Uczenie asocjacyjne i negatywne doświadczenia z dzieciństwa: protokół wieloukładowy

Podsumowanie

Niniejszy protokół opisuje zintegrowaną, 60-minutową baterię badań — obejmującą pawłowowskie i operacyjne warunkowanie lękowe z unikaniem, nabywanie, wygaszanie i ponowne nabywanie lęku z wykorzystaniem bodźców społecznych oraz probabilistyczne uczenie się nagrody — która umożliwia jednoczesną rejestrację przewodnictwa skóry, zachowania oraz ocen  po każdej fazie w celu wyznaczenia indywidualnych wskaźników uczenia się zagrożenia i nagrody u dorosłych uczestników.

Streszczenie

Niekorzystne doświadczenia z dzieciństwa (ACEs) są uznanymi transdiagnostycznymi czynnikami ryzyka lęku i depresji u dorosłych, jednak neuropoznawcze mechanizmy łączące wczesne przeciwności z objawami pozostają niejasne w ramach zunifikowanego modelu. Niniejszy protokół przedstawia zintegrowaną, wieloukładową baterię eksperymentalną, która pozwala na pomiar dyskryminacji zagrożenia, uczenia się bezpieczeństwa oraz wrażliwości na nagrodę podczas jednej sesji laboratoryjnej. Trzydziestu ośmiu zdrowych dorosłych ukończyło trzy paradygmaty behawioralne — pawłowowskie warunkowanie strachu przechodzące w operacyjne z unikaniem (Eksperyment 1), nabywanie, wygaszanie i ponowne nabywanie lęku z użyciem bodźców społecznych (Eksperyment 2) oraz probabilistyczne uczenie się nagrody (Eksperyment 3) — wraz z walidowanymi samoopisami dotyczącymi przeciwności w dzieciństwie (CTQ-SF), pozytywnych doświadczeń z dzieciństwa (BCE), depresji (PHQ-9) oraz lęku (GAD-7, STAI). Równolegle gromadzono dane wielokanałowe: reakcję przewodnictwa skóry (SCR) jako fizjologiczny wskaźnik pobudzenia autonomicznego, unikanie poprzez naciskanie przycisku i wybory probabilistyczne jako wskaźniki behawioralne, a także fazowe subiektywne oceny oczekiwania, zagrożenia i ulgi. Każdy paradygmat wywołał swój kanoniczny efekt: dyskryminację pawłowowską w SCR (p = 0.009, ηp² = 0.12), oczekiwania (p < 0.001, ηp² = 0.58) oraz oceny zagrożenia (p < 0.001, ηp² = 0.35); operacyjną ulgę odróżniającą zagrożenie możliwe do uniknięcia od nieuchronnego (p < 0.001, d = 0.86); różnicowe odpowiedzi autonomiczne obecne podczas nabywania, ale nie podczas wygaszania w Eksperymencie 2 (nabywanie p = 0.008; wygaszanie p = 0.168), współistniejące z trwałą deklaratywną wiedzą o zależnościach (p < 0.001, d = 3.08); oraz probabilistyczne uczenie się nagrody powyżej poziomu przypadkowego w Eksperymencie 3 (M = 73%, p < 0.001, d = 1.97). Wieloukładowy projekt ujawnił dysocjacje, które zostałyby pominięte przy użyciu pojedynczego kanału, przede wszystkim osłabioną odpowiedź autonomiczną przy jednoczesnym trwałym subiektywnym odczuciu zagrożenia. Wskaźniki dla poszczególnych uczestników wyprowadzone z protokołu były wrażliwe na indywidualne różnice w doświadczeniach z dzieciństwa, a ilustrujące analizy moderacji przedstawiono w materiałach uzupełniających. Protokół zapewnia przenośne, skalowalne ramy dla indeksowania sposobu, w jaki wczesne przeciwności rekalibrują przetwarzanie zagrożenia i nagrody w życiu dorosłym.

Wprowadzenie

Niekorzystne doświadczenia z dzieciństwa (ACEs), obejmujące znęcanie się, zaniedbanie oraz dysfunkcje w obrębie gospodarstwa domowego, występują na całym świecie z wysoką częstotliwością, przekraczając 60% w wielu populacjach¹. Syntezy badań wskazują, że większość dzieci jest narażona na co najmniej jedno niekorzystne zdarzenie w okresie rozwoju². ACEs są uznanymi transdiagnostycznymi czynnikami ryzyka psychopatologii u dorosłych³, przyczyniając się do szacunkowo 30% zaburzeń lękowych i 40% przypadków depresji¹. Pomimo tej silnej korelacji, powszechnie stosowane oceny kliniczne opierają się na diagnozach kategorycznych i retrospektywnych samoopisach, które są podatne na błąd wspomnienia i nie oddają neuropoznawczych procesów zachodzących w czasie rzeczywistym⁴.

Aby przezwyciężyć te ograniczenia, coraz większy nacisk kładzie się na podejścia transdiagnostyczne ukierunkowane na mechanizmy podstawowe, w szczególności na uczenie się asocjacyjne. Uczenie się asocjacyjne, obejmujące zarówno warunkowanie pawłowowskie, jak i instrumentalne, stanowi ramy dla zrozumienia, w jaki sposób jednostki kodują relacje między sygnałami środowiskowymi, zachowaniami a wynikami, aby kierować procesem podejmowania decyzji^4,5. W ramach tego modelu teoria utajonej podatności zakłada, że wczesne niekorzystne doświadczenia indukują adaptacje neurobiologiczne, takie jak zwiększona czujność, które są początkowo adaptacyjne w nieprzewidywalnych środowiskach, lecz mogą stać się nieadaptacyjne w późniejszych, bezpieczniejszych kontekstach^6,7.

Dowody wskazują na to, że ACE wpływają zarówno na procesy uczenia się związane z zagrożeniem, jak i z nagrodą. Osoby z historią niekorzystnych doświadczeń często wykazują ograniczoną zdolność rozróżniania uwarunkowanych sygnałów niebezpieczeństwa (CS+) i bezpieczeństwa (CS−), co świadczy o zaburzeniach uczenia się zagrożeń⁸. Równocześnie wczesne niekorzystne doświadczenia wiązano z obniżoną wrażliwością na nagrody, co przejawia się niższą dokładnością i wolniejszym przyswajaniem zależności związanych z nagrodą⁸. W warunkach niepewności osoby te mogą również wykazywać zwiększoną zmienność wyborów oraz tendencję do zakładania losowości dostarczania nagród, co jest zgodne z wczesną ekspozycją na niestabilne środowiska^5,9.

Wzorce uczenia się te są dodatkowo kształtowane przez czynniki ochronne oraz zależne od stanu organizmu. Pozytywne Doświadczenia Dziecięce (BCEs) mogą łagodzić wpływ niekorzystnych zdarzeń na systemy uczenia się¹⁰, podczas gdy aktualne stany afektywne, takie jak lęk, mogą modulować procesy warunkowania¹¹. Fizjologiczne miary pobudzenia autonomicznego, w tym reakcja przewodnictwa skóry (SCR), dostarczają obiektywnych wskaźników tych procesów i są szeroko stosowane w paradygmatach warunkowania¹².

Głównym ograniczeniem w aktualnej literaturze jest stosowanie wyizolowanych zadań, które oceniają uczenie się zagrożenia lub nagrody niezależnie, co ogranicza możliwość uchwycenia zintegrowanego funkcjonowania neuropoznawczego¹. Niniejszy protokół wypełnia tę lukę, zapewniając zestandaryzowane ramy łączące pomiary behawioralne i fizjologiczne w wielu domenach uczenia się. W szczególności protokół obejmuje trzy komponenty eksperymentalne: (1) paradygmat oceniający przejścia z warunkowania pawłowowskiego do instrumentalnego, (2) zadanie wygaszania lęku społecznego oraz (3) zadanie probabilistycznego uczenia się nagrody⁸.

