Aprendizado Associativo e Experiências Adversas na Infância: Um Protocolo Multissistema

Resumo

Este protocolo descreve uma bateria integrada de 60 minutos — condicionamento pavloviano-operante de medo com evitação, aquisição–extinção–requisição de medo com estímulos sociais e aprendizagem de recompensa probabilística — que registra simultaneamente condutância da pele, comportamento e avaliações fase-a-fase para derivar índices individuais de aprendizagem de ameaça e recompensa em adultos.

Resumo

As experiências adversas na infância (ACEs) são fatores de risco transdiagnósticos bem estabelecidos para ansiedade e depressão na vida adulta, embora os mecanismos neurocognitivos que ligam adversidades precoces aos sintomas permaneçam pouco claros dentro de um quadro unificado. Este protocolo apresenta uma bateria experimental integrada e multissistêmica que capta a discriminação de ameaça, aprendizagem de segurança e sensibilidade à recompensa em uma única sessão laboratorial. Trinta e oito adultos saudáveis completaram três paradigmas comportamentais — condicionamento pavloviano-operante ao medo com evitação (Experimento 1), aquisição-extinção-reaquisição do medo com estímulos sociais (Experimento 2) e aprendizagem probabilística de recompensa (Experimento 3) — além de responderem a escalas validadas sobre adversidades na infância (CTQ-SF), experiências benevolentes na infância (BCE), depressão (PHQ-9) e ansiedade (GAD-7, STAI). Dados multicanal foram coletados simultaneamente: resposta eletrodérmica (SCR) como índice fisiológico de ativação autonômica, evitação por pressão de botão e escolhas probabilísticas como índices comportamentais, e avaliações subjetivas fase a fase de expectativa, ameaça e alívio. Cada paradigma produziu seu efeito canônico: discriminação pavloviana na SCR (p = 0,009, ηp² = 0,12), na expectativa (p < 0,001, ηp² = 0,58) e nas avaliações de ameaça (p < 0,001, ηp² = 0,35); alívio operante discriminando ameaça evitável de inevitável (p < 0,001, d = 0,86); resposta autonômica diferencial presente na aquisição, mas não na extinção no Experimento 2 (aquisição p = 0,008; extinção p = 0,168), coexistindo com conhecimento declarativo persistente da contingência (p < 0,001, d = 3,08); e aprendizagem probabilística de recompensa acima do acaso no Experimento 3 (M = 73%, p < 0,001, d = 1,97). O desenho multissistêmico revelou dissociações que um único canal teria omitido, notadamente resposta autonômica atenuada ao lado de percepção subjetiva persistente de ameaça. Índices por participante derivados do protocolo mostraram-se sensíveis às diferenças individuais na experiência na infância, com análises ilustrativas de moderação apresentadas no material suplementar. O protocolo fornece um quadro portátil e escalonável para indexar como adversidades precoces reajustam o processamento de ameaça e recompensa na vida adulta.

Introdução

Experiências Adversas na Infância (EAI), que englobam abuso, negligência e disfunção no ambiente doméstico, são altamente prevalentes em todo o mundo, com taxas superiores a 60% em muitas populações¹. Sínteses de pesquisas indicam que a maioria das crianças é exposta a pelo menos um evento adverso durante o desenvolvimento². As EAI são fatores de risco transdiagnósticos bem estabelecidos para psicopatologia na vida adulta³, contribuindo para cerca de 30% dos casos de transtornos de ansiedade e 40% dos casos de depressão¹. Apesar dessa forte associação, as avaliações clínicas comumente utilizadas baseiam-se em diagnósticos categóricos e relatos autorreferidos retrospectivos, que são suscetíveis a vieses de memória e não capturam processos neurocognitivos em tempo real⁴.

Para superar essas limitações, tem havido uma ênfase crescente em abordagens transdiagnósticas que visam mecanismos subjacentes, particularmente a aprendizagem associativa. A aprendizagem associativa, que engloba tanto o condicionamento clássico quanto o operante, fornece uma estrutura para compreender como os indivíduos codificam relações entre estímulos ambientais, comportamentos e resultados para orientar a tomada de decisões^4,5. Nesse contexto, a teoria da vulnerabilidade latente propõe que adversidades precoces induzem adaptações neurobiológicas, como hipervigilância, que inicialmente são adaptativas em ambientes imprevisíveis, mas podem tornar-se desadaptativas em contextos posteriores e mais seguros^6,7.

Há evidências de que experiências adversas na infância (ACEs) influenciam processos de aprendizagem relacionados tanto à ameaça quanto à recompensa. Indivíduos com histórico de adversidade frequentemente apresentam reduzida capacidade de discriminação entre estímulos condicionados de perigo (CS+) e de segurança (CS−), o que indica uma alteração na aprendizagem da ameaça⁸. Paralelamente, a adversidade precoce tem sido associada à diminuição da sensibilidade à recompensa, refletida em menor precisão e aquisição mais lenta das contingências de recompensa⁸. Em condições de incerteza, esses indivíduos também podem exibir maior variabilidade nas escolhas e uma tendência a presumir que a entrega da recompensa é aleatória, o que está de acordo com a exposição precoce a ambientes voláteis^5,9.

