구). 생태학적 타당성이 증가하고 확장 및/또는 적응에 대한 수많은 가능성을 감안할 때, 로봇 팔에 도달하는 패러다임은 회피 행동에 대한 조사를 용이하게 하고 기본 프로세스에 대한 이해를 증진시키는 유망한 도구를 제공합니다.

Introduction

회피는 신체 적 위협을 신호 통증에 적응 반응입니다. 그러나 통증이 만성적으로 변질되면 통증과 통증과 관련된 회피는 적응적 목적을 잃게됩니다. 이에 따라 만성통증1,2,3,4,5,6,7,8의 공포 회피 모델은 고통의 잘못된 해석을 치명적인 것으로 간주하고, 회피 행동을 동기를 부여하는 고통의 두려움을 유발합니다. 과도한 회피는 만성 통증 장애의 발달 및 유지 보수로 이어질 수 있으며, 일상적인 활동 및 포부1,2,3,4,5,9의신체적 사용 및 감소된 참여로 인해. 더욱이, 고통의 부재가 회복보다는 회피에 잘못 기인될 수 있다는 것을 감안할 때, 고통 관련 공포및 회피의 자립 주기를 설치할 수 있습니다10.

불안 문학에 회피에 최근 관심에도 불구 하 고11,12,통증 도메인에 회피에 대 한 연구는 아직 초기 단계에. 이전 불안 연구, 영향력 있는 2 인자 이론에 의해 유도13,일반적으로 회피를 운전 하는 두려움을 가정 했다. 이에 따라, 전통적인 회피패러다임(12)은 두려움을 확립하는 첫 번째 단계(파블로비안 컨디셔닝14상)와 회피를 검사하는 두 번째 단계(기악15상)의 두 가지 실험 단계를 수반한다. 차동 파블로비안 컨디셔닝 동안 중립 자극(조건부 자극, CS+, 원)은 본질적으로 역경 자극(무조건 자극, 미국, 예를 들어 감전)과 결합되어 무조건적인 반응(예: 공포)을 생성합니다. 두 번째 제어 자극은 미국(CS-; 예를 들어 삼각형)과 결합되지 않습니다. 미국과 CS의 페어링에 따라 CS+는 미국이 없는 경우 그 자체로 두려움을 불러올 것입니다(조건된 응답, CR). CS-는 신호 안전에 와서 CRs를 트리거하지 않습니다. 나중에, 악기 컨디셔닝 하는 동안, 참가자는 자신의 행동 (응답, R; 예를 들어, 버튼 프레스)이 특정 결과 (결과)로 이어질 것을 배운다; O, 예를 들어, 충격의 누락)15,16. 응답이 부정적인 결과를 방지하면 해당 응답이 되풀이될 가능성이 높아진다. 이를 음의보강(15)이라고한다. 따라서, 전통적인 회피 패러다임의 파블로비안 단계에서 참가자들은 먼저 CS-미국 협회를 배웁니다. 그 후, 기악 단계에서는 실험자 지시 회피 응답(R)이 도입되어 CS 프레젠테이션 중에 수행될 경우 미국을 취소하여 R-O 협회를 설립합니다. 따라서, CS는 차별자극(SD)이되어, 조건된 R15의성능에 대한 적절한 순간을 나타내고 동기를 부여하는 것이다. 통증 보고서17 및 통증 관련 얼굴 표정18의도구 컨디셔닝을 보여주는 일부 실험 외에도 통증의 도구 학습 메커니즘에 대한 조사는 일반적으로 제한됩니다.

위에서 설명한 표준 회피 패러다임은 많은 공정을 근본적인 회피를 해명했지만5,19에는몇 가지 제한이 있습니다. 첫째, 실험자가 회피 응답을 지시하기 때문에 회피 자체의 학습 또는 인수를 검사하는 것을 허용하지 않습니다. 참가자가 여러 궤적 사이에서 자유롭게 선택하고, 따라서 어떤 응답이 고통스럽고 안전하며 어떤 궤적을 피/피하지 않는지 알아보려면, 회피가 통증9에대한 자연스러운 반응으로 나타나는 실제 생활을 보다 정확하게 모델합니다. 둘째, 전통적인 회피 패러다임에서 버튼 누르기 회피 응답은 비용 없이 제공됩니다. 그러나 실제 생활에서 회피는 개인에게 매우 비용이 많이 들 수 있습니다. 실제로, 고비용 회피는 특히 매일 작동5를방해합니다. 예를 들어, 만성 통증의 회피는 사람들의 사회 및 직장 생활을 심각하게 제한 할 수있습니다 9. 셋째, 버튼을 누르지 않거나 누르지 않는 것과 같은 이분적인 응답은 다른 정도의 회피가 발생하는 실제 생활을 잘 나타내지 않습니다. 다음 섹션에서는 로봇 팔에 도달하는패러다임(20)이 이러한 한계를 어떻게 해결하는지, 기본 패러다임을 여러 개의 새로운 연구 질문으로 확장할 수 있는 방법을 설명합니다.

회피의 취득
패러다임에서 참가자들은 로봇 팔을 사용하여 시작점에서 대상까지 팔에 도달하는 움직임을 수행합니다. 그들은 밀접 하 게 고통 특정, 두려움을 불러 일으키는 자극 을 닮은 때문에 움직임은 악기 응답으로 사용 됩니다. 공은 사실상 화면상의 참가자의 움직임을나타내며(그림 1)를통해 참가자가 실시간으로 자신의 움직임을 따를 수 있도록 합니다. 각 시험 기간 동안, 참가자는 세 개의 아치 (T1-T3)로 화면에 표현 된 세 가지 운동 궤적 중 자유롭게 선택하고, 얼마나 힘든지, 그리고 고통스러운 감전 자극 (즉, 통증 자극)과 짝을 이룰 가능성에 대해 서로 다릅니다. 노력은 가능한 가장 짧은 궤도에서 편차로 조작되고 로봇 팔의 저항이 증가합니다. 특히 로봇은 편차로 저항이 선형적으로 증가하도록 프로그래밍되어 있으며, 이는 참가자가 이탈할수록 로봇에 더 많은 힘을 발휘해야 한다는 것을 의미합니다. 더욱이, 통증 관리는 가장 짧고 쉬운 궤적 (T1)이 항상 통증 자극 (100 % 통증 / 편차 또는 저항)과 짝을 이룰 수 있도록 프로그래밍됩니다. 중간 궤적 (T2)은 통증 자극을받을 수있는 50 %의 확률과 결합되지만 더 많은 노력이 필요합니다 (적당한 편차 및 저항). 가장 길고 가장 노력한 궤적(T3)은 통증 자극과 짝을 이루지 못하지만 목표에 도달하기 위해 가장 많은 노력을 기울여야 합니다(통증/가장 큰 편차, 가장 강한 저항). 회피 동작은 예: 버튼을 누르거나 누르지 않는 것보다 더 지속적인 회피 척도인 평가판당 최단 궤도(T1)의 최대 편차로 작동됩니다. 또한, 회피 응답은 증가 노력의 비용으로 온다. 더욱이, 참가자들이 자유롭게 운동 궤적 중에서 선택하여 실험R-O(운동 궤적-통증) 사태에 대해 명시적으로 통보받지 못한다는 점을 감안할 때, 회피 행동은 기악을 기습적으로 획득한다. 운동 관련 고통과 고통 기대의 온라인 자기 보고 공포는 다른 운동 궤적을 향한 조건부 공포의 측정으로 수집되었습니다. 고통 기대는 또한 비상 인식 및 위협 평가21의인덱스입니다. 이러한 변수의 조합을 통해 공포, 위협 평가 및 회피 동작 간의 상호 작용을 면밀히 조사할 수 있습니다. 이 패러다임을 사용하여, 우리는 지속적으로 회피의 실험적 인수를입증했다 20,22,23,24.

