インパルス食品の選択を減少させる手段としてのエラー

サマリー

おいしい食べ物への誘惑に負けると、長期的な太りすぎの問題を引き起こす可能性があります。このプロトコルは、女性の仮想的な異時点間の選択中に、それらをエラーに関連付けることにより、食用商品に対する軽率な選好を減らす方法を説明しています。

要約

>jove_content<今日では、自制心の低さによる摂食障害の発生率の増加が、肥満やその他の慢性的な体重問題の増加を引き起こし、最終的には平均余命の減少をもたらしています。自動応答を控える能力は、通常、エラーを犯す可能性が非常に高い状況で高くなります。ここで説明するプロトコルは、食欲をそそる食物についての仮想的な異時点間の選択中に、それをエラーと関連付けることにより、女性の軽率な好みを減らすことを目的としています。まず、参加者は、2つの異なる食用刺激が2つの異なるエラーの可能性(高と低)に関連付けられているエラータスクを受けます。次に、彼らは2つの食用刺激について別々に異時点間の選択をします。その結果、この方法では、エラーの可能性が高くなる原因となった食用報酬の将来の金額の割引率を選択的に減少させます。この影響は、自己申告の空腹度の影響下にあります。本プロトコルは、動機付けの顕著なイベントとしてよく知られているエラーが、認知制御の動員を誘発し、したがって、食用商品に対するせっかちな選択を減らすのに最終的に役立つことを示しています。

概要

今日、人々が障害^1-4を食べるの上昇に直面支援することが重要です。これらの障害は、個人はできるだけ早くそれを追求し、消費する誘導食欲の食品に関連したインセンティブの動機、（これは甘い高脂肪食品^5-6で特に示されている）の過大評価を反映しています。これは、しばらくの間、食事療法にあることから生じることが将来の利益を犠牲にして行われますが、そのために食べるの制御を発揮する能力は^、7-8必要です。実際、これらの異常行動を示す人々が食用手がかり^9-10および一次報酬¹¹のエクスペリエンス強化されたインセンティブの値に向かって注意バイアスが増加しています。また、だけでも食欲をそそる食材を見ると摂食障害を有する個体において、通常の人口^12月13日の両方で、すぐに食品を消費するための欲求を頭出しすることができます。即座に得られる満足を​​控えると長期outcoを放棄しないために私（ 例えば 、食事の数ヶ月後の重量を失うこと）、1は偉大な自己制御を行使し、誘惑に与えるとすぐに消費する生得的、進化的に決定された衝動に抵抗しなければなりません。セルフコントロール、神経科学の分野で認知制御の概念に相互に関連される概念を発揮し、一つは、おそらく、他の、より適切な行動¹⁴の実装をさらに検討するため、先天性衝動を克服することが可能であるとことを意味しています。

どのように個人が自己制御戦略に従事していますか？研究では、容量がエラーフルコンテキスト¹⁵に高くなるの自動応答を控えるために長年にわたって強調しています。エラーがよく遭遇したとき、代償応答^16を引き出す高度喚起や嫌悪のイベントを考えています。具体的には、彼らはそれによって1は、現在およびf制御のレベルを調整する必要があることを知らせる、パフォーマンスとユーティリティの両方に障害/損失を頭出しutureの動作に応じて^17。また、エラーは、このように最適な選択応答^18-21の実施を誘導する、エラーが発生しやすい、不適応行動から脱出するための警告方法として、嫌悪学習を頭出しすることができます。

現在のプロトコルは、おいしい食品とエラーの間の関連付けは、特定の行動に従事することはこのように代償自己制御戦略の実施を奨励し、それによって衝動食品の選択を削減、コスト（ すなわち 、報酬損失）につながることを知らせることができる方法を示しています^{20,22。 23}から適応本プロトコルでは、参加者は予め実験時の自己報告に彼らの空腹レベルを尋ねている6つの異なる食品を評価します。評価に基づいて、各被験者の等価インセンティブ値を有する2つの食品は、後続のタスクのために選択されます。その後、参加者は、2つの以前に選択されたエラータスク^（24を参照する参照）、食品、それを実行します（ハイとロー）EMSキュー異なるエラー率は、パフォーマンスに関連した：エラータスクは1食品によってキュー1の試行条件で、参加者は少数のエラーをするようにプログラムされ、他のトライアル状態にされ、他のことで頭出し食品、彼らはエラーのはるかに大きな数を作ります。その後、二つの主要な報酬のそれぞれについて、参加者の異時点間の選択は、測定された（参照²⁵から適応）されます。代わりにダイエットしながら魅力的な食べ物に直面したときに重要であるすぐに得られる喜び、の大きく、遅延援軍を追求する能力は、実際にカリッ異時点間の選択によって捕獲された^26のパラダイム。長い時間1が良いために受信され、消費されるのを待つ必要があり、この潜在的な報酬のより主観的な評価が弱められる（ すなわち 、いわゆる時間的割引現象^27-34）。悪い決定は（ すなわち 、より高い傾向が近いgratifications、すなわち一時的な増加を選択します）将来の利益のために割引くことは衝動³⁵のコア機能と薬物中毒と肥満^36-45を含む多数の疾患のランドマークとして考えられています。このプロトコルに記載の手順を経た後、参加者が選択的に、高い誤り率をキューイング刺激に対して減少せっかち選択肢を示します。被験者によって報告された飢餓レベルが²³低いときに効果がより明らかです。飢餓は、一次報酬と、今度は、これらの報酬^7,50-52の将来の金額の割引率の動機付け値を高めることにより、食品^46-49の即時評価に影響を与えるため、これが発生します。