Uzasadnienie dla tej konkretnej kombinacji paradygmatów nie wynika z tego, że którekolwiek z tych trzech zadań jest, w izolacji, bardziej czułe na wczesne niekorzystne doświadczenia niż wiele innych dostępnych, ugruntowanych paradygmatów uczenia się; jest to uzasadnienie pomiarowe. W swoim systematycznym przeglądzie 81 badań (38 dotyczących zagrożenia, 43 dotyczących nagrody), Ruge i wsp.¹ wykazali, że literatura łącząca ACE z uczeniem się asocjacyjnym pozostaje niejednorodna i w kluczowych aspektach niekonkluzywna właśnie dlatego, że badania zazwyczaj wykorzystują pojedyncze zadanie, rejestrują jeden kanał odpowiedzi i operacjonalizują niekorzystne doświadczenia w niespójny sposób. Przykładowo, połowa behawioralnych badań nad uczeniem się z nagrodą zgłaszała osłabione uczenie się, podczas gdy druga połowa nie wykazała żadnych efektów; skromna literatura dotycząca wygaszania jest zdominowana przez wyniki zerowe oraz raporty pomijające poprzedzającą fazę nabywania; ponadto żadna miara wyniku nie okazała się uniwersalnie bardziej niezawodna, zatem różne kanały odpowiedzi nie są wzajemnie zamiennymi substytutami. Ich wyraźną rekomendacją jest przejście w stronę protokołów wewnątrzpodmiotowych, wielodomenowych i wielokanałowych, dostarczających wskaźników na poziomie indywidualnym. Niniejsza triada realizuje tę rekomendację, ponieważ jej trzy zadania obejmują trzy obliczeniowo rozróżnialne wymagania, których nie pokrywa żaden pojedynczy paradygmat i które według teorii utajonej podatności⁷ powinny być w różny sposób kształtowane przez niekorzystne doświadczenia: (i) rozróżnianie zagrożenia i bezpieczeństwa połączone z kontrolowalnością instrumentalną, gdzie ulga służy jako domniemany wzmacniacz unikania¹³; (ii) uczenie hamujące (bezpieczeństwo) i powrót lęku, badane za pomocą społecznych bodźców twarzowych¹¹, będących ekologicznie istotną domeną bodźców dla maltretowania interpersonalnego; oraz (iii) uczenie się przez wzmacnianie w warunkach niepewności probabilistycznej, co pozwala uzyskać parametry obliczeniowe dla każdego uczestnika (tempo uczenia się alpha, odwrotna temperatura beta)⁸. Ponieważ wszystkie trzy zadania są przeprowadzane u tego samego uczestnika, projekt został skonstruowany tak, aby odpowiedzieć na pytanie, czy zmiany związane z ACE są ogólne dla wszystkich domen — co oznaczałoby globalną rekalibrację uczenia się asocjacyjnego, jak proponują Hanson i wsp.⁸ i jak przewidywałoby to neuroobliczeniowe ujęcie utajonej podatności⁶ — czy też są specyficzne dla walencji i ograniczone do zagrożenia. Badanie oparte na pojedynczym zadaniu, ze względu na swoją konstrukcję, nie może rozstrzygnąć między tymi konkurencyjnymi hipotezami.

Bateria ta została zaprojektowana w celu przetestowania zestawu wyraźnych, ukierunkowanych przewidywań, których obecna próba nie posiada wystarczającej mocy statystycznej, aby je rozstrzygnąć, a które sformułowano tutaj jako cele dla odpowiednio zasilonych badań. Zgodnie z wzorcem stępionego uczenia się opisanym przez Ruge et al.¹, przewiduje się, że wyższe obciążenie ACE będzie wiązać się z: (i) zmniejszoną dyskryminacją CS+/CS− w Eksperymencie 1, napędzaną osłabioną reakcją na CS+ i spodziewaną w sposób bardziej wyraźny w kanale autonomicznym (SCR) niż w deklaratywnym oczekiwaniu, które może pozostać nienaruszone; (ii) silniejszą reakcją unikania i wyższą subiektywną ulgą w odpowiedzi na unikalne CS+, zgodnie z unikaniem wzmocnionym ulgą¹³; (iii) wolniejszym wygaszaniem oraz szybszym i silniejszym powrotem lęku podczas ponownego nabywania w Eksperymencie 2, przy czym efekt ten ma być wzmocniony przez społeczne bodźce (twarz), które niosą ekologiczną istotność dla niekorzystnych doświadczeń interpersonalnych¹¹; oraz (iv) niższą dokładnością wyboru, niższą szybkością uczenia się (alpha) i większą zmiennością wyborów (niższe beta) w Eksperymencie 3⁸. Kluczowe jest to, że trzy zadania są wspólnie informatywne w kontekście piątego, różnicującego przewidywania: jeśli zaburzenia związane z ACE mają charakter ogólnodomenowy, osłabienie powinno wystąpić we wszystkich trzech zadaniach; jeśli są one specyficzne dla walencji, powinno ono ograniczać się do dwóch paradygmatów zagrożenia i być nieobecne w probabilistycznym uczeniu się nagrody. Ponieważ kanały odpowiedzi są rejestrowane jednocześnie, można sprawdzić kolejne przewidywanie — że efekty ACE będą zależne od kanału, a nie jednolite, tak że wnioski wyciągnięte z dowolnego pojedynczego kanału nie będą można uogólnić na pozostałe.

Eksperyment 1 adaptuje paradygmat warunkowania lękowego z przejścia pawłowowskiego na operacyjne z unikaniem i ocenami ulgi dla każdej próby, opracowany przez San Martína i współpracowników¹³, w którym wykorzystano dwa sygnały CS+ (jeden możliwy do uniknięcia, jeden nieunikniony) oraz jeden sygnał CS−, aby rozdzielić dyskryminację pawłowowską od instrumentalnej kontroli nad awersyjnym wynikiem. W oryginalnym paradygmacie oceny oczekiwania na US podczas fazy nabywania pawłowowskiego były przeprowadzane retrospektywnie na koniec fazy przez eksperymentatora, a nie w każdej próbie. W niniejszej adaptacji subiektywne oceny oczekiwania, zagrożenia i ulgi były zbierane równolegle w trakcie całego zadania w każdej fazie przy użyciu wizualnych skal analogowych, co pozwoliło na ciągłe śledzenie dynamiki uczenia się w poszczególnych fazach.

Eksperyment 2 adaptuje protokół nabywania i wygaszania lęku z wykorzystaniem bodźców społecznych (twarzy) według Dibbets i Eversa⁹, rozszerzając go o krótki test ponownego nabywania w celu oceny szybkiego powrotu reakcji warunkowej (efekt oszczędności).

Eksperyment 3 adaptuje zadanie probabilistycznej nauki nagrody wprowadzone przez Hansona i współpracowników⁸ do badania różnic w uczeniu się związanych z wczesnymi niekorzystnymi doświadczeniami, z dwiema zależnościami nagród (80/20 i 70/30), które umożliwiają oszacowanie parametrów uczenia się przez wzmocnienie dla każdego uczestnika (Alpha i Beta w modelu Q-learning). Poprzez zintegrowanie tych trzech paradygmatów w ramach jednej sesji laboratoryjnej, niniejszy protokół umożliwia bezpośrednie porównanie wewnątrzparticipantowe procesów uczenia się zagrożenia i nagrody, które zazwyczaj bada się w izolacji. Poza dokładnością poszczególnych prób i parametrami Q-learning, potok analizy generuje również indywidualne nachylenia trajektorii uczenia się z dopasowanego liniowego modelu mieszanego, które mogą być wykorzystane w większych próbach.