회피의 일반화
우리는 회피23의일반화를 조사하기 위해 패러다임을 확장했습니다 -과도한 회피로 이어지는 가능한 메커니즘. 파블로비안 공포 일반화는 CS+(일반화 그라데이션)와 유사성이 감소하면서 공포가 감소하는 기존 CS+와 유사한 자극 또는 상황(일반화 자극, GSs)에 대한 공포의 확산을 의미한다25,26,27,28. 공포 일반화는 자극을 새롭게 배울 필요가 최소화되어 끊임없이 변화하는 환경에서 새로운 위협을 신속하게 탐지할 수있습니다 25,26,27,28. 그러나 과도한 일반화는 안전한 자극(CS-와 유사한 GSs)에 대한 두려움으로 이어져 불필요한고민(28,29)을유발한다. 이에 따라, 파블로비안 공포 일반화를 이용한 연구는 만성 통증 환자가 통증 관련공포30,31,32,33,34를과도하게 일반화하는 반면 건강한 대조군은 선택적 공포 일반화를 보여준다. 그러나 과도한 두려움이 불편함을 유발하는 경우, 과도한 회피는 안전한 움직임과 활동의 회피로 인해 기능장애로 정점될 수 있으며, 일일 활동 단절1,2,3,4,9. 만성 통증 장애에서 중요한 역할에도 불구하고 회피의 일반화에 대한 연구는 부족합니다. 회피의 일반화를 연구하기 위해 적응된 패러다임에서, 참가자는20위에 기술된 절차에 따라 먼저 회피를 얻습니다. 후속 일반화 단계에서 통증 자극이 없는 상태에서 3개의 새로운 운동 궤적이 도입됩니다. 이러한 일반화 궤적(G1-G3)은 각각 이러한 궤적을 닮은 획득 궤적과 동일한 연속체에 놓여 있다. 구체적으로, 일반화 궤도 G1은 T1과 T2, T2와 T3 사이의 G2, 그리고 T3의 오른쪽에 있는 G3 사이에 위치한다. 이런 식으로, 새로운 안전 궤적에 대한 회피의 일반화를 검사 할 수 있습니다. 이전 연구에서, 우리는 자기 보고서의 일반화를 보여 주었다, 하지만 회피, 아마도 통증 관련 공포에 대한 다른 기본 프로세스를 제안 - 회피 일반화23.

대응 방지를 위한 회피 의 소멸
만성 근골격계 통증에서 운동의 높은 두려움을 치료하는 주요 방법은 노출 요법(35)-파블로비안멸종에 대한 임상 대응 36, 즉, 미국36의부재시 CS +와 반복된 경험을 통해 CRs의 감소이다. 만성 통증에 노출되는 동안 환자는 치명적인 믿음과 피해34,37의기대를 확인하기 위해 두려운 활동이나 운동을 수행합니다. 이러한 믿음은 반드시 그 당 고통을 우려하지 않기 때문에, 오히려 기본 병리학, 운동은 항상 클리닉에서 통증이없는수행되지 않습니다 34. 억제 학습 이론에 따르면38,39,멸종 학습은 원래의 공포 기억 (예를 들어, 운동 궤적 통증)을 지우지 않는다; 오히려, 그것은 새로운 억제 소멸 메모리를 만듭니다 (예를 들어, 운동 궤도-통증), 검색에 대 한 원래 공포 메모리와 경쟁40,41. 새로운 억제 기억은 원래 공포메모리(40)보다문맥에 의존하며, 소멸된 공포 메모리가 재출현(공포의 반환)40,41,42에민감하다고판단된다. 환자는 종종 노출 치료 (응답 예방, RPE와 멸종), 회피10,43에안전의 오착을 방지하여 진정한 공포 멸종을 확립하기 위해 노출 치료 중 미묘한 회피 행동을 수행하지 못하게된다.

회피의 반환
회피의 반환의 관점에서 재발은 공포43,44,45,46의멸종 후에도 임상 인구에서 여전히 일반적이다. 여러 메커니즘은 공포의 반환을 초래하는 것으로밝혀졌다하지만 (47)회피에 관한 사람들에 대해 거의 알려져 있다22. 이 원고에서, 우리는 특히시간 40,47의통과로 인한 두려움과 회피의 반환, 즉 자발적인 회복을 설명합니다. 로봇 팔에 도달하는 패러다임은 회피의 반환을 조사하기 위해 2 일 프로토콜에서 구현되었습니다. 1일차, 참가자들은20일이상 설명한 바와 같이 패러다임에서 먼저 인수 교육을 받는다. 후속 RPE 단계에서, 참가자는 회피 반응을 수행할 수 없습니다, 즉, 그들은 단지 멸종하에서 통증 관련 궤적 (T1)을 수행 할 수 있습니다. 2 일 동안, 자발적인 회복을 위해 시험하기 위하여는, 모든 궤적을 다시 유효합니다, 그러나 고통 자극이 없는 상태에서. 이 패러다임을 사용하여, 우리는 성공적인 멸종 후 하루, 회피가22를반환 한 것으로 나타났다 .

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Protocol

여기에 제시 된 프로토콜은 KU Leuven의 사회 및 사회 윤리위원회 (등록 번호 : S-56505)와 마스트리흐트 대학의 윤리 검토 위원회 심리학 및 신경 과학 (등록 번호 : 185_09_11_2017_S1 및 185_09_11_2017_S2_A1)의 요구 사항을 충족합니다.