Esses padrões de aprendizagem são ainda moldados por fatores protetores e dependentes do estado. As Experiências Infantis Benevolentes (BCEs) podem atenuar os efeitos da adversidade sobre os sistemas de aprendizagem¹⁰, enquanto estados afetivos atuais, como a ansiedade, podem modular os processos de condicionamento¹¹. Medidas fisiológicas do arousal autonômico, incluindo a Resposta de Condutância da Pele (SCR), fornecem índices objetivos desses processos e são amplamente utilizadas em paradigmas de condicionamento¹².

Uma limitação importante na literatura atual é o uso de tarefas isoladas que avaliam independentemente a aprendizagem de ameaça ou recompensa, limitando a capacidade de capturar o funcionamento neurocognitivo integrado¹. O presente protocolo aborda essa lacuna ao fornecer uma estrutura padronizada que combina medidas comportamentais e fisiológicas em múltiplos domínios de aprendizagem. Especificamente, o protocolo inclui três componentes experimentais: (1) um paradigma que avalia a transição do condicionamento pavloviano para o condicionamento operante, (2) uma tarefa de extinção do medo social e (3) uma tarefa de aprendizagem de recompensa probabilística⁸.

A justificativa para essa combinação específica de paradigmas não reside no fato de que qualquer uma dessas três tarefas, isoladamente, seja mais sensível à adversidade precoce do que os muitos outros paradigmas de aprendizagem já estabelecidos; trata-se de uma justificativa de mensuração. Em sua revisão sistemática de 81 estudos (38 sobre ameaça, 43 sobre recompensa), Ruge et al.¹ demonstraram que a literatura que vincula experiências adversas na infância (ACEs) ao aprendizado associativo permanece heterogênea e, em aspectos fundamentais, inconclusiva precisamente porque os estudos normalmente empregam uma única tarefa, registram um único canal de resposta e operacionalizam a adversidade de maneiras não harmonizadas. Ilustrativamente, metade dos estudos comportamentais sobre aprendizagem por recompensa relatou aprendizagem atenuada, enquanto a outra metade relatou resultados nulos; a escassa literatura sobre extinção é dominada por achados nulos e por relatos que omitem a fase anterior de aquisição; e nenhuma medida de desfecho emergiu como universalmente mais confiável, de modo que diferentes canais de resposta não são substitutos intercambiáveis uns dos outros. A recomendação explícita deles é avançar rumo a protocolos intra-sujeito, multidomínio e multicanal, que gerem índices em nível individual. A presente tríade segue essa recomendação porque suas três tarefas abrangem três demandas computacionalmente dissociáveis que nenhum único paradigma cobre, e que a teoria da vulnerabilidade latente⁷ prevê que a adversidade deveria moldar de formas distintas: (i) discriminação entre ameaça e segurança combinada com controlabilidade instrumental, com o alívio como reforçador putativo da evitação¹³; (ii) aprendizagem inibitória (de segurança) e retorno do medo, avaliados com estímulos de rostos sociais¹¹, o domínio de estímulos ecologicamente relevante para maus-tratos interpessoais; e (iii) aprendizagem por reforço sob incerteza probabilística, que gera parâmetros computacionais por participante (taxa de aprendizagem alfa, temperatura inversa beta)⁸. Como as três tarefas são aplicadas no mesmo participante, o delineamento é construído para investigar se as alterações relacionadas às ACEs são generalizadas a todos os domínios — uma reconfiguração global do aprendizado associativo, como propõem Hanson et al.⁸ e como preveria uma abordagem neurocomputacional da vulnerabilidade latente⁶ — ou específicas à valência, restritas à ameaça. Um estudo com uma única tarefa não pode, por construção, decidir entre essas hipóteses concorrentes.

A bateria foi projetada para testar um conjunto de previsões explícitas e direcionais, que a amostra atual não tem poder estatístico para avaliar e que são apresentadas aqui como objetivos para estudos adequadamente poderosos. Em consonância com o padrão de aprendizagem atenuada descrito por Ruge et al.¹, prevê-se que uma maior carga de ACE esteja associada a: (i) menor discriminação entre CS+/CS− no Experimento 1, decorrente de uma resposta atenuada ao CS+ e esperada ser mais acentuada na via autonômica (SCR) do que na expectativa declarativa, que pode permanecer intacta; (ii) maior resposta de evitação e maior alívio subjetivo diante do CS+ evitável, compatível com a evitação reforçada por alívio¹³; (iii) extinção mais lenta e retorno mais rápido e acentuado do medo durante a reaquisição no Experimento 2, um efeito previsto ser amplificado pelos estímulos sociais (rostos), que possuem relevância ecológica para adversidades interpessoais¹¹; e (iv) menor precisão nas escolhas, menor taxa de aprendizagem (alfa) e maior variabilidade nas escolhas (menor beta) no Experimento 3⁸. Crucialmente, as três tarefas são conjuntamente informativas sobre uma quinta previsão discriminatória: se a alteração relacionada ao ACE for geral, a atenuação deverá aparecer em todas as três tarefas; se for específica à valência, deverá restringir-se aos dois paradigmas de ameaça e ausente no aprendizado probabilístico de recompensa. Como os canais de resposta são registrados simultaneamente, uma previsão adicional pode ser testada — de que os efeitos do ACE serão dependentes do canal e não uniformes, de modo que conclusões baseadas em qualquer canal isolado não possam ser generalizadas para os demais.