Należy tutaj rozróżnić dwa odrębne cele, ponieważ nie są one równoważne. Pierwszym jest wykazanie, że zestaw testów tego rodzaju może być przeprowadzony jako jedna, zintegrowana 60-minutowa sesja i że każdy z jego komponentów wywołuje kanoniczny efekt, do którego został zaprojektowany; odtworzenie efektów kanonicznych jest wystarczającym dowodem dla tego pierwszego celu. Drugim jest wykazanie, że wynikowe wskaźniki są wrażliwe i specyficzne dla skutków niekorzystnych doświadczeń z dzieciństwa; odtworzenie efektów kanonicznych nie stanowi wystarczającego dowodu w tym przypadku, a obecna próba nie posiada odpowiedniej mocy statystycznej, aby go dostarczyć. Głównym celem niniejszego raportu jest zatem techniczna i metodologiczna wykonalność zintegrowanego zestawu testów: sprawdzenie, czy nabywanie lęku (threat acquisition), instrumentalne unikanie z ulgą (instrumental avoidance with relief), wygaszanie i powrót lęku w odpowiedzi na bodźce społeczne oraz probabilistyczne uczenie się nagrody mogą być nabywane równocześnie za pośrednictwem kanałów autonomicznych, behawioralnych i samoopisowych w ramach jednej sesji, oraz czy proces ten dostarcza stabilnych, reużywalnych wskaźników dla każdego uczestnika (kontrasty różnicowe SCR, kontrast operacyjnej ulgi, parametry alfa i beta Q-learningu oraz indywidualne nachylenia trajektorii uczenia się). Ocena zmian w uczeniu się związanych z ACE stanowi wtórny, eksploracyjny i ilustracyjny cel: przedstawione tutaj analizy różnic indywidualnych mają na celu zademonstrowanie zdolności pomiarowych protokołu i udostępnienie jego potencjalnych wskaźników do przyszłych prac, a nie specyficzne testowanie ścieżek powiązania traumy z uczeniem się. Protokół dostarcza zatem potencjalnych wskaźników; kwestia tego, czy posiadają one wrażliwość i specyficzność wymaganą do charakterystyki neuropoznawczych skutków niekorzystnych doświadczeń z dzieciństwa, pozostaje do ustalenia w większych, idealnie wzbogaconych o grupy ekstremalne i zarejestrowanych wcześniej próbach^1,14.

Protokół

Niniejszy protokół opisuje procedury i instrumentarium wykorzystywane do pomiaru reakcji przewodnictwa skóry (SCR) u zdrowych uczestników w wieku 18 lat lub więcej, zgodnie z wymogami komisji etyki. Przed przystąpieniem do badania wszyscy uczestnicy podpisali formularz świadomej zgody, który obejmował również możliwość ponownego kontaktu po sześciu miesiącach w celu przeprowadzenia oceny kontrolnej. Wszystkie procedury opisane w niniejszym dokumencie zostały zatwierdzone przez Komisję Etyki Naukowej Universidad de los Andes (ID: CEC2025023).

UWAGA: Niniejszy protokół zawiera szczegółowy opis pełnego przebiegu eksperymentalnego (Rysunek 1), obejmujący harmonogram uczestników, przygotowanie laboratoryjne, akwizycję sygnałów fizjologicznych, organizację danych oraz przetwarzanie danych po zakończeniu eksperymentu. Ponadto opisuje procedurę szkolenia personelu, wdrożoną w celu zapewnienia, że pomiary SCR są zbierane w sposób spójny, znormalizowany i niezawodny we wszystkich sesjach eksperymentalnych.

Rysunek 1: Ogólny schemat projektu badaniaKażdy uczestnik ukończył jedną sesję laboratoryjną obejmującą trzy następujące po sobie paradygmaty behawioralne: pawłowowskie i operacyjne warunkowanie lęku z unikaniem (eksperyment 1), nabywanie, wygaszanie i ponowne nabywanie lęku z bodźcami społecznymi (eksperyment 2) oraz probabilistyczną naukę nagrody (eksperyment 3). Zebrano również samoopisy dotyczące niekorzystnych doświadczeń z dzieciństwa (CTQ-SF), pozytywnych doświadczeń z dzieciństwa (BCE) oraz aktualnych objawów (PHQ-9, GAD-7, STAI). Równocześnie rejestrowano dane wielokanałowe — reakcję przewodnictwa skóry, zachowanie (unikanie, wybory probabilistyczne) oraz oceny subiektywne (oczekiwanie, zagrożenie, ulga). Wskaźniki dla poszczególnych uczestników wprowadzono do analiz różnic indywidualnych (patrz Plik uzupełniający 2). Prosimy kliknąć tutaj, aby wyświetlić większą wersję tej ryciny.

1. Szkolenie personelu

1. Przeszkol każdego członka zespołu w trzech kolejnych etapach, aby zapewnić standaryzację i dokładność pomiarów danych.
   1. Przeprowadź próby wewnętrzne, w których każdy pracownik pobiera próbki i wykonuje wszystkie trzy eksperymenty zgodnie z odpowiednimi protokołami, aby osoba szkolona zapoznała się ze sprzętem oraz sposobem postępowania z uczestnikami.
   2. Następnie poleć każdej osobie szkolonej pobranie próbek od rzeczywistych uczestników pod nadzorem co najmniej jednego z głównych badaczy, w celu zweryfikowania umiejętności realizacji protokołu i skorygowania ewentualnych błędów.
   3. Upoważnij asystenta do samodzielnego pobierania próbek i planowania wizyt nowych uczestników dopiero po prawidłowym zastosowaniu pełnego protokołu pod nadzorem.

2. Harmonogram

1. Zrekrutuj i zaplanuj wizyty uczestników za pośrednictwem mediów społecznościowych, przedstawiając ogólne cele badania oraz kryteria uczestnictwa.
   1. Stwórz plakat cyfrowy i udostępnij go w kanałach rekrutacyjnych, aby dotrzeć do jak największej liczby potencjalnych uczestników.
   2. Poinstruuj zainteresowane osoby, aby skontaktowały się z zespołem badawczym drogą mailową i ustaliły termin sesji w dogodnym dla uczestnika dniu.
   3. Prześlij uczestnikowi link do ankiety online zatytułowanej „Niewidzialne ślady: Rola uczenia się asocjacyjnego w relacji między niekorzystnymi doświadczeniami z dzieciństwa a zdrowiem psychicznym w dorosłości”.
   4. Rozpocznij kwestionariusz od formularza świadomej zgody i wymagaj od uczestnika jego przeczytania i zaakceptowania przed wyświetleniem kolejnych pytań.
   5. Uwzględnij w kwestionariuszu sekcję socjodemograficzną oraz następujące zwalidowane skale psychometryczne: Patient Health Questionnaire-9 (PHQ-9)¹⁵, Generalized Anxiety Disorder Screener (GAD-7)¹⁶, State-Trait Anxiety Inventory (STAI)¹⁷, Childhood Trauma Questionnaire—Short Form (CTQ-SF)¹⁸ oraz Benevolent Childhood Experiences (BCEs)¹⁰.