1. 시험 세션을 위한 실험실 준비

  1. 시험 세션 전에: 참가자에게 통증 자극의 전달, 실험의 일반적인 개요 및 제외 기준에 대해 알리는 전자 메일을 보냅니다. 건강한 참가자에 대한 배제 기준은 다음과 같습니다: 18 세 미만의; 만성 통증; 알파벳 또는 난독증 진단; 임신; 왼손잡이; 심혈관 질환의 현재/역사, 만성 또는 급성 호흡기 질환(예: 천식, 기관지염), 신경 질환(예: 간질), 및/또는 정신 장애(예: 임상 우울증, 공황/불안 장애); 청각 이나 시력에 수정 되지 않은 문제; 지배적 인 손, 손목, 팔꿈치 또는 어깨에 통증이있으면 도달 작업을 수행하는 데 방해가 될 수 있습니다. 이식된 전자 의료 기기(예: 심장 맥박조정기)의 존재; 그리고 다른 심각한 의료 조건의 존재.
  2. COVID-19 안전 예방 조치로 인해 참가자에게 실험실에 도착하면 손을 씻고 소독해 달라고 요청하고 직접 수행하십시오. 테스트 세션 기간 내내 일회용 페이스 마스크를 착용하고 참가자와의 신체 접촉이 필요할 때마다 라텍스 장갑을 착용하십시오.
  3. 실험 설정에 대해 두 개의 별도의 룸 또는 섹션을 사용합니다.
  4. 두 개의 별도 화면이 있는 컴퓨터 1개( 실험자의 컴퓨터 화면 1개, 참가자용 더 큰 TV 화면 1개)를 사용합니다.
  5. 로봇 팔(예: 햅틱마스터)을 켜려면 로봇 앞면의 전원 스위치(이 로봇에 한해)를 누릅니다. 그 후, 나중에 필요한 경우 로봇을 끄는 데 사용할 수있는 비상 스위치를 켭니다.
  6. 각 테스트 일 전에 로봇 팔을 재보정합니다. 이는 로봇 암과의 직접 응용 프로그램 프로그래밍 인터페이스(API) 연결을 통해 수행되며 테스트 일초에 한 번만 수행해야 합니다.
    1. API 연결을 설정하려면 컴퓨터에서 인터넷 브라우저를 열고 로봇 팔의 특정 API 주소를 입력합니다.
    2. 웹 페이지에서 햅틱마스터 에서 상태를 선택합니다. 그런 다음 초기화를 위해 Init 옆의 시작 버튼을 누릅니다.
      참고: 이 로봇의 표준 교정 절차입니다. 다른 로봇은 다른 교정 절차를 요구할 수 있습니다.
  7. 컴퓨터에 연결된 일정한 전류 자극기를 사용합니다(1.4단계 참조). 실험 중에 통증 자극은 컴퓨터에서 실행되는 실험 스크립트를 통해 전달됩니다. 실험은 크로스 플랫폼 게임 엔진을 사용하여 프로그래밍됩니다(재료표참조).
    1. 안전상의 이유로 자극기 전면 제어판의 오른쪽 상단 모서리에 있는 주황색 토글 스위치를 아래로 전환하여 일정한 전류 자극기 출력을 사용하지 않도록 설정합니다.
    2. 전면 제어판 중간에 있는 주황색 토글 스위치를 사용하여 출력 범위를 x 10 mA로 설정합니다.
    3. 전면 제어판의 왼쪽 위 모서리에 있는 검은색 로터리 노브를 사용하여 펄스 지속시간을 2ms(2000 μs)로 설정합니다.
    4. 일정한 전류 자극기를 켜려면 전면 제어판의 왼쪽 아래 모서리에 있는 전원 버튼을 누릅니다.

2. 배제 기준 심사 및 정보에 입각한 동의 를 얻으십시오.

  1. 참가자를 텔레비전 화면에서 약 2.5m(1.4단계 참조),로봇 팔의 손잡이(센서)로부터 편안한 거리(~15cm)에서 팔 받침대가 있는 의자에 놓습니다(그림1).
  2. 참가자에게 자체 보고서를 통해 제외 기준에 대해 선별합니다(제외 기준의 경우 1.1단계 참조).
  3. 참가자에게 통증 자극의 전달과 실험의 일반적인 개요에 대해 알립니다. 또한, 그 / 그녀는 어떤 영향없이, 실험 중에 언제든지 참여를 철회 할 수 있다는 것을 그 / 그녀에게 알려줍니다. 서면 동의를 얻습니다.
  4. 참가자와의 물리적 접촉을 최소화하기 위해 랩의 참가자 섹션에 배제 및 통보된 동의서에 대한 테이블과 참가자가 도착하기 전에 설문지에 대한 태블릿(6.2 단계 참조)이 포함되어 있는지 확인합니다. 참가자는 이 테이블을 사용하여 양식에 독립적으로 액세스하고 서명할 수 있어야 합니다.

3. 자극 전극 부착

참고: 통증 자극은 2개의 스테인레스 스틸 바 자극 전극(전극 직경 8mm, 인터전극 거리 30mm)을 통해 2ms 제곱파 전기 자극이 큐탄으로 전달된다.

  1. 참가자가 긴 소매를 입고 있다면 팔꿈치 위로 적어도 10cm 오른팔에 소매를 걷어 붙이도록 요청하십시오.
  2. 자극 전극의 중심을 전도성 전해질 젤로 채우고 전극 케이블을 실험실의 실험자 섹션에서 일정한 전류 자극제에 연결되는 비상 스위치에 연결합니다.
  3. 스트랩을 사용하여 참가자의 오른팔의 삼두근 힘줄 위에 자극 전극을 부착합니다. 스트랩이 너무 단단하거나 너무 느슨하지 않은지 확인하십시오. 전극이 부착되면 참가자에게 팔을 이완하라고 지시하십시오.

4. 통증 자극 보정

  1. TV 화면에 제시하여 통증 교정 절차 및 해당 스케일을 설명합니다(1.4단계 참조).
    1. 실험 중에 받게 될 자극을 선택할 수 있음을 참가자에게 명확히 설명하지만, 데이터 무결성을 위해 "매우 고통스럽고 용납하기 위해 몇 가지 노력을 요구한다"고 설명하십시오.
    2. 참가자에게 0~10에 이르는 TV 화면에 표시되는 수치 척도의 각 자극을 평가하도록 요청합니다. 1 "나는 뭔가를 느낀다, 그러나 이것은 불쾌한 아니다; 그것은 단지 감각입니다" (즉, 검출 임계값), 2로 "자극은 아직 고통스럽지 않다, 그러나 불쾌하기 시작했다"; 3 "자극이 고통스럽기 시작한다"(즉, 통증 임계값)로; 그리고 10 "이것은 내가 상상할 수있는 최악의 고통이다"로.
  2. 주황색 토글 스위치를 전환하여 일정한 전류 자극기 출력을 활성화합니다(1.7.1 단계 참조).
  3. 통증 보정 절차 동안, 일정한 전류 자극기의 전면 제어판에 로터리 노브를 사용하여 통증 자극의 강도를 수동으로 증가시면 됩니다. 통증 자극의 강도는이 손잡이 위에 볼 수 있습니다.
    1. 1mA의 강도로 시작하여 1, 2, 3 및 4 mA 증분의 증가와 함께 단계적으로 강도를 점진적으로 증가시킵니다. mA에서 자극 프리젠 테이션의 다음 순서를 사용 : 1, 2, 4, 6, 8, 11, 14, 17, 20, 24, 28, 32, 36, 40, 44, 48, 52 등
  4. 통증 자극을 한 번에 하나씩 자극하기 위해 전면 제어판의 주황색 트리거 버튼을 눌러 일정한 전류 자극기를 수동으로 트리거합니다.
    1. 일정한 전류 자극기를 트리거하기 전에 참가자에게 각 자극을 발표합니다.
  5. 참가자가 "현저하게 고통스럽고 용납하기 위해 몇 가지 노력을 요구"로 설명 할 통증 강도 수준에 도달하면 교정 절차를 종료합니다. 이상적으로, 이것은 고통 보정 등급 규모에 7-8에 해당해야 합니다.
  6. mA와 그/그녀의 고통 강도 평가 (0-10)에 참가자의 마지막 통증 강도를 문서화 하 고 실험의 나머지 부분에 대 한이 강도 유지.