O Experimento 1 adapta o paradigma de condicionamento pavloviano-operante de medo com avaliação de alívio em cada tentativa e evitação desenvolvido por San Martín et al.¹³, no qual dois estímulos condicionados positivos (CS+, um evitável e outro inevitável) e um estímulo condicionado negativo (CS−) são utilizados para dissociar a discriminação pavloviana do controle instrumental sobre o resultado aversivo. No paradigma original, as avaliações subjetivas de expectativa do estímulo não condicionado (US) durante a fase de aquisição pavloviana eram obtidas retrospectivamente ao final da fase pelo experimentador, e não em cada tentativa. Na presente adaptação, avaliações subjetivas de expectativa, ameaça e alívio foram coletadas simultaneamente ao longo da tarefa, fase por fase, utilizando escalas analógicas visuais, permitindo o acompanhamento contínuo da dinâmica de aprendizagem ao longo das fases.

O Experimento 2 adapta o protocolo de aquisição–extinção do medo com estímulos sociais (rostos) de Dibbets e Evers⁹, ampliando-o com um breve teste de reaquisição para avaliar o ressurgimento rápido da resposta condicionada (efeito de economia).

O experimento 3 adapta a tarefa de aprendizagem probabilística por recompensa introduzida por Hanson et al.⁸ para o estudo de diferenças no aprendizado relacionadas à adversidade precoce, com duas contingências de recompensa (80/20 e 70/30) que permitem a estimativa dos parâmetros de aprendizagem por reforço por participante (Alfa e Beta do Q-learning). Ao integrar esses três paradigmas em uma única sessão laboratorial, o presente protocolo permite a comparação direta, intra-participante, dos processos de aprendizagem por ameaça e recompensa, que normalmente são estudados de forma isolada. Além da precisão por tentativa e dos parâmetros de Q-learning, o pipeline de análise também produz as inclinações individuais das trajetórias de aprendizagem a partir de um modelo linear misto ajustado, disponíveis para uso em amostras maiores.

Dois objetivos distintos devem ser mantidos separados aqui, pois não são equivalentes. O primeiro é estabelecer que uma bateria desse tipo pode ser conduzida como uma única sessão integrada de 60 minutos e que cada um de seus componentes provoca o efeito canônico para o qual foi projetado; a reprodução de efeitos canônicos é evidência suficiente para esse primeiro objetivo. O segundo é estabelecer que os índices resultantes são sensíveis e específicos às consequências da adversidade na infância; a reprodução de efeitos canônicos não é evidência suficiente para isso, e a presente amostra não possui poder estatístico para fornecê-la. O objetivo primário deste relatório é, portanto, a viabilidade técnica e metodológica da bateria integrada: se a aquisição de ameaça, a evitação instrumental com alívio, a extinção e o retorno do medo com estímulos sociais, e a aprendizagem probabilística de recompensa podem ser adquiridas simultaneamente por meio de canais autonômicos, comportamentais e de autorrelato dentro de uma única sessão, e se o protocolo gera índices estáveis e reutilizáveis por participante (contrastes diferenciais de SCR, contraste operante de alívio, parâmetros alfa e beta do Q-learning e inclinações individuais das trajetórias de aprendizagem). A avaliação de alterações relacionadas à ECAs na aprendizagem constitui um objetivo secundário, exploratório e ilustrativo: as análises de diferenças individuais aqui relatadas têm como finalidade demonstrar a capacidade de medição do protocolo e disponibilizar seus índices candidatos para trabalhos futuros, sem o propósito específico de testar caminhos entre trauma e aprendizagem. O protocolo fornece, assim, índices candidatos; se eles possuem a sensibilidade e especificidade necessárias para caracterizar as consequências neurocognitivas da adversidade na infância permanece a ser estabelecido em amostras maiores, idealmente enriquecidas com grupos extremos e pré-registradas^1,14.

Protocolo

O presente protocolo descreve os procedimentos e os instrumentos utilizados para medir a Resposta de Condutância da Pele (SCR) em participantes saudáveis com idade igual ou superior a 18 anos, em conformidade com os requisitos do comitê de ética. Antes de participar do estudo, todos os participantes assinaram um termo de consentimento informado que também incluía a possibilidade de serem contatados novamente após seis meses para uma avaliação de acompanhamento. Todos os procedimentos descritos neste documento foram aprovados pelo Comitê de Ética Científica da Universidad de los Andes (ID: CEC2025023).

OBSERVAÇÃO: Este protocolo fornece uma descrição detalhada do fluxo de trabalho experimental completo (Figura 1), incluindo agendamento dos participantes, preparação do laboratório, aquisição de sinais fisiológicos, organização dos dados e tratamento dos dados após o experimento. Além disso, descreve o procedimento de treinamento da equipe implementado para garantir que as gravações de SCR sejam coletadas de forma consistente, padronizada e confiável em todas as sessões experimentais.