3. Przygotowania

1. Upewnij się, że co najmniej jeden członek personelu znajduje się w laboratorium przed przybyciem uczestnika. Przygotuj środowisko eksperymentalne, zweryfikuj prawidłowe działanie sprzętu i potwierdź spełnienie wszystkich wymogów protokołu przed rozpoczęciem sesji:
   1. Włącz komputer laboratoryjny i zweryfikuj, czy system operacyjny, oprogramowanie eksperymentalne oraz wszystkie urządzenia peryferyjne działają poprawnie.
   2. Potwierdź, że pliki eksperymentalne i system akwizycji danych są gotowe do użycia.
   3. Otwórz i przejrzyj dzienny plik przebiegu przed wejściem uczestnika do laboratorium.
   4. Zidentyfikuj odpowiadający kod identyfikacyjny (ID) przypisany do przybywającego uczestnika.
   5. Zweryfikuj kolejność wykonania warunków eksperymentalnych zgodnie z predefined counterbalancing.
   6. Upewnij się, że uczestnik został przypisany do prawidłowej kolejności eksperymentalnej przed rozpoczęciem jakiejkolwiek akwizycji danych.
      UWAGA: Dzienny plik przebiegu zawiera wszystkie niezbędne informacje do przypisania ID uczestnika i ustalenia kolejności wykonania eksperymentu przy zachowaniu wymaganego counterbalancingu we wszystkich warunkach eksperymentalnych. Na przykład uczestnikowi może zostać przypisane ID „015”.
   7. Zorganizuj przechowywanie danych na komputerze laboratoryjnym zgodnie ze zstandaryzowaną strukturą katalogów wymaganą przez zautomatyzowany potok przetwarzania: jeden folder najwyższego poziomu na eksperyment, jeden podfolder na warunek counterbalancingu i jeden folder na ID uczestnika, plus dwa globalne foldery, do których trafiają przetworzone dane i skonsolidowane bazy danych (patrz Supplementary File 1).
   8. Przed rozpoczęciem akwizycji danych utwórz folder uczestnika odpowiadający ID i warunkowi counterbalancingu wymienionym w dziennym pliku przebiegu, a w trakcie sesji stosuj konwencje nazewnictwa katalogów i plików określone w Supplementary File 1, ponieważ skrypty wstępnego przetwarzania i bazy danych lokalizują pliki według ścieżki i nazwy.
      UWAGA: Drzewo katalogów, etykiety podfolderów counterbalancingu, konwencje nazewnictwa plików oraz przykład wykonania znajdują się w Supplementary File 1. Odstąpienie od tych konwencji uniemożliwi zautomatyzowanemu potokowi zlokalizowanie plików uczestnika.
   9. Upewnij się, że biurko eksperymentalne jest całkowicie wolne od zewnętrznych lub rozpraszających przedmiotów. Na biurku dopuszczalny jest tylko system akwizycji danych i urządzenia peryferyjne komputera niezbędne do przeprowadzenia eksperymentu.
   10. Zaproś uczestnika do pomieszczenia w spokojny i profesjonalny sposób.
   11. Poproś uczestnika o odłożenie wszystkich przedmiotów osobistych w wyznaczonym miejscu.
   12. Poinstruuj uczestnika, aby przełączył urządzenie mobilne w tryb cichy, aby uniknąć przerw lub rozproszeń podczas sesji eksperymentalnej.
   13. Poproś uczestnika o zdjęcie wszystkich dodatków z niedominującej dłoni, zwłaszcza pierścionków, bransoletek lub jakichkolwiek przedmiotów znajdujących się na palcu środkowym i serdecznym, ponieważ mogą one zakłócać pomiary.
   14. Poprowadź uczestnika, aby usiadł wygodnie na krześle ustawionym przed komputerem laboratoryjnym.
   15. Przekaż uczestnikowi wydrukowaną fizyczną kopię dokumentu świadomej zgody.
   16. Zapewnij uczestnikowi wystarczającą ilość czasu na przeczytanie dokumentu i zadanie pytań w razie potrzeby.
   17. Przed rozpoczęciem jakiejkolwiek procedury eksperymentalnej potwierdź, że formularz świadomej zgody został prawidłowo podpisany.
       UWAGA: Procedura świadomej zgody jest powtarzana w formie fizycznej zgodnie z wymogami ustanowionymi przez komisję etyczną oraz w celu utrzymania fizycznej kopii zapasowej dokumentacji zgody uczestnika.

4. Układ doświadczalny

UWAGA: Układ eksperymentalny musi być zgodny ze ścisłym i znormalizowanym protokołem, aby zapewnić, że wszystkie pomiary fizjologiczne są pozyskiwane w identycznych, kontrolowanych warunkach u wszystkich uczestników.

1. Włącz system akwizycji i upewnij się, że urządzenie jest prawidłowo podłączone do komputera laboratoryjnego i rozpoznawane przez oprogramowanie systemu akwizycji (patrz Rysunek 2A–E).
2. Przed przystąpieniem do przygotowania uczestnika ponownie potwierdź, że wszystkie wymagane moduły i urządzenia peryferyjne działają prawidłowo.
3. Pobierz dwie elektrody do pomiaru aktywności elektrodermalnej (EDA) (patrz Rysunek 2F).
4. Na powierzchnię stykową każdej elektrody nałóż niewielką ilość żelu przewodzącego (patrz Rysunek 2G,H).
5. Upewnij się, że żel przewodzący jest równomiernie rozprowadzony na powierzchni elektrody, aby poprawić kontakt elektryczny ze skórą uczestnika i zoptymalizować jakość sygnału.
   UWAGA: Jeśli na elektrody nie zostanie nałożony żel przewodzący, zarejestrowany sygnał może zawierać nadmierny szum, a jakość pomiaru reakcji przewodnictwa skóry (SCR) może zostać poważnie obniżona.
6. Umieść elektrody na niedominującej dłoni uczestnika.
7. Przymocuj jedną elektrodę do pierwszej paliczki palca środkowego (trzeciego palca), a drugą elektrodę do pierwszej paliczki palca serdecznego (czwartego palca) (patrz Rysunek 2I).
8. Upewnij się, że obie elektrody są mocno przymocowane i utrzymują stabilny kontakt ze skórą, nie powodując dyskomfortu u uczestnika.
9. Załóż opaskę na nadgarstek uczestnika.
10. Podczas etapu kalibracji pozostaw elektrody EDA odłączone od opaski na nadgarstek (patrz Rysunek 2J).
11. Włącz opaskę na nadgarstek, aby nawiązać bezprzewodową komunikację z fizjologicznym systemem akwizycji.
12. Potwierdź, że urządzenie zostało pomyślnie wykryte.
    UWAGA: Przez całą sesję eksperymentalną należy zwrócić szczególną uwagę na opaskę na nadgarstek. Personel musi stale weryfikować, czy urządzenie pozostaje włączone i połączone przed rozpoczęciem eksperymentu, ponieważ każda przerwa w komunikacji może zakłócić rejestrację fizjologiczną.
13. Uruchom proces akwizycji w oprogramowaniu do akwizycji.
14. Zaczekaj na okno kalibracji, które pojawi się automatycznie na ekranie po rozpoczęciu akwizycji.
15. Wykonaj procedurę kalibracji, gdy elektrody pozostają odłączone od opaski na nadgarstek.
16. Postępuj zgodnie z instrukcjami kalibracji wyświetlanymi przez oprogramowanie, aż procedura zostanie zakończona.
17. Po pomyślnej kalibracji podłącz elektrody EDA do opaski na nadgarstek (patrz Rysunek 2K).
18. Zweryfikuj w oprogramowaniu, czy sygnał reakcji przewodnictwa skóry (SCR) jest prawidłowo rejestrowany.
19. Poleć uczestnikowi, aby podczas całego eksperymentu trzymał niedominującą dłoń całkowicie nieruchomo.
20. Wyjaśnij, że niepotrzebne ruchy, skurcze palców lub zmiany postawy mogą wprowadzić szum do sygnału SCR.
21. Poproś uczestnika o zachowanie wygodnej i rozluźnionej postawy podczas sesji.
22. Przed rozpoczęciem zadania eksperymentalnego przekaż uczestnikowi słuchawki.
23. Upewnij się, że słuchawki działają prawidłowo i że uczestnik wyraźnie słyszy bodźce słuchowe prezentowane podczas eksperymentu.
24. Uruchom zadanie eksperymentalne w PsychoPy¹⁹.
25. Po otwarciu interfejsu PsychoPy wpisz imię uczestnika w dodatkowym oknie, które o to prosi.
26. Przed rozpoczęciem eksperymentu wprowadź przypisany identyfikator (ID) uczestnika dokładnie tak, jak określono w dziennym pliku rejestracyjnym.
    UWAGA: Nawiązując do poprzedniego przykładu, ID uczestnika wprowadzone w PsychoPy powinno brzmieć „015”.