5. 실험 작업 실행

  1. 참가자에게 그/그녀 앞의 텔레비전 화면에서 로봇 팔에 도달하는 패러다임에 대한 지침을 받게 될 것이며, 그 후에 는 실험자의 감독하에 작업을 연습 할 수 있음을 알려드립니다.
  2. 참가자에게 화면에 작업의 표준화된 서면 지침을 제공합니다.
  3. 연습: 실험용 스크립트를 통해 TV 화면에 이동 평면 중간에 위치한 3개의 아치(T1-T3)를 제시합니다. 가장 쉬운 팔 운동(T1)은 편차나 저항이 없는 페어링되며, 중간 팔 운동(T2)은 적당한 편차및 저항과 짝을 이루며, 가장 먼 팔 운동(T3)은 가장 큰 편차와 강한 저항과 결합된다.
    1. 참가자에게 지배적인 손을 사용하여 텔레비전 화면에 녹색 공으로 표현되는 로봇 팔의 센서를 작동하고, 이동 평면의 왼쪽 아래 모서리의 시작점에서 이동 평면의 왼쪽 상단 모서리에 있는 대상으로 볼/센서를 이동하도록 지시합니다.
    2. 참가자에게 각 시험에서 수행할 사용 가능한 이동 궤적 중 하나를 자유롭게 선택할 수 있다고 지시합니다.
  4. 연습 단계 동안 통증 자극을 관리하지 마십시오 (섹션 3 : 참고 및 단계 5.7.6 참조). 그러나 편차와 저항 사이의 관계가 있는지 확인하십시오 (단계 5.3 참조).
  5. 참가자가 연습 단계를 수행하는 동안 구두 피드백을 제공합니다.
    1. 참가자가 시각 및 청각 "시작 신호"가 나오기 전에 움직이지 않고 시각 및 청각 "중지 신호"가 표시될 때 즉시 로봇 팔을 해제하는지 확인합니다.
      참고: 두 개의 뚜렷한 청각 신호("시작 톤"과 "채점 톤")와 두 개의 별개의 시각적 신호(대상 및 가상 "신호등"이 각각 녹색과 빨간색으로 변하는 경우) 그림 1) 시작 및 정지 신호로 사용되었습니다. 청각 및 시각적 정지 신호와 마찬가지로 청각 및 시각적 시작 신호가 동시에 표시됩니다.
    2. 참가자에게 3피트 스위치에 각각 두 개의 발 페달을 사용하여 저울에서 좌우로 스크롤하여 지속적인 등급 척도에서 통증 기대와 움직임 관련 통증에 대한 두려움을 스스로 보고하도록 지시합니다. 세 번째 발 페달을 사용하여 그 / 그녀의 대답을 확인하도록 지시.
      참고: 각 이동 궤적에 대해 고정된 미리 정해진 시험에 대한 자체 보고서 질문을 별도로 제시합니다. 실험 스크립트를 통해 로봇 팔이 고정되어 참가자가 질문에 응답하는 동안 고정상태를 유지하도록 합니다.
  6. 연습 단계가 끝나면 참가자의 질문에 응답하십시오. 실험 섹션/룸을 두고 조명을 어둡게 합니다. 참가자는 '확인' 발 페달을 눌러 실험을 시작합니다(5.5.2 단계 참조).
  7. 획득: 회피 획득 과 유사하게 연습 단계와 마찬가지로 참가자가 각 시험에서 수행할 이동 궤적(T1-T3)을 선택하도록 합니다.
    1. 회피 획득 하는 동안, 실험 응답 결과 (운동 궤적-통증) 사태에 참가자를 대상으로, 회피 비용에, 즉, 통증과 노력 사이의 절충, 실험 스크립트를 통해.
    2. 특히, 참가자가 가장 쉬운 운동 궤적(T1)을 수행하는 경우 항상 통증 자극(100% 통증/편차 또는 저항 없음)을 제시합니다.
    3. 중간 운동 궤적(T2)을 수행하면 통증 자극을 50% 확률로 제시하지만 더 많은 노력(적당한 편차 및 저항)을 발휘해야 합니다.
    4. 참가자가 가장 먼, 가장 노력 운동 궤적 (T3)을 수행하는 경우, 통증 자극을 전혀 제시하지 않지만, 그 / 그녀는 목표에 도달하기 위해 가장 많은 노력을 발휘해야할 것입니다 있는지 확인 (0% 통증 / 가장 큰 편차, 강한 저항).
      참고: 디자인에 적용 가능한 경우 Yoked Group을 제어로 사용할 수 있습니다. 요크 절차에서, 각 대조군은 실험군의 참가자와 짝을 이루어, 두 사람은 동일한 보강스케줄(48)을받는다. 따라서, 현재 패러다임에서, 각 Yoked 그룹 참가자는 그 / 그녀가 선택하는 궤적에 관계없이, 자신의 실험 그룹 대응과 같은 시험에 통증 자극을받습니다. 조작된 응답 결과(이동 궤도 통증) 사태가 없다는 점을 감안할 때 Yoked Group에서는 회피 행동을 인수할 수 없습니다.
    5. 해당하는 경우 컴퓨터의 각 실험 그룹 참가자의 데이터를 저장하고(섹션 1.4 참조) 각 Yoked(제어) 그룹 참가자의 보강 일정에 대한 참조로 사용합니다.
      1. Yoked 절차를 사용하는 경우(즉, 각 대조군이 실험그룹의 참가자와 짝을 이루는 경우, 두 사람이 동일한 보강일정(48)을받을 수 있도록, 참가자를 무작위화 일정을 사용하여 그룹에 참가자를 할당하여 첫 번째 참가자가 실험그룹에 있어야 한다는 규칙을 가진 집단에 배정한다. 이에 따라 참가자는 각 지점에서 실험 그룹 참가자 수가 Yoked 그룹 참가자 수를 초과하는 한 무작위로 어느 그룹에 할당됩니다.
    6. 통증 자극을 가진 시험에서, 운동의 3 분의 2가 수행되면 통증 자극을 제시, 즉, 참가자가 궤적 아치를 통해 이동하면. 일정한 전류 자극기는 실험 스크립트를 통해 자동으로 트리거됩니다.
    7. 성공적인 시험 완료는 시각 및 청각 정지 신호의 프리젠 테이션에 의해 표시됩니다. 그런 다음 실험 스크립트를 통해 로봇 팔이 고정된 상태로 유지되는 시작 위치로 자동으로 반환되도록 합니다. 3,000ms 를 마친 후 시각 및 청각 시작 신호를 제시하고 참가자는 다음 시험을 시작할 수 있습니다.
      참고: 시험 기간은 운동 속도의 차이로 인해 시험과 참가자 마다 다릅니다. 실험 단계당 시험 횟수도 실험 간에 변경될 수 있습니다. 회피의 성공적인 획득을 위해 최소 2 x 12 시험의 것이 좋습니다. 위에서 설명한 단계를 포함하여, 획득 프로토콜은 약 45분 동안 지속됩니다.
  8. 일반화: 일반화 프로토콜에서 획득 단계 후 회피의 일반화 테스트(섹션 5.7 참조).
    참고: 회피의 일반화를 테스트할 때, 화면 궤도 아치는 획득 궤도 아치 사이에 위치되는 일반화 궤도 아치를 위한 공간을 남기기 위해 획득 하는 동안 분리됩니다(그림 1참조).
    1. 텔레비전 화면에는 인수 궤적 T1-T3 대신 세 가지 새로운 운동 궤적을 제시합니다. 이러한 "일반화 궤적"(G1-G3)이 인수 궤적에 인접한지 확인합니다. 특히 G1은 T1과 T2, T2와 T3 사이의 G2, T3 오른쪽에 있는 G3 사이에 위치하고 있습니다(그림 1참조). 일반화 궤적을 통증 자극과 페어링하지 마십시오.
      참고: 전술한 단계를 포함하여, 3 x 12 시험의 일반화 단계와 함께, 회피 일반화 프로토콜은 대략 1.5 시간 지속됩니다. 회피의 일반화를 테스트하려면 Yoked Group48이 필요합니다(5.7.5 단계 참조). 그러나, 다른 컨트롤은 특정 연구 질문에 따라 사용될 수있다 (cf. 피험자 내 설계에서 회피의 컨텍스트 변조24).
  9. 응답 방지(RPE): RPE 프로토콜에서 인수 단계(섹션 5.7 참조)에서 참가자에게 향후 단계에서는 T1만 수행할 수 있음을 명시한 표준화된 서면 지침을 제공합니다.
    1. RPE 단계 동안, 실험 스크립트를 통해, 시각적으로(예: 게이트로 궤적 아치를 차단) 및/또는 햅틱 벽으로 참가자의 팔 움직임을 차단하여 T1만 사용할 수 있도록 한다. T1은 이 단계 도중 고통 자극과 짝을 이루지 않습니다. RPE 단계4 x 12 시험의 단계를 포함하여 이 세션은 약 60분 동안 지속됩니다.
  10. 자발적인 복구 테스트: 회피의 자발적인 복구를 테스트하기 위해 세션 사이에 24 h ± 3 h로 2 일 프로토콜을 관리하십시오. 1일째에는 RPE 프로토콜을 관리합니다(섹션 5.9 참조).
    1. 2일째에 자극 전극을 부착합니다(섹션 3 참조). 작업에 대한 간단한 화면 재교육 지침을 제공합니다. 통증 자극에 관한 정보는 포함하지 마십시오.
    2. 통증 자극이 없는 경우 3개의 취득 궤적(T1-T3, cf. 취득 단계, 섹션 5.7 참조)을 제시한다. 실험 후 설문지(섹션 6.2 참조)와 4 x 12 시험의 자발적인 복구 단계를 포함하여 이 세션은 약 45분 동안 지속됩니다.
      참고: 공포의 회복(즉, 통증 자극42)과예기치 않은 만남에 따른 두려움의 반환을 방지하기 위해, 2일째통증 자극을 재조정하지 마십시오.