Figura 1: Esquema geral do desenho do estudo. Cada participante completou uma única sessão laboratorial abrangendo três paradigmas comportamentais sequenciais: condicionamento pavloviano-operante de medo com evitação (Experimento 1), aquisição–extinção–requisição de medo com estímulos sociais (Experimento 2) e aprendizado probabilístico de recompensa (Experimento 3). Também foram coletados autoquestionários sobre adversidades na infância (CTQ-SF), experiências benevolentes na infância (BCE) e sintomas atuais (PHQ-9, GAD-7, STAI). Dados multicanal — resposta eletrodérmica, comportamento (evitação, escolhas probabilísticas) e avaliações subjetivas (expectativa, ameaça, alívio) — foram registrados simultaneamente. Índices por participante foram inseridos em análises de diferenças individuais (ver Arquivo Suplementar 2). Clique aqui para visualizar uma versão maior desta figura.

1. Treinamento da equipe

1. Treine cada membro da equipe em três etapas progressivas para garantir a mensuração padronizada e precisa dos dados.
   1. Realize ensaios internos nos quais cada funcionário colete amostras e execute os três experimentos de acordo com seus respectivos protocolos, para que o treinando se familiarize com os equipamentos e com o manejo dos participantes.
   2. Em seguida, solicite que cada treinando colete amostras de participantes reais sob supervisão de pelo menos um dos pesquisadores principais, a fim de verificar sua capacidade de executar o protocolo e corrigir eventuais erros.
   3. Permita que o assistente colete amostras de forma autônoma e agende novos participantes somente após a aplicação completa e correta do protocolo sob supervisão.

2. Agendamento

1. Recrute e agende participantes por meio das mídias sociais, fornecendo os objetivos gerais da pesquisa e os critérios de participação.
   1. Crie um pôster digital e distribua-o pelos canais de recrutamento para alcançar o maior número possível de participantes potenciais.
   2. Instrua os candidatos interessados a contatarem a equipe de pesquisa por e-mail e a agendarem uma sessão em um dia conveniente para o participante.
   3. Envie ao participante um link para o questionário online, intitulado "As Marcas Invisíveis: O Papel da Aprendizagem Associativa na Relação entre Experiências Adversas na Infância e Saúde Mental na Vida Adulta."
   4. Inicie o questionário com um termo de consentimento informado e exija que o participante o leia e o aceite antes que quaisquer outros itens sejam apresentados.
   5. Inclua no questionário uma seção socioeconômica e as seguintes escalas psicométricas validadas: Questionário de Saúde do Paciente-9 (PHQ-9)¹⁵, Escala de Triagem de Transtorno de Ansiedade Generalizada (GAD-7)¹⁶, Inventário de Ansiedade Traço-Estado (STAI)¹⁷, Questionário de Traumas na Infância—Versão Curta (CTQ-SF)¹⁸ e Experiências Benevolentes na Infância (BCEs)¹⁰.

3. Preparações

1. Garanta que pelo menos um membro da equipe esteja presente no laboratório antes da chegada do participante. Prepare o ambiente experimental, verifique o funcionamento correto dos equipamentos e confirme que todos os requisitos do protocolo foram atendidos antes do início da sessão:
   1. Ligue o computador do laboratório e verifique se o sistema operacional, o software experimental e todos os periféricos estão funcionando corretamente.
   2. Confirme que os arquivos experimentais e o sistema de aquisição de dados estão prontos para uso.
   3. Abra e revise o arquivo de execução diária antes da entrada do participante no laboratório.
   4. Identifique o código de identificação (ID) correspondente atribuído ao participante que chega.
   5. Verifique a ordem de execução das condições experimentais de acordo com o contrabalanço pré-definido.
   6. Garanta que o participante seja atribuído à ordem experimental correta antes de iniciar qualquer aquisição de dados.
      NOTA: O arquivo de execução diária contém todas as informações necessárias para atribuir o ID do participante e determinar a ordem de execução do experimento, mantendo o contrabalanço exigido entre todas as condições experimentais. Por exemplo, um participante pode receber o ID "015".
   7. Organize o armazenamento de dados no computador do laboratório usando a estrutura de diretórios padronizada exigida pelo pipeline automatizado de processamento: uma pasta principal por experimento, uma subpasta por condição de contrabalanço e uma pasta por ID do participante, além de duas pastas globais que receberão os dados processados e os bancos de dados consolidados (veja Arquivo Suplementar 1).
   8. Crie a pasta do participante correspondente ao ID e à condição de contrabalanço indicados no arquivo de execução diária antes de iniciar a aquisição de dados, e siga as convenções de nomenclatura de diretórios e arquivos especificadas em Arquivo Suplementar 1 durante toda a sessão, pois os scripts de pré-processamento e de banco de dados localizam os arquivos pelo caminho e pelo nome.
      NOTA: A árvore de diretórios, os rótulos das subpastas de contrabalanço, as convenções de nomenclatura de arquivos e um exemplo prático estão descritos no Arquivo Suplementar 1. Desvios dessas convenções impedem que o pipeline automatizado localize os arquivos do participante.
   9. Verifique se a mesa experimental está completamente livre de objetos externos ou distratores. Permita apenas o sistema de aquisição de dados e os periféricos do computador necessários para o experimento sobre a mesa.
   10. Convide o participante para entrar na sala de maneira calma e profissional.
   11. Solicite que o participante deixe todos os pertences pessoais na área designada.
   12. Instrua o participante a colocar seu dispositivo móvel no modo silencioso para evitar interrupções ou distrações durante a sessão experimental.
   13. Solicite que o participante remova todos os acessórios da mão não dominante, especialmente anéis, pulseiras ou qualquer objeto localizado nos dedos médio e anular, pois podem interferir nas medições.
   14. Oriente o participante a sentar-se confortavelmente na cadeira posicionada em frente ao computador do laboratório.
   15. Forneça ao participante uma cópia física impressa do documento de consentimento informado.
   16. Permita tempo suficiente para que o participante leia o documento e faça perguntas, se necessário.
   17. Confirme que o formulário de consentimento informado foi assinado corretamente antes de iniciar qualquer procedimento experimental.
       NOTA: O procedimento de consentimento informado é repetido em formato físico conforme exigido pelo comitê de ética, a fim de manter um backup físico da documentação de consentimento do participante.