Rycina 2: System akwizycji, materiały i rozmieszczenie elektrod do pomiaru przewodnictwa skóry. (AJednostka główna Biopac MP20.B) Moduł akwizycji sygnałów fizjologicznych (PPG/EDA). (C) Moduł złączy czujników. (D) Moduł wejść analogowych. (E) moduł TTL do komunikacji pomiędzy PsychoPy a AcqKnowledge. (F) Elektrody jednorazowe (EL507A). (G) Żel izotoniczny (GEL101A) w celu poprawy kontaktu ze skórą. (H) Nakładanie żelu na elektrodę. (I) Elektrody umieszczone w pierwszej paliczce trzeciego i czwartego palca niedominującej ręki. (J) Umiejscowienie opaski na nadgarstku niedominującej dłoni do pomiaru SCR. (K) Elektrody podłączone po procesie kalibracji. Proszę kliknąć tutaj, aby wyświetlić powiększoną wersję tej ryciny.

5. Rozpoczęcie eksperymentu

1. Przed rozpoczęciem zadania eksperymentalnego szczegółowo wyjaśnij uczestnikowi sposób odpowiadania na pytania prezentowane podczas eksperymentu.
2. Upewnij się, że uczestnik jasno rozumie: (i) metodę odpowiedzi stosowaną podczas zadania, (ii) znaczenie instrukcji wyświetlanych na ekranie oraz (iii) wagę zachowania uwagi i minimalizowania niepotrzebnych ruchów przez cały czas trwania eksperymentu.
3. Odpowiedz na wszelkie pozostałe pytania uczestnika przed rozpoczęciem sesji nagraniowej.
4. Przeprowadź końcową weryfikację kompletnego układu eksperymentalnego, aby upewnić się, że wszystkie systemy funkcjonują prawidłowo zgodnie z ustalonym protokołem, w tym: komunikacja systemu akwizycji fizjologicznej, połączenie paska na nadgarstku, jakość sygnału SCR, działanie programu PsychoPy, prezentacja dźwięku przez słuchawki oraz poprawna rejestracja identyfikatora uczestnika.
5. Po zweryfikowaniu wszystkich systemów i potwierdzeniu gotowości uczestnika do rozpoczęcia, uruchom zadanie eksperymentalne.
6. Opuść pomieszczenie eksperymentalne po rozpoczęciu zadania, aby zminimalizować wpływy zewnętrzne i rozpraszacze podczas akwizycji danych.
7. Pozostań w pobliżu i bądź dostępny w razie potrzeby udzielenia wsparcia technicznego lub pomocy uczestnikowi, a następnie poczekaj, aż uczestnik zakończy sesję.

6. Między eksperymentami

1. Po zakończeniu zadania przez uczestnika ponownie wejdź do pomieszczenia eksperymentalnego i zatrzymaj rejestrację fizjologiczną w oprogramowaniu do akwizycji.
2. Zapisz rejestrację fizjologiczną w folderze uczestnika jako plik akwizycyjny, a następnie wyeksportuj tę samą rejestrację do formatu MATLAB wraz z zdarzeniami, aby wyeksportowany plik zawierał markery bodźców generowane przez PsychoPy poprzez moduł TTL; proces eksportu generuje dodatkowo oddzielny plik markerów.
   UWAGA: Informacje o zdarzeniach i markerach są wymagane przez potok wstępnego przetwarzania (Sekcja 8) w celu segmentacji sygnału według próby i typu bodźca.
3. Zapisz arkusz wynikowy PsychoPy wygenerowany po zakończeniu zadania w tym samym folderze uczestnika. Dla wszystkich czterech plików zastosuj ustandaryzowaną konwencję nazewnictwa plików szczegółowo opisaną w Supplementary File 1.
   UWAGA: Po zakończeniu każdego eksperymentu folder uczestnika musi zawierać plik akwizycyjny, wyeksportowany plik MATLAB, plik markerów oraz arkusz PsychoPy. Dokładne nazwy, ścieżki i przykład wykonania podano w Supplementary File 1.
4. Ostrożnie odłącz elektrody EDA od uczestnika, upewniając się, że podczas ich usuwania nie dochodzi do nadmiernego ruchu ani dyskomfortu.
5. Otwórz kolejne zadanie eksperymentalne w PsychoPy i zrestartuj oprogramowanie do akwizycji w przygotowaniu do następnego eksperymentu.
6. Powtórz całą procedurę przygotowania i akwizycji, zaczynając od kroku 4.1.
   UWAGA: Pełna sesja eksperymentalna składa się z trzech niezależnych eksperymentów. W związku z tym, po zakończeniu drugiego eksperymentu, opisaną powyżej procedurę należy powtórzyć dla trzeciego eksperymentu.
7. Po zakończeniu pełnej sesji eksperymentalnej upewnij się, że uczestnik posiada trzy podfoldery dla każdego zadania eksperymentalnego, a każdy z nich zawiera wszystkie wspomniane wcześniej pliki.
   UWAGA: Przybliżony czas trwania każdego zadania eksperymentalnego został wcześniej oszacowany, aby umożliwić personelowi monitorowanie uczestnika i weryfikację prawidłowego działania systemu akwizycji w trakcie sesji. Szacowany czas trwania każdego eksperymentu jest następujący:
   Experiment_1: około 24 min.
   Experiment_2: około 17 min.
   Experiment_3: około 8 min.
   Biorąc pod uwagę przygotowanie, kalibrację, okresy przejściowe między eksperymentami i procedurę finalizacji, pełna sesja eksperymentalna trwa około 60 min.

7. Zakończenie eksperymentów

1. Zakończ sesję rejestracji fizjologicznej po wykonaniu wszystkich trzech zadań eksperymentalnych.
2. Zatrzymaj proces akwizycji w oprogramowaniu do akwizycji, jeśli nie został on jeszcze zatrzymany.
3. Odłącz elektrody EDA od opaski na nadgarstek i zdejmij opaskę z nadgarstka uczestnika.
4. Pozwól uczestnikowi na samodzielne usunięcie elektrod EDA, aby zminimalizować dyskomfort i zapewnić bezpieczne oddzielenie ich od skóry.
5. Przed zakończeniem sesji upewnij się, że wszystkie pliki eksperymentalne i zapisy fizjologiczne zostały poprawnie zapisane.
6. Podziękuj uczestnikowi za współpracę i zaoferuj lekką przekąskę w ramach uznania po zakończeniu procedury eksperymentalnej.
   UWAGA: Jeśli podczas rejestracji fizjologicznej wystąpią jakiekolwiek problemy wynikające z kwestii technicznych, w tym, ale nie ograniczając się do: utraty komunikacji między opaską na nadgarstek a modułem systemu akwizycji fizjologicznej, nieoczekiwanego wyłączenia opaski, poluzowania lub częściowego odklejenia elektrod, tymczasowych przerw w sygnale lub nadmiernego szumu spowodowanego problemami z połączeniem, eksperyment musi być kontynuowany zgodnie z planem, a uczestnik nie może powtarzać sesji eksperymentalnej.