6. 실험 종료

  1. 참가자가 실험을 완료하면 자극 전극을 분리합니다.
  2. 참가자에게 실험실의 참가자 섹션(섹션 2.4 참조)의 테이블에 있는 태블릿을 제공하여 통증 자극 및 회피 비용의 강도와 불쾌감에 대해 묻는 출구 설문지에 응답하고 실험 반응 결과(운동 궤적-통증) 비상 사태에 대한 인식을 제공합니다.
  3. 참가자가 심리적 특성 설문지를 완료하는 동안 자극 전극에서 전해질 젤을 청소하십시오.
  4. 참가자가 심리적 특성 설문지를 완성하면 그/그녀에게 브리핑 및 상환을 제공합니다.
  5. 의료 기기 청소에 적합한 소독제 용액으로 자극 전극을 철저히 청소하십시오. 전극 안팎의 모든 젤을 제거합니다. 연약한 티슈 페이퍼로 전극을 건조시다. 소독제 물티슈 또는 스프레이로 로봇 팔의 센서를 청소하십시오.

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Representative Results

회피 행동의 취득은 획득 단계의 끝에 더 많은 (가장 짧은 궤도에서 더 큰 최대 편차를 보여주는) 더 많은 것을 피하는 참가자에 의해 입증된다(도 2,A로 표시)20,또는 Yoked 대조군에 비해(도 3)23,48.

T1과 T2에 비해 T3에 대한 낮은 두려움을 보고하고 T1 및 T220에비해 통증 자극이 적을 것으로 예상되는 참가자에 의해 공포와 통증 기대의 획득이 입증됩니다. T2가 모호하기 때문에 T1과 T3 간의 차등 자체 보고서는 주요 관심사입니다. T1과 T2 사이의 비차동 자체 보고서도 발견되었으며, 둘 다 T323(그림 4A, 그림 5A, 그림 6A및 그림 7A)과다릅니다.

취득은 일반화를 위한 전제 조건입니다. 회피 행동의 일반화는 일반화 단계의 시작 부분에 Yoked 그룹48 보다 더 많은 회피 (이탈) 실험 그룹의 참가자에 의해 표시됩니다. 일반화가 통증 자극이 없는 상태에서 테스트된다는 점을 감안할 때, 회피 행동은 일반화 단계 전반에 걸쳐 감소할 수 있다. 더욱이, 인수단계말과 일반화단계(일반화 감소)의 시작 사이의 회피 동작의 일반적인 감소가 예상될 수 있다. 이는 문맥 스위치49,50을구성할 수 있는 새로운 운동 궤적을 도입한 결과입니다. 이전 연구에서는 패러다임23의특정 매개 변수로 인해 회피의 일반화를 찾지 못했습니다.

공포와 통증 기대의 일반화는 G1 및 G2에 비해 G3에 대한 낮은 두려움을 보고하고, 일반화 단계의 시작 부분에 G3 동안 통증 자극이 적을 것으로 예상하는 실험 그룹의 참가자에 의해, 즉, 취득 단계의 것과 유사한 패턴으로 표시됩니다. 인수 단계에서와 마찬가지로 G1과 G3 간의 차등 자체 보고서는 주요 관심사입니다(그림4B 및 도 5B). G1과 G2 사이의 비차동 자체 보고서는 지금까지 보고되었으며 모두 G323과다릅니다. 더욱이, 일반화가 통증 자극의 부재에서 시험된다는 것을 감안할 때, 참가자는 일반화 단계 전반에 걸쳐 더 적은 공포와 고통 기대가 보고될 수 있습니다. 더욱이, 인수 궤적(일반화 감소)에 비해 새로운 일반화 궤적을 향한 공포와 고통의 전반적인 감소가 예상될 수 있다. 이전 연구에서, 우리는 두려움과 고통 기대의 일반화를 발견, 회피에도 불구하고23.