この方法の利点は、最初に簡単に適用可能です。異時点間の意思決定のタスクを先行するエラーのトレーニングは、多様な臨床現場で使用することがすることが可能となる、ほぼ完全に楽です。第二に、この方法は、仮想的な食用のアイテムとの所望の効果を生成し、本物の食品を使用する必要はありません。第三に、参加者は、同様に実際の生活の中で確実に食品の意思決定に影響を与える可能性のある本物の食べ物の好み、上の後続の影響を作り、食品のエラー関連の主に知りませんでした。最後に、研究²³で試験された参加者は、すべての若い女性があったが、本研究の被験者はの知らなかった主な理由は、あまりにも異時点間の意思決定の上に食べ物エラーペアリングの効果は、若い男性のものと同じであろうと推測するのは良い理由があります意図した効果。

プロトコル

倫理の声明：このプロトコルで説明するすべての手順は、（また、ヘルシンキ^23,53の宣言を参照してください）ボローニャ大学の心理学科の倫理委員会から倫理的承認後に開発し、試験しました。

1.参加者

1. 健康な若い成人女性のサンプルを選択します。
   1. 、ダイエットにない参加者を募集歴史によって決定されるように、現在または過去の精神または神経学的疾患のない向精神薬を服用していない、と実験の目的についてのナイーブ。
2. 静かな部屋に座って、性別、年齢、教育レベル、断食時間、身長、体重などの彼らの人口統計を収集するためにボランティアを招待して下さい。
3. 参加者の体格指数^{（BMI）45,54,55を}計算^します 。

2.飢餓と動機評価

1. hungeの自分の気持ちについて、対象者の自己評価を収集11点リッカート尺度^56,57上のその瞬間のR。
2. 自己評価、その瞬間に6食品、一つ一つを消費する動機を、前のステップで使用したものと同様のスケールを使用してください。 （文化的コンテキストに基づいて）女性人口の高い欲求値が^58-62のものの間で、これらの食品を選択してください。
   1. 、スライドショープレゼンテーションプログラムを使用することにより、ランダムに、写真で6食品を表示するように、その外観と本物の単語のものできるだけ多くのサイズが一致します。

3.食品刺激セレクション

1. 、参加者ごとに個別に、前の手順で2つの最高の定格食品を選択します。
   1. 参加者はモチベーションの評価二つのアイテムの間に有意差がないこと、すなわち、2食品を食べるにも同様に動機づけられていることを、グループレベルで、確認してください（手順2.2と2.2.1を参照してください）​​。