8. Przetwarzanie wstępne danych

UWAGA: Po zakończeniu sesji eksperymentalnej i prawidłowym zapisaniu wszystkich rejestracji fizjologicznych, dane SCR muszą zostać poddane standaryzowanej procedurze wstępnego przetwarzania przed analizą.

1. Uruchom Format_Ledalab Skrypt MATLAB do reorganizacji struktury danych zapisów fizjologicznych wyeksportowanych z oprogramowania akwizycyjnego, tak aby były one kompatybilne z Ledalab — zestawem narzędzi opartym na środowisku MATLAB, przeznaczonym do analizy sygnałów EDA.
   UWAGA: W Ledalab_Format.mat kod, zdefiniuj ścieżkę do {Identification_Code}.mat plik jako zmienna wejściowa. Pozwala to na konwersję wyeksportowanego pliku z zapisem fizjologicznym do formatu, który może zostać prawidłowo odczytany i przetworzony przez program Ledalab. Po zakończeniu procesu konwersji należy wygenerować nowy plik MATLAB i zapisać go w odpowiednim folderze uczestnika, stosując następującą konwencję nazewnictwa: Ledalab_{Kod_Identyfikacyjny}.matPostępując zgodnie z poprzednim przykładem, jeśli dane z Experiment_1 zostaną przekonwertowane dla uczestnika „015”, wynikowy plik musi otrzymać nazwę: Ledalab_015.mat.
2. Otwórz program Ledalab, w pasku menu znajdującym się w lewym górnym rogu wybierz Plik > Import danych > Plik Matlab (*.mat)Następnie należy wczytać nowo wygenerowany plik danych odpowiadający warunkowi eksperymentalnemu uczestnika.
3. Wprowadź parametry próbkowania w oknie konfiguracji, które program Ledalab wyświetla po załadowaniu pliku.
4. Oryginalna częstotliwość akwizycji sygnału SCR wynosi 20 Hz. Aby zmniejszyć obciążenie obliczeniowe, należy przeprowadzić downsampling sygnału do 10 Hz, korzystając z następujących parametrów: Docelowa częstotliwość próbkowania: 10 Hz, Współczynnik downsamplingu: 20, Metoda ponownego próbkowania: Steps.
5. Po zakończeniu procedury downsamplingu należy przeprowadzić ciągłą analizę dekompozycji (CDA).²⁰ w programie Ledalab, aby rozłożyć sygnał EDA na komponenty toniczny i fazowy.
6. W pasku menu wybrać Analiza > Ciągła analiza dekompozycji (ekstrakcja ciągłej aktywności fazowej/tonicznej).
7. Należy poczekać, aż na ekranie pojawi się okno konfiguracji.
8. W tym oknie wybierz Optymalizacja opcja automatycznego dostosowania parametrów analizy.
9. Po zakończeniu procesu optymalizacji należy kliknąć Zastosuj aby rozpocząć analizę CDA.
10. Po zakończeniu analizy CDA należy wybrać Wyniki > Analiza zdarzeń, na ekranie pojawi się okno konfiguracji.
11. Ustaw minimalny próg amplitudy na wartość domyślną Ledalab wynoszącą 0.01 µS i pozostaw opcję skali z (z-scale) niezaznaczoną. Markery zdarzeń wyeksportowane z oprogramowania akwizycyjnego oddzielnie tagują początek bodźca warunkowego oraz początek bodźca bezwarunkowego, dzięki czemu analiza powiązana ze zdarzeniami zwraca odpowiedź dla każdego z nich. Ustaw okno odpowiedzi w następujący sposób:
    1. W eksperymencie 1 należy wykorzystać przedział od 0 s do 9 s po markerze zdarzenia.
    2. W przypadku eksperymentu 2 należy wykorzystać przedział czasowy od 0 s do 6 s po markerze zdarzenia.
12. Wyeksportuj wynik jako plik arkusza kalkulacyjnego. Program Ledalab generuje arkusz zawierający istotne informacje fizjologiczne i zdarzeniowe wyodrębnione z sygnału SCR.
    UWAGA: Okno odpowiedzi odpowiada pełnemu czasowi trwania bodźca warunkowego w każdym zadaniu (Tabela uzupełniająca 19 s w eksperymencie 1 i 6 s w eksperymencie 2), tak aby odpowiedź wywołana przez CS obejmowała cały odstęp CS-US i nie była zanieczyszczona reakcją bezwarunkową, która jest oceniana oddzielnie na podstawie własnego znacznika zdarzenia. Odpowiedzi spadające poniżej 0.01 µS progi są zapisywane jako zero przez program Ledalab i pozostają w analizie jako zera; nie należy ich usuwać, ponieważ ich usunięcie doprowadziłoby do zawyżenia średniej odpowiedzi u uczestników o niskim poziomie reakcji.
13. Powtórz pełną procedurę wstępnego przetwarzania, downsamplingu i CDA dla Eksperymentu 2 (patrz UWAGA poniżej dotyczącą Eksperymentu 3, który opiera się na innej procedurze i nie wymaga wyników CDA).
    UWAGA: Na koniec etapu wstępnego przetwarzania każdy folder eksperymentalny musi zawierać dodatkowy plik arkusza odpowiadający wynikom analizy CDA wygenerowanym przez program Ledalab. Plik ten musi zostać następnie przekonwertowany do formatu .xlsx w celu przechowywania, organizacji i dalszej analizy. Eksperyment 3 wymaga innej procedury wstępnego przetwarzania. W przypadku tego eksperymentu należy użyć wyłącznie skryptu MATLAB; nie są wymagane wyniki CDA, a jedynie wartości alfa i beta. Po uruchomieniu skryptu dla „Experiment_3” wartości alfa i beta są automatycznie wyodrębniane, łączone z informacjami behawioralnymi, a wynikowy arkusz jest zapisywany w Dane_Globalne/Eksperyment_3.
14. Przeprowadź kontrolę jakości sygnału oraz opracuj procedury postępowania z osobami nieodpowiadającymi i artefaktami.
    1. Przed przeprowadzeniem jakiejkolwiek analizy statystycznej należy wyświetlić w programie Ledalab pełny, podpróbkowany zapis przewodnictwa skóry każdego uczestnika i poddać go inspekcji wizualnej od pierwszego do ostatniego znacznika zdarzeń. Inspekcję tę należy przeprowadzić dla każdego uczestnika oraz dla każdego zadania osobno, ponieważ jakość sygnału jest specyficzna dla danego kanału i zadania.
    2. Odrzuć cały zapis i potraktuj kanał SCR w danym zadaniu jako brakujący dla tego uczestnika, jeśli zaobserwano którykolwiek z poniższych przypadków: (i) sygnał płaski lub nieobecny podczas zadania, co wskazuje na utratę komunikacji bezprzewodowej z opaską na nadgarstek, wyłączenie opaski na nadgarstek lub odczepienie elektrody; (ii) toniczny poziom przewodnictwa skóry poniżej 0.05 µS utrzymujący się przez cały czas trwania zadania, co wskazuje na niewłaściwy kontakt elektrody ze skórą, a nie na niski poziom pobudzenia; (iii) nieinterpretowalny dryft lub nagły, trwały wzrost amplitudy, który nie jest zsynchronizowany czasowo z żadnym zdarzeniem; lub (iv) nasycenie zakresu wzmacniacza.
       UWAGA: Nie powtarzać sesji i nie wykluczać uczestnika z pozostałych zadań ani z kanałów behawioralnych i samoopisowych.
    3. Uznaj uczestnika za osobę niewykazującą reakcji (non-responder) w danym zadaniu, jeśli żadna reakcja fazowa nie osiągnie lub nie przekroczy 0.01 µS próg dla dowolnego zdarzenia w tym zadaniu, w tym dla zdarzeń bodźca bezwarunkowego w próbach wzmocnionych — to znaczy, jeśli uczestnik nie wykazuje mierzalnej reakcji elektrodermalnej nawet na sam awersyjny wynik.
       1. Wyklucz osobę niewykazującą reakcji ze wszystkich kanałów danego zadania — zarówno z przewodnictwa skóry, zachowania, jak i ocen subiektywnych — ponieważ brak jakiejkolwiek odpowiedzi elektrodermalnej, nawet na bodziec bezwarunkowy, wskazuje, że system elektrodermalny nie był mierzalny w danej sesji i poddaje w wątpliwość, czy uczestnik w ogóle zaangażował się w zależność.
       2. Zachowaj tego uczestnika w dwóch pozostałych zadaniach. Odróżnij ten przypadek od technicznej utraty sygnału (np. odklejenia się elektrody lub utraty komunikacji bezprzewodowej opaski na nadgarstku), w którym uczestnik odpowiedział, lecz sygnał nie został zarejestrowany: w takim przypadku uznaj kanał SCR w tym zadaniu za brakujący, ale zachowaj dane behawioralne i subiektywne z tego zadania, ponieważ nie wpływa na nie jakość sygnału elektrodermalnego.
       3. Należy oddzielnie podać odsetek osób nieodpowiadających oraz odsetek strat technicznych dla każdego zadania.
    4. Zidentyfikuj artefakty ruchowe na zapisie jako (i) gwałtowne narastające przejściówki, które nie są zsynchronizowane czasowo z żadnym markerem zdarzeń, lub (ii) skokowe przesunięcia poziomu tonicznego spowodowane skurczem palców, zmianą postawy ciała lub pocieraniem elektrod o krzesło lub biurko.
    5. Oznacz każdą próbę zawierającą taki artefakt w obrębie okna punktacji i wyklucz ją na poziomie próby; nie wykluczaj uczestnika.
    6. Wyklucz uczestnika ze wszystkich kanałów danego zadania, a nie tylko z analizy SCR, jeżeli więcej niż 25% prób w tym zadaniu zostanie oznaczonych jako zanieczyszczone artefaktami: pozostałe próby nie pozwalają już na uzyskanie stabilnej oceny dla danego uczestnika, a warunki rejestracji w tej sesji są nieadekwatne dla każdego kanału. Zachowaj tego uczestnika w dwóch pozostałych zadaniach.
    7. Przekształć amplitudy na poziomie prób za pomocą funkcji log(SCR + 1) przed uśrednieniem, aby znormalizować prawoskośny rozkład amplitud elektrodermalnych; wszelkie ujemne wartości CDA, będące rzadkim następstwem dryftu linii bazowej, sprowadź do zera przed przeprowadzeniem transformacji.
    8. Zagreguj przekształcone próby, aby uzyskać jedną wartość na uczestnika, na fazę i na bodziec.
    9. Należy podać analityczną wartość n oddzielnie dla każdego kanału (SCR, zachowanie, oceny) oraz dla każdego zadania, ponieważ utrata danych specyficzna dla danego kanału powoduje rozbieżność tych wartości n.
    10. Każdą decyzję podjętą w krokach 8.14.1–8.14.9 należy odnotować w dzienniku jakości dla każdego uczestnika, zawierającym: identyfikator uczestnika, zadanie, warunek kontrbalansowania, informację o zaakceptowaniu lub odrzuceniu śladu (z podaniem przyczyny), zakres poziomu tonicznego, liczbę i tożsamość prób odrzuconych ze względu na artefakty, procent prób odrzuconych ze względu na artefakty, status osoby nieodpowiadającej (non-responder) oraz końcową wartość n w analizie dla każdego kanału.
    11. Przechowuj dziennik jakości wraz z konsolidowanymi bazami danych, aby utrata danych specyficznych dla danego kanału była możliwa do zweryfikowania i odtworzenia.
        UWAGA: W obecnej próbie żaden uczestnik nie spełnił kryterium braku reakcji z kroku 8.14.3, a żaden uczestnik nie przekroczył 25-procentowego progu artefaktów z kroku 8.14.6; w związku z tym żaden uczestnik nie został wykluczony ze wszystkich kanałów danego zadania. Rozbieżności w analitycznej liczbie n wynikają z dwóch niezależnych przyczyn: technicznej utraty kanału elektrodermalnego, co pozostawia nienaruszone rejestry behawioralne i subiektywne dla tego zadania, oraz niekompletnych zapisów behawioralnych lub raportów własnych (zadanie nieukończone lub brak odpowiedzi na skali wizualno-analogowej), co jest niezależne od jakości sygnału elektrodermalnego. Dokładna analityczna liczba n dla każdego kanału i każdego zadania jest podana w akapicie dotyczącym próby analitycznej w sekcji Wyniki Reprezentatywne. Eksperyment 3 nie obejmuje kanału SCR, zatem jego n odzwierciedla utratę danych behawioralnych, a nie elektrodermalnych. Jawne raportowanie tych kryteriów bezpośrednio odnosi się do braku harmonizacji w operacjonalizacji i raportowaniu wyników elektrodermalnych, na co wskazywali Ruge i wsp.¹.