4. Configuração experimental

OBSERVAÇÃO: O delineamento experimental deve seguir um protocolo rigoroso e padronizado para garantir que todas as medidas fisiológicas sejam obtidas em condições controladas idênticas entre os participantes.

1. Ligue o sistema de aquisição e verifique se o dispositivo está corretamente conectado ao computador do laboratório e reconhecido pelo software do sistema de aquisição (consulte Figura 2A–E).
2. Confirme novamente que todos os módulos e periféricos necessários estão funcionando corretamente antes de prosseguir com a preparação do participante.
3. Retire dois eletrodos de atividade eletrodérmica (EDA) (consulte Figura 2F).
4. Aplicar uma pequena quantidade de gel condutivo na superfície de contato de cada eletrodo (consulte Figura 2G,H).
5. Assegure-se de que o gel condutivo esteja uniformemente distribuído sobre a superfície do eletrodo para melhorar o contato elétrico com a pele do participante e otimizar a qualidade do sinal.
   NOTA: Se o gel condutivo não for aplicado nos eletrodos, o sinal registrado poderá conter ruído excessivo, e a qualidade da medição da resposta de condutância da pele (SCR) poderá ser seriamente comprometida.
6. Posicione os eletrodos na mão não dominante do participante.
7. Fixe um eletrodo na primeira falange do dedo médio (terceiro dedo) e o segundo eletrodo na primeira falange do dedo anelar (quarto dedo) (consulte Figura 2I).
8. Verifique se ambos os eletrodos estão firmemente fixados e mantêm contato estável com a pele, sem causar desconforto ao participante.
9. Coloque a pulseira no punho do participante.
10. Mantenha os eletrodos de EDA desconectados da pulseira durante a fase de calibração (consulte Figura 2J).
11. Ligue a pulseira para estabelecer comunicação sem fio com o sistema de aquisição fisiológica.
12. Confirme que o dispositivo foi detectado com sucesso.
    NOTA: É necessário prestar atenção especial à pulseira durante toda a sessão experimental. Os membros da equipe devem verificar continuamente se o dispositivo permanece ligado e conectado antes de iniciar o experimento, pois qualquer interrupção na comunicação pode comprometer a gravação fisiológica.
13. Inicie o processo de aquisição no software de aquisição.
14. Aguarde a janela de calibração, que aparece automaticamente na tela assim que a aquisição for iniciada.
15. Realize o procedimento de calibração enquanto os eletrodos permanecem desconectados da pulseira.
16. Siga as instruções de calibração fornecidas pelo software até que o procedimento seja concluído.
17. Após a calibração bem-sucedida, conecte os eletrodos de EDA à pulseira (consulte Figura 2K).
18. Verifique no software se o sinal da resposta de condutância da pele (SCR) está sendo corretamente adquirido.
19. Instrua o participante a manter a mão não dominante completamente imóvel durante todo o experimento.
20. Explique que movimentos desnecessários, contrações dos dedos ou mudanças de postura podem introduzir ruído no sinal de SCR.
21. Solicite ao participante que mantenha uma postura confortável e relaxada durante a sessão.
22. Forneça ao participante um fone de ouvido antes de iniciar a tarefa experimental.
23. Verifique se o fone de ouvido está funcionando corretamente e se o participante consegue perceber com clareza os estímulos auditivos apresentados durante o experimento.
24. Inicie a tarefa experimental no PsychoPy¹⁹.
25. Quando a interface do PsychoPy for aberta, insira o nome do participante na janela adicional que a solicitar.
26. Digite o ID atribuído ao participante exatamente conforme especificado no arquivo de execução diária antes de iniciar o experimento.
    NOTA: Seguindo o exemplo anterior, o ID do participante inserido no PsychoPy deve ser "015".

Figura 2: Sistema de aquisição, materiais e posicionamento dos eletrodos para gravação da condutância da pele. (A) Unidade principal Biopac MP200. (B) Módulo de aquisição de sinais fisiológicos (PPG/EDA). (C) Módulo conector de sensores. (D) Módulo de entrada analógica. (E) Módulo TTL para comunicação entre PsychoPy e AcqKnowledge. (F) Eletrodos descartáveis (EL507A). (G) Gel isotônico (GEL101A) para melhorar o contato com a pele. (H) Aplicação do gel no eletrodo. (I) Posicionamento dos eletrodos na primeira falange dos terceiro e quarto dedos da mão não dominante. (J) Posicionamento da tira no punho da mão não dominante para medição da SCR. (K) Eletrodos conectados após o processo de calibração. Clique aqui para visualizar uma versão maior desta figura.