인수는 멸종의 전제 조건입니다. 응답 예방을 통한 회피 행동이 소멸되는 동안, 참가자는 이전에 고통스러운 운동 궤적(T1)만 수행할 수 있는 반면, 다른 두 궤적(T2 및 T3)은 금지됩니다. 따라서 참가자가 T1을 수행할 수 있는 옵션만 가지고 있으며, 따라서 관찰된 데이터 패턴이 자신의 선택, 즉 회피 행동의 진정한 소멸, 회피 소멸은 분석에 포함되지 않는다는 점을 감안할때(그림 2).

참가자가 T1에 대한 낮은 두려움을보고하고 RPE 단계의 끝에, T1을 수행 할 때 통증 자극을 덜 기대할 때 두려움과 고통 기대의 멸종은 분명하다, 인수 단계의 끝에 비해. (그림6B 및 그림 7B).

자체 보고서 조치의 소멸은 자발적인 회복을위한 전제 조건입니다. 회피 행동의 자발적인 회복은 RPE단계(도 2B)의끝에 비해 자발적인 회복 시험의 시작 부분에 더 많은 것을 피하는 참가자에 의해 표시된다.

RPE단계(도 6C 및 도 7C)의끝에 비해 자발적인 회복 시험의 시작 시 T1에 대한 공포와 통증 기대가 높은 참가자에 의해 자발적인 회복이 표시됩니다.

Figure 1
그림 1: 실험 작업의 실험 설정 및 전망입니다. 참가자는 로봇 팔의 센서에서 가까운 거리에 있는 텔레비전 화면 앞에 앉습니다. 전극은 통증 자극이 전달되는 오른팔의 삼두근 힘줄에 배치되며( 빨간 원) 삼중 발 스위치는 운동 관련 통증과 통증 기대 등급에 대한 두려움을 주는 데 사용됩니다. 실험 작업의 획득 단계는 텔레비전 화면에 표시되고 흰색 상자에 확대됩니다. 공은 왼쪽 아래 모서리에 위치하고 있으며 왼쪽 상단 모서리(녹색 아치)의 대상입니다. T1-T3은 이동 평면을 통해 중간에 위치하며, 각각 왼쪽에서 오른쪽으로 배치됩니다. 공간은 후속 일반화 궤도 아치 (G1-G3)에 대한 공간을 떠나기 위해, 특히 회피 일반화 프로토콜에 T1-T3 사이에 남아있다. 이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭하십시오.

Figure 2
그림 2: 획득 시 회피 행동의 대표적인 데이터, 응답 방지를 위한 소멸, 자발적 복구 단계22의테스트. 획득 시 최단 궤도에서 대상까지의 최대 편차(센티미터), 응답 방지(RPE1-4) 및 자발적 복구(TEST1-2)로 소멸됨을 의미합니다. 참가자는 RPE 단계에서 최단 탄도(T1)만 수행할 수 있습니다. 오류 막대는 평균(SEM)의 표준 오류를 나타냅니다. 이 수치의 데이터는 30명의 참가자(9명의 남자, 21명의 여자; 평균 연령 = 21.90)22에서입니다. 이 그림은 심판22의허가하에 수정됩니다. 이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭하십시오.

Figure 3
그림 3: 인수 단계20동안 회피 동작의 대표적인 데이터 . 실험 운동과 요크48 그룹 사이의 움직임의 상대적 비율, 실험 운동 평면 내에서. 상단, 노란색 패턴은 주로 실험 그룹이 수행하는 움직임을 나타내며, 아래쪽, 파란색 패턴은 주로 Yoked Group에서 수행하는 움직임을 나타냅니다. "시작점에서 대상으로의 방향"은 시작점에서 대상까지 의 가장 짧은 궤적을 나타냅니다. "수평 편차"는 가능한 가장 짧은 이동 궤적으로부터의 편차를 나타냅니다. 이 수치의 데이터는 50명의 참가자(남자 36명, 여성 14명,평균 연령 = 24.92)20명이다. 이 그림은 심판20의허락하에 재인쇄됩니다. 이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭하십시오.

Figure 4
그림 4: 취득 및 일반화 단계23동안 운동 관련 통증에 대한 두려움의 대표적인 데이터 . 인수 블록(ACQ1-3) 및 일반화 블록(GEN1-3) 동안 실험 및 요크드48개 그룹의 인수 궤적을 향한 이동 관련 통증에 대한 두려움을 의미합니다. 인수 단계에서는 T1-T3 궤적 및 일반화 단계에서 G1-G3에 대한 자체 보고서가 제공됩니다. 이 수치의 오류 막대는 SEM을 나타냅니다.이 수치는 64명의 참가자(그룹당 32명)입니다. 실험 그룹: 남자 10명, 여성 22명, 평균 연령 = 22.88; 요크 그룹: 남자 12명, 여성 20명; 평균 연령 = 23.44)23. 이 그림은 심판 의 허락으로 수정됩니다.23. 이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭하십시오.

Figure 5
그림 5: 취득 및 일반화 단계23동안 통증 기대의 대표적인 데이터 . 인수 블록(ACQ1-3) 및 일반화 블록(GEN1-3) 동안 실험 및 요크드48개 그룹의 인수 궤적을 향한 평균 통증 기대. 인수 단계에서는 T1-T3 궤적 및 일반화 단계에서 G1-G3에 대한 자체 보고서가 제공됩니다. 이 수치의 오류 막대는 SEM을 나타냅니다.이 수치는 64명의 참가자(그룹당 32명)입니다. 실험 그룹: 남자 10명, 여성 22명, 평균 연령 = 22.88; 요크 그룹: 남자 12명, 여성 20명; 평균 연령 = 23.44)23. 이 그림은 심판 의 허락으로 수정됩니다.23. 이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭하십시오.

Figure 6
그림 6: 획득 중 운동 관련 통증에 대한 두려움의 대표적인 데이터, 응답 예방으로 소멸, 자발적 인 회복 단계22의테스트 . 인수 시 다른 궤적(T1-T3)을 향한 이동 관련 통증에 대한 두려움을 의미하며(ACQ1-2), 대응 예방(RPE1-4)으로 소멸, 자발적인 회복(TEST1-2). 오류 막대는 SEM을 나타냅니다. 이 수치의 데이터는 30명의 참가자(남자 9명, 여성 21명, 평균 연령 = 21.90)22에서온 것입니다. 이 그림은 심판22의허가하에 수정됩니다. 이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭하십시오.

Figure 7
그림 7: 획득 중 통증 기대의 대표적인 데이터, 응답 예방으로 소멸, 자발적인 회복 단계22의테스트. 인수 시 다른 궤적(T1-T3)을 향한 평균 통증 기대(ACQ1-2), 대응 예방(RPE1-4) 및 자발적인 회복(TEST1-2)으로 소멸됩니다. 오류 막대는 SEM을 나타냅니다. 이 수치의 데이터는 30명의 참가자(남자 9명, 여성 21명, 평균 연령 = 21.90)22에서온 것입니다. 이 그림은 심판22의허가하에 수정됩니다. 이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭하십시오.