9. Bazy danych

1. Uruchom skrypt Python Data_Bases.py, aby połączyć dla każdego uczestnika pomiary fizjologiczne uzyskane z zapisów SCR z odpowiedziami zebranymi podczas zadania eksperymentalnego.
   UWAGA: Skrypt integruje informacje uzyskane z zapisów fizjologicznych przetworzonych w programie Ledalab, wyniki analizy CDA oraz arkusze odpowiedzi PsychoPy wygenerowane podczas eksperymentu.
2. Po pomyślnym uruchomieniu skryptu upewnij się, że wygenerowano skonsolidowany arkusz zawierający zarówno informacje fizjologiczne, jak i behawioralne dla pojedynczego uczestnika, a następnie został on zapisany w folderze Global_Data.
   UWAGA: Postępując zgodnie z poprzednim przykładem, jeśli do analizy zostanie wybrany Experiment_1, skrypt Python automatycznie przeszuka foldery wszystkich uczestników powiązanych z tym eksperymentem, połączy wyniki CDA z odpowiadającymi im danymi behawioralnymi dla każdego uczestnika i wygeneruje indywidualny plik arkusza dla każdego uczestnika w folderze Global_Data/Exp_1 .
3. Po wygenerowaniu indywidualnych baz danych uczestników użyj skryptu Python Completed_Bases_Per_Experiment.py, aby połączyć dane od wszystkich uczestników dla każdego zadania eksperymentalnego.
   UWAGA: Skrypt łączy informacje z folderów wszystkich uczestników w jedną ujednoliconą bazę danych dla każdego eksperymentu, co ułatwia późniejszą analizę statystyczną i przetwarzanie danych. Jeśli procedura zakończy się pomyślnie, zostaną wygenerowane trzy końcowe arkusze, z których każdy odpowiada jednemu z trzech eksperymentów:
   Jeden arkusz dla Experiment_1
   Jeden arkusz dla Experiment_2
   Jeden arkusz dla Experiment_3
4. Zapisz powstałe kompletne bazy danych w folderze Complete_Data_Bases.