5. Início do experimento

1. Antes de iniciar a tarefa experimental, explique detalhadamente ao participante como responder às perguntas apresentadas durante o experimento.
2. Garanta que o participante entenda claramente: (i) o método de resposta a ser utilizado durante a tarefa, (ii) o significado das instruções exibidas na tela e (iii) a importância de permanecer atento e minimizar movimentos desnecessários ao longo do experimento.
3. Responda quaisquer dúvidas restantes do participante antes de iniciar a sessão de gravação.
4. Realize uma verificação final de toda a configuração experimental para garantir que todos os sistemas estejam funcionando corretamente de acordo com o protocolo estabelecido, incluindo: comunicação do sistema de aquisição fisiológica, conexão da pulseira no punho, qualidade do sinal de SCR, execução do PsychoPy, apresentação de áudio pelos fones de ouvido e registro correto do ID do participante.
5. Uma vez verificados todos os sistemas e confirmada pelo participante a prontidão para início, inicie a tarefa experimental.
6. Deixe a sala experimental assim que a tarefa for iniciada, a fim de minimizar influências externas e distrações durante a aquisição dos dados.
7. Permaneça por perto e disponível caso seja necessária assistência técnica ou apoio ao participante, e aguarde até que o participante conclua a sessão.

6. Entre experimentos

1. Reentre na sala experimental assim que o participante terminar a tarefa e pare a gravação fisiológica no software de aquisição.
2. Salve a gravação fisiológica na pasta do participante como um arquivo de aquisição e, em seguida, exporte a mesma gravação para o formato MATLAB com eventos, de modo que o arquivo exportado contenha os marcadores de estímulo gerados pelo PsychoPy por meio do módulo TTL; essa exportação produz adicionalmente um arquivo de marcadores separado.
   NOTA: As informações de eventos e marcadores são necessárias pelo pipeline de pré-processamento (Seção 8) para segmentar o sinal por ensaio e por tipo de estímulo.
3. Salve a planilha de saída do PsychoPy gerada ao final da tarefa na mesma pasta do participante. Utilize a convenção padronizada de nomenclatura de arquivos detalhada em Arquivo Suplementar 1 para os quatro arquivos.
   NOTA: Ao final de cada experimento, a pasta do participante deve conter o arquivo de aquisição, o arquivo MATLAB exportado, o arquivo de marcadores e a planilha do PsychoPy. Nomes exatos, caminhos e um exemplo prático são fornecidos em Arquivo Suplementar 1.
4. Desconecte cuidadosamente os eletrodos de EDA do participante, garantindo que não ocorram movimentos excessivos ou desconforto durante a remoção.
5. Abra a próxima tarefa experimental do PsychoPy e reinicie o software de aquisição em preparação para o experimento seguinte.
6. Repita todo o procedimento de preparação e aquisição a partir da etapa 4.1.
   NOTA: A sessão experimental completa consiste em três experimentos independentes. Portanto, uma vez concluído o segundo experimento, o mesmo procedimento descrito acima deve ser repetido para o terceiro experimento.
7. Ao final da sessão experimental completa, verifique se o participante possui três subpastas para cada tarefa experimental, cada uma contendo todos os arquivos anteriormente mencionados.
   NOTA: A duração aproximada de cada tarefa experimental foi previamente estimada para permitir que os membros da equipe monitorem o participante e verifiquem o funcionamento correto do sistema de aquisição durante a sessão. A duração estimada de cada experimento é a seguinte:
   Experimento_1: aproximadamente 24 min.
   Experimento_2: aproximadamente 17 min.
   Experimento_3: aproximadamente 8 min.
   Considerando o tempo de preparação, calibração, períodos de transição entre experimentos e o procedimento final, a sessão experimental completa tem duração aproximada de 60 min.

7. Fim dos experimentos

1. Encerre a sessão de gravação fisiológica assim que as três tarefas experimentais tiverem sido concluídas.
2. Interrompa o processo de aquisição no software de aquisição, caso ainda não tenha sido interrompido.
3. Desconecte os eletrodos de EDA da pulseira e remova a pulseira do punho do participante.
4. Permita que o participante remova os eletrodos de EDA por conta própria para minimizar desconforto e garantir a remoção segura da pele.
5. Verifique se todos os arquivos experimentais e gravações fisiológicas foram corretamente salvos antes de encerrar a sessão.
6. Agradeça ao participante pela colaboração e ofereça um lanche leve como forma de agradecimento após a conclusão do procedimento experimental.
   NOTA: Caso ocorra algum problema durante a gravação fisiológica devido a falhas técnicas, incluindo, mas não se limitando a: perda de comunicação entre a pulseira e o módulo do sistema de aquisição fisiológica, desligamento inesperado da pulseira, eletrodos soltos ou parcialmente destacados, ou interrupções temporárias do sinal ou ruído excessivo causado por problemas de conexão, o experimento deve prosseguir conforme planejado e o participante não deve repetir a sessão experimental.

8. Pré-processamento dos dados

OBSERVAÇÃO: Após a conclusão da sessão experimental e o armazenamento adequado de todas as gravações fisiológicas, os dados de SCR devem passar por um procedimento padronizado de pré-processamento antes da análise.