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Discussion

만성 통증 장애1,2,3,4,5,및 전통적인 회피 패러다임(19)에 의해 직면한 한계에 대한 회피의 핵심적인 역할을 감안할 때, (통증 관련) 회피 행동을 조사하는 방법에 대한 필요성이 있다. 여기에 제시된 로봇 팔에 도달하는 패러다임은 이러한 한계를 다룹니다. 우리는 일관되게 회피의 취득을 입증한 일련의 연구 결과에서 패러다임을 채택하고, 이러한 효과는 고통 기대의 우리의 자기 보고 측정으로 확장하고 운동 관련 고통의 두려움20,22,23,24. 그러나, 우리는 또한 두려움과 회피 사이의 해리를 발견했다(23 이는 정품과 유익한 수 있습니다, 두 사람은 항상 일대일 관계를 공유하지 않는 것을 시사5,12,43, 44,45. 또한, 패러다임은 현재 원고에 설명된 바와 같이일반화(23), 대응 예방(22)으로소멸,회피(22)의사후 소멸 반환 과 같은 회피 행동의 다양한 측면을 조사할 수 있는 여러 기회를 제시한다.

현재 방법은 기존의 회피 패러다임에 비해 많은 장점을 제공합니다. 첫째, 실험자가 지시한 회피 응답을 수행하는 대신 로봇 팔에 도달하는 패러다임의 참가자는 회피 행동 자체를 얻습니다. 패러다임은 통증9에대한 응답으로 자연스럽게 회피 행동이 나타나는 실제 상황을 더 잘 모델합니다. 회피가 어떻게 획득되는지에 기초가 되는 프로세스를 이해하면 회피가 어떻게 병리학적으로 될 수 있는지에 대한 통찰력을 제공하고 이러한 프로세스가 치료51중에 직접 표적으로 삼을 수 있는 방법을 영감을 줄 수 있습니다. 예를 들어, 실험적 보상을 조작하여 접근 방식을 높이고 회피경향을 52,53을줄이는 것과 같은 방법론적 수정은 적응형 회피의 획득의 근간이 되는 행동 및 인지 프로세스에 대한 면밀한 조사를 허용할 수 있다. 이와 관련하여, 로봇 팔에 도달하는 패러다임으로 입증된 회피의 획득은 안전자극(23)에대한 과도한 회피의 일반화를 조사하기 위해 쉽게 적용될 수 있다. 두 번째 장점은 현재 패러다임에서 회피 응답의 지속적인 특성을 통해 이분위수 측정보다 더 자세한 데이터를 제공하기 때문에 회피가 과도해질 수 있는 사람을 검사할 수 있다는 것입니다. 데이터의 세부 정보가 증가하면 참가자 간의 편차 점수를 비교하여 개별 차이를 포착하는 데 대한 민감도가 높아집니다. 이러한 지속적인 측정은 또한 더 생태학적으로 유효, 실제 생활에서 회피는 다양한 각도에서 발생할 수 있기 때문에. 예를 들어 통증 관련 회피는 미묘한(예: 운동을 수행할 때 자세 변화 또는 호흡 변경)부터 완전한 회피(예: 침대에 누워 있음)까지 다양할 수 있습니다. 또한, 회피 비용을 통합하는 것 외에도 현재의 회피 대응은 몇 가지 물리적 인 노력이 요구되므로 작업 전반에 걸쳐 시간이 지남에 따라 비용이 증가합니다. 이것은 정확하게 회피 시간의 기간 동안 개인에 대한 점점 더 비용이 될 수있는 실제 생활을 모델9. 예를 들어, 장기간 또는 정기적인 결석은 재무적 관점에서 비용이 많이듭니다(54,55). 마지막으로, 이전에 사용 된 지시 된 버튼 누르 응답과 관련된 저렴한 비용을 감안할 때, 전통적인 회피 패러다임의 참가자가 진정한 두려움으로 인해 피할 지 또는 단순히 작업 지침의 자동 다음으로 인해 피할 지 여부를 혼동하기 어렵다. 대조적으로, 현재 패러다임에서 회피 응답의 고노력과 지시되지 않은 특성을 감안할 때, 회피 행동이 모델에게 진정한 자기 동기 회피를 관찰한 것으로 보입니다.

이전 방법론의 한계를 해결하는 것 외에도 로봇 팔에 도달하는 패러다임은 회피 일반화 및 RPE 프로토콜에 의해 현재 원고에서 입증된 바와 같이 회피 행동의 추가 측면을 조사할 수 있는 많은 기회를 제공합니다. 우리는 이전에 회피가 하지 않았지만, 두려움과 고통기대가 새로운 운동 궤적을 일반화하면서 자기 보고와 회피 사이의 해리를 관찰했다는 점은 주목할 만하다. 우리가 현재 조사하고있는 두려움과 회피(23)사이의 관찰 된 불일치에 대한 몇 가지 그럴듯한 설명이 있습니다. 그러나, 이러한 해리는 또한 진실하고 유익한 발견일 수 있는데, 이는 실제로 두려움과 회피가 항상동기화5,12,43,44,45에서발생하지 않는다는 것을 시사하는 이전 문헌에 추가되는 것이며, 특히 회피 응답이 비용이 많이 드는 경우56,57. 이 발견은 실험적으로 회피 행동 자체를 조사하는 중요성을 강조합니다, 명백한 프로세스는 공포 학습의 다른 양상에 가장 가능성이 기여하기 때문에58,59,이러한 과정은 전적으로 자기 보고서와 공포의 정신 생리지수를 측정하여 밝히기 어려울 것입니다. 새로운 움직임에 대한 회피의 일반화 외에도 로봇 팔에 도달하는 패러다임은 새로운맥락(24)에대한 회피의 일반화를 연구하기 위해 적용되었다. 지금까지, 회피의 컨텍스트 기반 일반화는 상황에 맞는 단서(24)로다른 색깔의 화면을 사용하여 조사되었습니다. 그러나 가상현실(VR)은 현재의 패러다임으로 쉽게 구현되어 실험적 맥락의 생태적 타당성을 높일 수 있다. VR은 또한 다른 행동 범주60,61사이의 회피의 일반화와 같은 범주 기반 회피 일반화를 연구하기 위해 적용 될 수있다. 또한 RPE 프로토콜에서 추가 적응이 구현될 수도 있습니다. 자발적회복(22)의조사를 위해 2일 프로토콜을 사용하는 것 외에도, 우리는 또한 통증 관련 회피 행동이 시간의 흐름이 아니라 1 일프로토콜에서 통증 자극 (복직)과 예기치 않은 만남 후에 돌아오는지 여부를 조사했습니다. 더욱이, 통증 관련 회피 행동의 약착을 보다 면밀히 검토하기 위해, 패러다임을 수정하여 시각적 정보를 적게 또는 전혀 포함하지 않을 수 있다. 이것은 우리가 현재 우리의 실험실에서 조사하고있는 무언가이다. 마지막으로, 역경 자극에서 물리적으로 이동하는 것은 두려움과 고통에 고유하지 않는 종 별 방어 응답62를나타낸다는 점을 감안할 때, 회피의 이러한 유형의 운영화는 많은 다른 유형의 회피에 대한 조사를 허용합니다. 예를 들어, 패러다임은 잠재적으로 고통스러운 자극을 피할 뿐만 아니라 혐오나당황을유발하는 것과 같은 다른 유형의 역경 자극을 피할 수있습니다.