Wyniki

Próbka analityczna

Łącznie 38 zdrowych osób dorosłych ukończyło pełną sesję eksperymentalną oraz baterię kwestionariuszy samoopisowych (CTQ-SF, BCE, PHQ-9, GAD-7, STAI). Wielkość próby dla poszczególnych analiz różniła się nieznacznie ze względu na utratę danych w konkretnych kanałach, a nie z powodu wycofania się uczestników. Wielkość próby w zależności od analizy: Eksperyment 1 — analizy ANOVA dla SCR i ocen (fazy pawłowowska i operantna), n = 37; ANOVA dla nacisnięć przycis...

Dyskusja

Niniejsze wyniki potwierdzają techniczną i metodologiczną wykonalność zintegrowanego, jednosesyjnego zestawu badań obejmującego nabywanie reakcji na zagrożenie z kontrolą instrumentalną, uczenie się bezpieczeństwa i powrót lęku oraz probabilistyczne uczenie się nagrody. W próbie od 35 do 38 zdrowych dorosłych (analityczna wielkość próby różniła się nieznacznie między eksperymentami ze względu na utratę sygnału w konkretnych kanałach, a nie z powodu rezygnacji uczestników) każdy paradygmat odtworzył swój kanoniczny efekt:...

Materiały

Lista materiałów użytych w tym artykule

Nazwa	Firma	Numer katalogowy	Komentarze
Oprogramowanie AcqKnowledge	BIOPAC Systems Inc.	ACK100W (Windows) / ACK100M (Mac)	Oprogramowanie do akwizycji i analizy sygnałów fizjologicznych. RRID:SCR_014279 (należy zweryfikować z aktualnym wpisem SciCrunch).
afex (pakiet R)	Singmann, Bolker, Westfall, Aust & Ben-Shachar	Wersja 1.5-1	Pakiet R do eksperymentów factorialnych. Wykorzystany do wszystkich analiz ANOVA z powtarzanymi pomiarami (Eksperymenty 1-3) za pomocą funkcji aov_ez(). RRID:SCR_022761 (należy zweryfikować z aktualnym wpisem SciCrunch).
ARTool (pakiet R)	Wobbrock, Findlater, Gergle & Higgins	Wersja 0.11.2	Aligned Rank Transform dla nieparametrycznej analizy ANOVA factorialnej. Wykorzystany do analizy ANOVA Faza x Bodziec dla przewodnictwa skóry w Eksperymencie 2, którego rozkład jest niegaussowski.
Skala Benevolent Childhood Experiences (BCE)	Narayan, Rivera, Bernstein, Harris & Lieberman (2018)	Narzędzie z domeny publicznej (10 pozycji)	Wykorzystano adaptację w języku hiszpańskim. Brak przypisanego RRID dla tego narzędzia; należy cytować oryginalną publikację walidacyjną.
Opaska nadgarstkowa BioNomadix (nadajnik)	BIOPAC Systems Inc.	BN-PPGED-T	Noszony nadajnik sygnałów EDA i PPG. Stosowany w parze z modułem odbiorczym BioNomadix.
Childhood Trauma Questionnaire - Short Form (CTQ-SF)	Bernstein et al. (2003)	Zwalidowany retrospektywny kwestionariusz samoopisowy (28 pozycji)	Pięć podskal (EA, PA, SA, EN, PN). Brak RRID; należy cytować oryginalną publikację walidacyjną. Wykorzystano adaptację w języku hiszpańskim.
Żel przewodzący do elektrod EDA	BIOPAC Systems Inc.	GEL101A	Żel izotoniczny do pomiarów przewodnictwa skóry.
Jednorazowe elektrody EDA Ag/AgCl	BIOPAC Systems Inc.	EL507A	Jednorazowe elektrody do rejestracji przewodnictwa skóry.
Skala Zaburzeń Lękowych Uogólnionych (GAD-7)	Spitzer, Kroenke, Williams & Löwe (2006)	Samoopis (7 pozycji)	Wykorzystano zwalidowaną wersję hiszpańską. Brak RRID narzędzia; należy cytować oryginał.
ggplot2 (pakiet R)	Wickham	Wersja 4.0.3	System tworzenia wykresów oparty na gramatyce grafiki. RRID:SCR_014601 (należy zweryfikować z aktualnym wpisem SciCrunch).
Słuchawki (nauszne)	HyperX (HP Inc.)	Cloud III	Przewodowy zestaw słuchawkowy do gier o zamkniętej konstrukcji; używany do podawania słuchowego bodźca bezwarunkowego podczas warunkowania lękowego.
Ledalab	Benedek & Kaernbach (2010)	otwarta biblioteka MATLAB v3.2.5	Analiza Ciągłego Rozkładu (CDA) sygnałów przewodnictwa skóry. Brak przypisanego RRID (należy zamiast tego cytować oryginalną publikację).
lme4 (pakiet R)	Bates, Maechler, Bolker & Walker	Wersja 1.1-37	Liniowe modele z efektami mieszanymi. Wykorzystane do oszacowania nachylenia trajektorii uczenia się dla każdego uczestnika w Eksperymencie 3. RRID:SCR_015654 (należy zweryfikować z aktualnym wpisem SciCrunch).
MATLAB	MathWorks	R2025a	Wykorzystany do uruchomienia Ledalab oraz potoku wstępnego przetwarzania SCR. RRID:SCR_001622.
Patient Health Questionnaire-9 (PHQ-9)	Kroenke, Spitzer & Williams (2001)	Samoopis (9 pozycji)	Wykorzystano zwalidowaną wersję hiszpańską. Brak RRID narzędzia; należy cytować oryginał.
Jednostka akwizycji danych fizjologicznych (PsychoPy)	BIOPAC Systems Inc.	MP200	Główna jednostka akwizycji sygnałów fizjologicznych. Połączona z bezprzewodowym modułem EDA BioNomadix.
Python	Python Software Foundation	Wersja 3.12	Wykorzystany w potoku wstępnego przetwarzania, który łączy wyniki z Ledalab z zapisami behawioralnymi z PsychoPy (Data_Bases.py, Completed_Bases_Per_Experiment.py). RRID:SCR_008394 (należy zweryfikować z aktualnym wpisem SciCrunch).
R (środowisko obliczeń statystycznych)	R Foundation for Statistical Computing	Wersja 4.5.0	Środowisko, w którym przeprowadzono wszystkie analizy statystyczne. Modele moderacji oszacowano metodą zwykłych najmniejszych kwadratów za pomocą funkcji lm() z podstawowego pakietu stats, przy czym predyktory zostały zestandaryzowane (z-score), a człon interakcji obliczono jako ich iloczyn; nie użyto specjalistycznego pakietu do moderacji. RRID:SCR_001905 (należy zweryfikować z aktualnym wpisem SciCrunch).
Inwentarz Lęku Stanowego i Cechowego (STAI)	Spielberger et al. (1983)	STAI Formularz Y (40 pozycji, SAI + TAI)	Wykorzystano zwalidowaną wersję hiszpańską. Brak RRID narzędzia; należy cytować oryginał.
Monitor do prezentacji bodźców	Samsung	LS22D300GALXZS (S22D300, 22-calowy LED)	Ekran używany do prezentacji wizualnych bodźców CS+ / CS- oraz skal ocen.