1. Execute o script MATLAB Ledalab_Format para reorganizar a estrutura de dados da gravação fisiológica exportada do software de aquisição, de modo que seja compatível com o Ledalab, uma toolbox baseada em MATLAB projetada para a análise de sinais de EDA.
   NOTA: No código Ledalab_Format.mat, defina o caminho do arquivo {Identification_Code}.mat como uma variável de entrada. Isso permite que o arquivo de gravação fisiológica exportado seja convertido em um formato que possa ser corretamente lido e processado pelo Ledalab. Após a conclusão do processo de conversão, um novo arquivo MATLAB deve ser gerado e salvo dentro da pasta correspondente ao participante, utilizando a seguinte convenção de nomenclatura: Ledalab_{Identification_Code}.mat. Seguindo o exemplo anterior, se os dados do Experimento_1 forem convertidos para o participante "015", o arquivo resultante deverá ser nomeado: Ledalab_015.mat.
2. Abra o Ledalab, na barra de menu localizada no canto superior esquerdo, selecione File > Import Data > Matlab File (*.mat). Em seguida, carregue o arquivo de dados recém-gerado correspondente à condição experimental do participante.
3. Insira os parâmetros de amostragem na janela de configuração que o Ledalab exibe assim que o arquivo for carregado.
4. A frequência original de aquisição do sinal SCR é de 2000 Hz. Para reduzir a carga computacional, reduza a taxa de amostragem do sinal para 10 Hz utilizando os seguintes parâmetros: frequência de amostragem alvo: 10 Hz, fator de subamostragem: 200, método de reamostragem: Steps.
5. Após concluir o procedimento de subamostragem, realize uma análise de decomposição contínua (CDA)²⁰ dentro do Ledalab para decompor o sinal de EDA em suas componentes tônica e fásica.
6. Na barra de menu, selecione Analysis > Continuous Decomposition Analysis (Extraction of Continuous Phasic/Tonic Activity).
7. Aguarde a aparição da janela de configuração na tela.
8. Nesta janela, selecione a opção Optimize para ajustar automaticamente os parâmetros de análise.
9. Após a conclusão do processo de otimização, clique em Apply para iniciar a análise CDA.
10. Uma vez concluída a análise CDA, selecione Results > Event-related Analysis, e uma janela de configuração aparecerá na tela.
11. Defina o limiar mínimo de amplitude como o valor padrão do Ledalab de 0,01 µS e mantenha a opção de escala z desmarcada. Os marcadores de evento exportados do software de aquisição identificam separadamente o início do estímulo condicionado e o início do estímulo incondicionado, de modo que a análise relacionada a eventos retorne uma resposta para cada um. Defina a janela de resposta da seguinte forma:
    1. Para o Experimento 1, utilize de 0 s a 9 s após o marcador de evento.
    2. Para o Experimento 2, utilize de 0 s a 6 s após o marcador de evento.
12. Exporte o resultado como um arquivo de planilha. O Ledalab gera uma planilha contendo as informações fisiológicas e relacionadas a eventos extraídas do sinal SCR.
    NOTA: A janela de resposta corresponde à duração total do estímulo condicionado em cada tarefa (Supplementary Table 1: 9 s no Experimento 1 e 6 s no Experimento 2), de modo que a resposta evocada pelo CS cubra todo o intervalo CS-US e não seja contaminada pela resposta incondicionada, que é pontuada separadamente em seu próprio marcador de evento. Respostas abaixo do limiar de 0,01 µS são registradas como zero pelo Ledalab e mantidas na análise como zeros; não as exclua, pois sua remoção inflaria a resposta média de participantes com baixa resposta.
13. Repita todo o procedimento de pré-processamento, subamostragem e CDA para o Experimento 2 (consulte a NOTA abaixo para o Experimento 3, que segue um procedimento diferente e não requer a saída da CDA).
    ​NOTA: Ao final da fase de pré-processamento, cada pasta experimental deve conter um arquivo adicional de planilha correspondente aos resultados da análise CDA gerados pelo Ledalab. Esse arquivo deve posteriormente ser convertido para o formato .xlsx para armazenamento, organização e análises posteriores. O Experimento 3 segue um procedimento diferente de pré-processamento. Para este experimento, apenas o script MATLAB deve ser utilizado, e ele não requer a saída da CDA, apenas os valores alfa e beta. Quando o script é executado para "Experiment_3", ele extrai automaticamente os valores alfa e beta, mescla-os com as informações comportamentais e salva a planilha resultante em Global_Data/Exp_3.
14. Realize o controle de qualidade do sinal, identificação de não respondentes e tratamento de artefatos.
    1. Antes de qualquer análise estatística, exiba a trajetória completa do sinal de condutância da pele subamostrado de cada participante no Ledalab e inspecione-a visualmente do primeiro ao último marcador de evento. Realize esta inspeção para cada participante e para cada tarefa separadamente, pois a qualidade do sinal é específica por canal e por tarefa.
    2. Rejeite toda a trajetória e trate o canal SCR dessa tarefa como ausente para esse participante se qualquer uma das seguintes situações for observada: (i) sinal plano ou ausente durante a tarefa, indicando perda de comunicação sem fio com a pulseira, pulseira desligada ou eletrodo destacado; (ii) nível de condutância da pele tônico abaixo de 0,05 µS mantido ao longo da tarefa, o que indica contato inadequado entre o eletrodo e a pele, e não baixa excitação; (iii) deriva ininterpretável ou inflação súbita e sustentada da amplitude que não esteja sincronizada com nenhum evento; ou (iv) saturação do intervalo do amplificador.