4. Erを認知コントロールを強化するための方法としてRORS

1. 二つの異なる誤り率を持つ2つの予め選択された刺激を関連付けるために、次のように修正されたエラー・タスク^24を使用してください。
   1. プログラムや、E-総理として適切な刺激の配信ソフトウェア、とのタスクを実行します。タスクは、少なくとも15分を持続させるべき。サンプルスクリプトのために補足コードファイルを参照してください。
2. 1を予測するには二つの条件（ すなわち 、それは頭出し）エラー（LE）をコミットの低確率を含め、すなわち、ここで参加者は少数のエラーを行いますと、1つはエラーを犯し高確率を予測する（HE）すなわち、ここで参加者は、エラー数の多い（ステップ4.5.2と4.5.3を参照）を行います。
   1. LE条件のための手がかりとして、2の予め選択された食品（LEFood）のいずれかを使用します。 HE条件（HEFood）のための手がかりとして、他の食品を使用しています。まき散らす、ランダムに、両方の条件のための試験の同じ数。
3. セット各試験は、2つの食品の1のグレースケール画像で起動するようにタスクが、それは、千ミリ秒後に、このように応答する対象を必要とする、（信号を移動）色のようになります。
   1. 試験の総数の33％については、可変絞り、信号遅延（SSD）の後にカラー画像（信号停止）に赤い丸を重ねる（4.4節を参照）囲碁信号発症に関連し、このようにしていない被験体を必要とします対応しています。
   2. 停止信号が表示されたら、[移動信号発症（被験者が応答するように許可された時間ウィンドウ）の後に千ミリ秒の最大応答時間のために画面上の両方の移動と停止信号を残します。
   3. フィードバックを与えた後（ステップ4.4を参照してください。）、可変刺激間隔（500〜2000ミリ秒）の空白の画面で試験を分離。
4. 参加者がボタンを押す介して、可能な限り迅速に移動信号に応答する、と停止信号が発生したときに控えるように指示します。すべての可能なフィードバックについてのそれらを指示する（ すなわち 、＆＃39; '！正しい' '、' 'エラー！' '、' 'は早すぎます！' '）。
5. 参加者のパフォーマンスに基づいて、階段のアルゴリズムを用いて、独立して自分のSSDを変更することにより、LE及びHE条件のエラー尤度を定義します。 HEが長いのSSD ^24を有しているのに対し、LEは、短いSSDを持っています。
   1. 最初に行く信号発症後LE及びHEの両方で200ミリ秒でSSDを起動します。
   2. LEの間に、被写体が停止信号の後にボタンプレスを回避に成功した場合、その後の裁判で5ミリ秒によってSSDを高めます。被験者が失敗した場合、その後の裁判で50ミリ秒によるSSDを減少させます。
   3. 被験者が成功した場合HEの間に、それ以外の場合は、次の試行に50ミリによってSSDを高める被験者は^63を失敗した場合に次の試行に50ミリによってSSDを減少させます。
6. 分析では、精度と応答時間²⁴のために行くと停止試験およびLE及びHE条件を比較します。 Cないでくださいonsider応答を逃しました。データを分析するSTATISTICAまたはその他の統計ソフトウェアを使用してください。

認知制御の尺度として5異時点間の選択

1. （詳細は下記を参照してください）​​エラータスクが終了した直後に参加者に2時間的な値引きタスク、別々と相殺順にし、管理します。 1時間的割引タスクLEFoodのための主観的価値、およびHEFoodのための他の中で主観的価値で測定します。 E-プライムまたは任意の他の刺激配信ソフトウェア上でタスクを実行します。サンプルスクリプトのために補足コードファイルを参照してください。
   1. 各タスクには、本参加者は、各試験で、仮想食料^25,64,65の40単位の選択は、可変遅延（ すなわち 、2日間、2週間、1ヶ月、3ヶ月、6ヶ月後に得られることができます、そして1年、6遅延条件^25,66,67）の合計と即時の存在にある同様の食品の量が少ないため。
   2. 5を含めます各遅延条件での選択肢。被験者全体でランダムな順序で6遅延条件に関連する選択肢のブロックを提供します。
2. 指定した時間に報酬の指定された量を受信するために、と2つのボタン^25,68のいずれかを押すことによって自分の好みを示すために想像することによって2つのオプションの選択をするよう参加者に指示します。
   1. 彼らは架空の食品に向かって選択肢を作っている参加者に明確にします。そこには正しいか間違った選択肢はありませんが、彼らは彼らが最も好むオプションを自由に選択できます。彼らが決定する時間制限がありませんが、彼らはすぐに彼らが他よりも多くの1の報酬を好むように感じるように彼らの選択を行う必要があります。
3. プログラムのタスクequivalを持つ即時報酬の量に収束滴定法を用いて、参加者の前の選択に基づいて審理することにより、各遅延条件のために、より小さな-immediateオプションの量を調整する、ことを、裁判、そう遅延報酬^25,67としてENT主観的価値（5.3.5にステップ5.3.1を参照してください）。
   1. まず、常に各遅延の最初の試験では、20単位「今」利用可能な食品の（咬傷）およびその特定の遅延⁶⁷で入手可能な同じ食品の40ユニット間の選択に、各遅延条件のために、参加者を提出することにより、条件の参加者は、常にこれらの2つの特定の量⁶⁷の間の選択に直面しています。
   2. 参加者は、より大きなオプションを選択した場合はその後、減少は、最初の選択の後、参加者は前回の試行が小さいオプションを選択した場合は、次の裁判上の小さいオプションの量は、そうでなければ次の裁判に小さいオプションの量を増加させます前回の裁判。
   3. 連続的な選択肢とより小さなオプションの調整のサイズを減らします。その後の選択肢のために、それは前の調整²³の半分であるのに対し、第1の調整は、より小さく、より大きな報酬の差の半分であります。
   4. 参加者は、参加者が別の遅延条件での選択肢の新シリーズを開始する後、一つの特定の遅延条件での5つの選択肢をしたまで、上記のステップの手順を繰り返します。
   5. ブロック内の各試験のために、より大きな後で報酬の主観的価値についての最良の推測としてより小さな即時の量を考慮してください。したがって、その遅延時以降の報酬の主観的価値の推定値として遅延ブロックの第六裁判に提示されたであろう即時量を取り、分析（ すなわち 、いわゆる無関心ポイントのためにそれを使用します。参照してください。ステップ^5.6）25。
4. フィット、非線形を通して、最小二乗分析、双曲型方程式V = 1 /（1 + k個の T）（ すなわち 、V =主観的価値;最高のフィッティングの=定数k; Tは、日中の時間遅延を=）参加者の無関心へそれぞれ独立して時間的値引きタスクのために^{、23ポイント} 。オードでこれを行いますrの時間^69-71の関数として検討中の各報酬のための主観的価値の割引率（k）を算出します。この非線形推定を行うことSTATISTICAまたはその他の統計ソフトウェアを使用してください。
5. ログ変換データを正規化するために、k値を、その後、パラメトリック^23,25を分析^し実行します。
   注：より大きなk値は、それによって被験者が大きく、後に1以上の小さい即時オプションを選択する傾向であることを示す、より急な割引関数に対応します。
6. 飢餓の評価、外部食用手がかりに対する感度の自己報告のアンケートスコアのために補正することによりLEFoodとHEFoodためのk値を比較する（ステップ6を参照）、およびBMI ^45,54,55。データを分析するSTATISTICAまたはその他の統計ソフトウェアを使用してください。