설명된 프로토콜은 또한 정신 생리적 공포 측정을 포함하도록 쉽게 확장될 수 있다. 여기에 설명되지는 않았지만, 우리는 눈 깜짝 놀랄 반응뿐만 아니라 뇌파 (EEG)를 로봇 팔에 도달하는 패러다임에 통합했습니다. 눈 깜짝 놀랄 측정은 반사 방어 반응65,66의공포 특정 측정을 제공하여 기본 회피 행동과 두려움과의 관계에 대한 메커니즘에 대한 추가 통찰력을 제공하지만 패러다임에 EEG를 구현하면 회피 동작67의특정 신경 상관 관계에 대한 조사를 가능하게합니다. 또한, 피부 전도반응(SCR)68은물론, 안심-쾌적성69,70의 온라인 자체 보고 등급은 구호의 대책으로 포함될 수있다(71). SC는 이전에 구호72와상관 관계를 발견되었습니다 -회피69의제안강화,70 부정적인 이벤트의 누락에 대한 응답으로 고유의 긍정적 인 용기를 주어진73,74. 마지막으로 심박수(HR) 및 심박수 가변성(HRV)은 두려움, 혐오,당황(75)과같은 회피와 관련된 여러 번의 역경감정과 쉽게 연관된 측정값이다.

강점에도 불구하고, 우리는 로봇 팔에 도달하는 패러다임도 한계가 있음을 인정합니다. 예를 들어, 패러다임은 다른 실험실로 쉽게 이전할 수 없으며, 패러다임(예: 로봇 및 일정한 전류 자극기)에 필요한 장비는 비용이 많이 들며 패러다임의 광범위한 사용과 다른 실험실에 의한 구현을 제한합니다. 그러나 재활 클리닉에서 비교적 흔한 유사한 로봇은 동일한 방식으로 프로그래밍할 수 있으며 보다 저렴한 일정한 전류 자극기도 사용할 수 있습니다. 또한 현재 의 방법으로 차별자극(SD)과기악 반응이 얽혀 있다는 점도 주목할 만하다. 이는 파블로비안 단계에서 CS를 향한 두려움이 처음 습득되고 후속 기악 단계에서 회피를 검토하는 전통적인 회피 패러다임과는 대조적입니다. 그러나 두려움과 회피 사이의 일시적인 관계는 엄격하게 단방향51이아닙니다. 현재의 패러다임은 두려움 출현과 관련하여 회피 출현의 현세적 역학에 대한 면밀한 조사를 허용하지만, 지금까지 우리가 고용한 조치는 우리가 두려움과 회피의 현세적 역학을 정확하게 분열시키는 것을 허용하지 않습니다. 현재 패러다임의 회피 행동은 재판별로 검토될 수 있지만, 두려움과 기대 등급은 작업 흐름을 방해하지 않도록 작업 중에 개별적이고 특정 시간 지점에서만 수집됩니다. 그러나, 공포와 회피 사이의 정확한 비교를 허용하기 위하여는, 미래 연구 결과는 회피와 관련하여, 다른 궤적을 향한 공포 출현의 상세한 이해를 허용하기 위하여, 예를 들면, 다이얼76,단하나 센서 EEG77,또는 공포 유력한 시작을 통해 공포의 더 지속적인 측정을 사용할 수 있었습니다. 마지막으로, 지금까지 로봇 팔에 도달하는 패러다임에서 통증 자극으로 만 감전 자극만 사용되어 통증 관련 공포78,79,80의이전 연구와 일관성과 비교성을 이유로 통증 자극으로 사용되었습니다. 그러나, 감전 자극은 상대적으로 변조적이고, 드물지 않으며, 부자연스러운 통증 경험81을생성한다는 점을 감안할 때 만성 통증 환자가 경험하는 더 많은 강장제 통증을 완전히 모방하지 못할 수 있다. 다른 통증 유도 방법, 허혈성 자극 과 같은(예를 들어, 지연 된 발병 근육 통, DOMS)83,84 통증은 근골격계 통증의 더 나은 실험 적 유사체로 주장되어 왔다81. 이러한 통증 유도 방법은 향후 로봇 팔에 도달하는 패러다임에 사용될 수 있습니다. 이러한 한계에도 불구하고, 이러한 얽힌 SDs와Rs를 사용하여 두려움과 회피의 획득을 일관되게 입증하는 현재패러다임의 능력은 그 자체로 흥미롭고 참신합니다. 또한, 우리는 로봇 팔에 도달하는 패러다임 자체가 생태학적으로 유효한 회피 패러다임19의필요성에 대한 논의를 더욱 강화할 수 있다고 믿습니다. 또한 패러다임은 현장에서 문제를 혁신적인 방식으로 해결할 수있는 방법의 예를 제공함으로써 일반적으로 더 나은 회피 패러다임을 개발할 수있는 길을 열 수있는 잠재력을 가지고 있습니다.

결론적으로, 로봇 팔에 도달하는 패러다임은 회피 행동에 대한 조사의 생태학적 타당성을 개선하고 기본 프로세스에 대한 이해를 높이는 유망한 경로를 제공합니다. 패러다임을 사용하여, 우리는 이미 구두 보고서 및 생리 흥분과 같은 공포의 수동 상관 관계를 평가하여 발견되지 않았을 수 있습니다 흥미로운 결과를 얻었습니다. 그러나 패러다임에 대한 확장은 몇 가지 결정적인 결과를 제공했으며, 이는 추가 조사와 절차의 개선이 필요합니다. 그럼에도 불구하고 로봇 팔에 도달하는 패러다임은 회피 행동을 연구하는 데 사용되는 패러다임의 생태학적 타당성에 대한 큰 도약입니다.

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Disclosures

저자는 공개 할 것이 없습니다.

Acknowledgments

이 연구는 네덜란드 과학 연구 기구 (NWO), 네덜란드 (교부금 ID 452-17-002) 및 연구 재단 플랑드르 (FWO-블라안데렌), 벨기에 (부여 ID: 12E3717N)의 수석 연구 펠로우십에 의해 지원되었다. 요한 블라옌의 기부금은 벨기에 플랑드르 정부가 "Asthenes"장기 구조 기금 메투살렘 보조금에 의해 지원되었다.

저자는 마스트리흐트 대학의 Jacco Ronner와 리처드 베닝에게 실험 작업을 프로그래밍하고 설명된 실험에 대한 그래픽을 디자인하고 만들어 주셔서 감사합니다.

Materials

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

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References

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

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