2016년 6월 5일
맛있는 음식에 대한 유혹에 굴복하면 장기적인 과체중 문제가 발생할 수 있습니다. 이 프로토콜은 여성의 가설적인 시간간 선택 중에 식용 상품에 대한 무분별한 선호를 오류와 연관시켜 줄이는 방법을 설명합니다.
이 행동 실험의 전반적인 목표는 음식을 오류와 연관시킴으로써, 여성의 가상적 시점 간 선택 상황에서 음식에 대한 충동적 선호도를 줄이는 것입니다. 최근 섭식 장애의 증가를 고려할 때, 이 신경과학적 방법은 음식 선택 과정에서 자기 통제의 결정적인 역할을 밝혀줍니다. 이 기술의 주요 장점은 임상 환경에서도 노트북을 통해 쉽게 구현하고 지시 사항을 전달할 수 있다는 점에 있습니다.
먼저 참가자를 조용한 방으로 안내하여 컴퓨터 앞에 앉힙니다. 성별, 연령, 교육 수준, 공복 시간, 신장 및 체중을 포함한 인구통계학적 정보를 수집합니다. 다음으로, 참가자에게 11점 리커트 척도(Likert scale)를 제공하여 현재 느끼는 허기짐에 대해 자기 평가 점수를 수집합니다.
컴퓨터로 슬라이드 쇼 발표 자료를 제시하여 여성 집단에서 식욕 가치가 높은 6가지 음식 사진을 하나씩 무작위로 보여줍니다. 각 음식 이미지가 화면에 나타나는 동안, 참여자에게 11점 척도의 리커트 척도를 사용하여 현재 해당 음식을 섭취하고 싶은 동기를 스스로 평가하도록 요청하십시오. 마지막으로 평가지를 수거하고, 가장 높은 점수를 받은 음식 항목 두 가지를 오류 과제의 자극물로 선택합니다.
먼저 미리 선택한 두 가지 음식 자극을 서로 다른 두 가지 오류율과 연관시키기 위해 수정된 오류 과제를 설정하십시오. 오류를 범할 확률이 낮다고 예측되는 저오류(LE) 조건과 오류를 범할 확률이 높다고 예측되는 고오류(HE) 조건의 두 가지 조건을 포함하십시오. 미리 선택한 두 가지 음식 항목 중 하나를 LE 조건의 단서인 LEFood로 사용하고, 다른 음식 항목을 HE 조건의 단서인 HEFood로 사용하십시오. 두 조건에 대해 동일한 횟수의 시행을 무작위로 배치하십시오.
과제 설계가 완료되면 실험 참가자를 불러옵니다. 회색조의 음식 항목이 색상이 있는 상태로 변하는 'go' 신호에 맞춰 최대한 빠르게 버튼을 눌러 반응하고, 색상이 있는 이미지 위에 빨간색 원이 나타나는 'stop' 신호가 발생했을 때는 반응을 억제하도록 참가자에게 지시하십시오. 또한, '정답(correct)', '오류(error)' 또는 '너무 빠름(too early)'이라는 단어로 제공될 수 있는 모든 가능한 피드백에 대해 참가자에게 안내하십시오.
마지막으로, 선택되지 않은 식품 중 하나를 사용하여 몇 차례의 연습 훈련 시행을 실시합니다. 그 다음, 참여자가 오류 과제를 완료하도록 합니다. 오류 과제를 마친 후, 두 가지 시간적 할인 과제를 참여자 간에 균형 잡힌 순서로 하나씩 실시하며, 하나의 시간적 할인 과제는 LEFood에 대한 주관적 가치를 측정하고 다른 하나는 HEFood에 대한 주관적 가치를 측정합니다.
참가자에게 특정 시간에 지정된 양의 보상을 받는 것을 상상하게 하여 두 가지 옵션 중 하나를 선택하도록 안내하십시오. 두 개의 버튼 중 하나를 눌러 선호도를 표시하도록 요청하십시오. 이는 가상의 음식일 뿐이며, 선택하는 데 시간 제한이 없음을 안내하십시오.
각 시행마다 가변적인 지연 시간 후에 얻을 수 있는 40단위의 가상 음식과 즉시 얻을 수 있는 더 적은 양의 동일한 음식 중에서 하나를 선택하도록 제시합니다. 그다음 시행에서, 만약 참가자가 이전 시행에서 적은 양의 옵션을 선택했다면 적은 양의 옵션 수치를 더 감소시켜 보여줍니다. 반대로, 참가자가 이전 시행에서 더 큰 양의 옵션을 선택했다면 적은 양의 옵션 수치를 더 증가시켜 보여줍니다.
각 지연 조건에서 참가자가 5번의 선택을 할 때까지 이 절차를 반복하십시오. 그런 다음, 다른 지연 조건에서 새로운 일련의 선택을 수행하도록 합니다. 마지막으로, 실험을 마친 후 참가자에게 오류 과제 중 오류 조작을 인지했는지, 그리고 두 가지 서로 다른 음식에 따라 시간적 할인 과제 중에 선택 방식이 달랐다고 생각하는지에 대해 디브리핑을 실시하십시오.
오류 과제의 경우, 참가자들은 LE 조건의 정지 시행(stop trials)과 비교하여 HE 조건의 정지 시행 동안 유의미하게 더 많은 수의 오류를 보였습니다. 또한, HE 조건과 LE 조건 전반의 진행 시행(go trials) 동안 발생한 오류 수에서는 유의미한 차이가 검출되지 않았습니다. 두 가지 시간적 할인 과제에서는 기저 허기 상태로 결정된 HEFood의 할인율이 LEFood의 할인율보다 유의미하게 더 낮음을 나타냈습니다.
기초 공복 상태가 미래 결과에 대한 할인율에 미치는 조절 효과를 명확히 하기 위해 회귀 분석을 실시한 결과, 공복 수준과 HEFood의 할인율 사이에 유의미한 연관성이 있음이 나타났습니다. 이 기술을 완전히 익히면, 적절하게 수행했을 때 약 1시간 정도 소요됩니다. 이 영상을 시청한 후에는 자제력을 높임으로써 건강한 젊은 성인 여성 환자의 음식 선택을 줄이는 방법에 대해 충분히 이해하게 될 것입니다.
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본 연구는 음식을 오류와 연관시킴으로써 가상의 시간적 선택 상황에서 여성의 충동적인 음식 선호도를 낮추는 방법을 조사합니다. 이러한 접근 방식은 섭식 장애가 증가하는 상황에서 음식 선택 시 자기 통제의 중요성을 강조합니다.
본 행동 프로토콜은 오류 관련 학습이 음식 선택 시의 충동적 의사결정을 어떻게 조절할 수 있는지 보여주며, 섭식 장애의 전임상 모델에서 자기 통제력을 향상시키기 위한 기전적 접근법을 제공합니다. 오류 발생 가능성을 식욕 자극제의 주관적 가치와 연결함으로써, 이 방법은 신경정신약리학의 표적 검증, 특히 억제 제어 능력을 개선하기 위한 화합물 연구에 적용 가능한 프레임워크를 제공합니다. 정량화 가능한 할인율과 공복 조절 효과에 기반한 이 프로토콜은 충동성과 관련된 치료 가설의 위험성을 낮추는 조기 발견 단계에서의 활용을 뒷받침합니다.
이 방법은 타겟 검증부터 리드 화합물 발굴에 이르는 발견 연속체에 부합하며, 여기서 오류 조절 선택 행동은 억제 제어 회로에 영향을 미치는 화합물에 대한 표현형 판독값으로 활용될 수 있습니다.