オランダの摂食行動の6.外部摂食行動の下位尺度アンケート（DEBQ _EEB）

1. 第使用電子DEBQ _EEB ^72は、実験中の交絡の可能性を制御するために、外部の食用手がかりにボランティアの感度を測定しました。

7.デブリーフィング

1. セッションの終了時に実験の目的についての参加者を事情聴取します。彼らはエラータスクの実行中にエラー操作の何らかの形で認識していた場合、それらを尋ねると、彼らが考える場合、彼らは、二つの異なる食品に応じて一時的な値引きの作業中に別の方法で何とか選びました。
   注：全体の手順についての任意の感想や感情（ 例えば 、それらは二つの主なタスクの間の関連があったと思うかどうか）歓迎されています。

結果

上記のプロトコルのアプリケーションからの代表的な結果をここで報告されています。

エラータスク

エラータスクの有効性は、以下の結果によって決定されています。参加者が犯した誤りの割合に関しては、彼らが停止試験中LE条件よりもHE内のエラーの有意に高い数、囲碁試験中より停止試験中のエラーの有意に高い数、およびエラーの有意に高い数値を示しましたLE条件（すべてのPS <0.0001）に比べHE条件インチまた、HEおよびLE条件を渡る試験中のエラーの数に有意な差は検出されなかった（pは = 0.98）。正しい応答のための参加者のRTに関して、彼らはLEに比べHEで著しく遅い反応を示しました条件、有意に高いLE条件よりもHEのStop試験中に正しい応答のためのゴーストップ試験時よりも試験、および著しく遅い...

ディスカッション

この記事では詳細に健康な若い成人女性に衝動食品の選択肢を削減することを目的とした新たなプロトコルを記述します。このプロトコルでの重要なステップは、健康な女性人口からの参加者をサンプリングし、実験時の自己報告の飢餓のレベルを収集し、各被験者の等価インセンティブ値を持つ2つの食品を選択し、二つの異なるエラーの各エラータスクに参加者を提出含みます尤度（無作為試験を横切って散在し、ハイとローのは）2の予め選択された食品のうちの1つに関連付けられ、および個別の予め選択された食品のために参加者に異時点間の選択を測定しています。この手順の最終目的は、（一時的な値引きタスクの手段によって測定される）（ すなわち 、エラータスクによって増加したセルフコントロール）はより最適な食品の意思決定を促進するための制御戦略の使用を高めることです。

このプロトコルの最初の重要なステップは、トンを記録することですセッションの開始時に参加者の飢餓の彼はレベル。プロトコルは、確かに、主に低飢餓レベルの参加者に成功しました。逆に、高い飢餓を経験した人は2食品の同等の割引率を示しました。これはエラータス...

材料

この記事で使用された材料の一覧

名前	会社	カタログ番号	コメント
E-Prime	PST		刺激配信ソフトウェア
Statistica	Statsoft		Statistical Software