       ​NOTA: Não repita a sessão e não exclua o participante das outras tarefas ou dos canais comportamentais e de autorrelato.
    3. Defina um participante como não respondente para uma determinada tarefa se nenhuma resposta fásica atingir ou exceder o limiar de 0,01 µS em qualquer evento dessa tarefa, incluindo os eventos do estímulo incondicionado nos ensaios reforçados — ou seja, se o participante não produzir nenhuma resposta eletrodermal mensurável mesmo ao resultado aversivo em si.
       1. Exclua um não respondente de todos os canais dessa tarefa — condutância da pele, comportamento e avaliações subjetivas — porque a ausência de qualquer resposta eletrodermal mesmo ao estímulo incondicionado indica que o sistema eletrodermal não foi mensurável nessa sessão, e levanta dúvidas sobre se o participante realmente se engajou na contingência.
       2. Mantenha esse participante nas duas tarefas restantes. Distinga este caso da perda técnica do sinal (eletrodo destacado ou pulseira com comunicação sem fio perdida), em que o participante respondeu, mas o sinal não foi registrado: nesse caso, trate o canal SCR dessa tarefa como ausente e mantenha os dados comportamentais e subjetivos dessa tarefa, que não são afetados pela qualidade do sinal eletrodermal.
       3. Relate separadamente a taxa de não respondentes e a taxa de perda técnica para cada tarefa.
    4. Identifique artefatos de movimento na trajetória como (i) transientes abruptos de aumento que não estejam sincronizados com nenhum marcador de evento, ou (ii) deslocamentos em degrau no nível tônico provocados pela contração dos dedos, mudança de postura ou atrito dos eletrodos contra a cadeira ou a mesa.
    5. Marque todos os ensaios que contêm tal artefato dentro de sua janela de pontuação e exclua-os no nível do ensaio; não exclua o participante.
    6. Exclua um participante de todos os canais de uma tarefa, e não apenas de sua análise SCR, se mais de 25% dos ensaios dessa tarefa forem marcados como contaminados por artefatos: os ensaios restantes não sustentam mais uma estimativa estável por participante, e as condições de gravação dessa sessão não são adequadas para nenhum canal. Mantenha esse participante nas duas tarefas restantes.
    7. Transforme as amplitudes em nível de ensaio com log(SCR + 1) antes da média, a fim de normalizar a distribuição positivamente assimétrica das amplitudes eletrodermais; fixe em zero qualquer valor CDA negativo, uma consequência rara da deriva da linha de base, antes da transformação.
    8. Agrupe os ensaios transformados para obter um valor por participante, por fase e por estímulo.
    9. Relate o n analítico separadamente para cada canal (SCR, comportamento, avaliações) e para cada tarefa, pois a perda específica por canal faz com que esses n diverjam.
    10. Registre todas as decisões tomadas nos passos 8.14.1–8.14.9 em um log de qualidade por participante contendo: ID do participante, tarefa, condição de contrabalanço, trajetória aceita ou rejeitada (com motivo), intervalo do nível tônico, número e identidade dos ensaios rejeitados por artefato, porcentagem de ensaios rejeitados por artefato, status de não respondente e contribuição final do n analítico para cada canal.
    11. Armazene o log de qualidade junto com os bancos de dados consolidados para que a perda de dados específica por canal seja auditável e reprodutível.
        NOTA: Na amostra atual, nenhum participante atendeu ao critério de não respondente do passo 8.14.3, e nenhum participante excedeu o limiar de 25% de artefatos do passo 8.14.6; consequentemente, nenhum participante foi excluído de todos os canais de uma tarefa. As divergências no n analítico são de dois tipos independentes: perda técnica do canal eletrodermal, que deixa intactos os registros comportamentais e subjetivos dessa tarefa, e registros comportamentais ou de autorrelato incompletos (tarefa não concluída ou respostas em escala visual-analógica ausentes), que são independentes da qualidade do sinal eletrodermal. O n analítico exato para cada canal e cada tarefa é relatado no parágrafo da amostra analítica dos Resultados Representativos. O Experimento 3 não inclui um canal SCR, portanto seu n reflete perda de dados comportamentais e não eletrodermais. Relatar esses critérios explicitamente aborda a falta de harmonização na operacionalização e no relato de resultados eletrodermais destacada por Ruge et al.¹.

9. Bancos de Dados

1. Execute o script Python Data_Bases.py para mesclar, para cada participante, as medidas fisiológicas obtidas a partir das gravações de SCR com as respostas coletadas durante a tarefa experimental.
   NOTA: O script integra as informações obtidas a partir das gravações fisiológicas processadas pelo Ledalab, as saídas da análise CDA e as planilhas de respostas do PsychoPy geradas durante o experimento.
2. Após a execução bem-sucedida do script, certifique-se de que uma planilha consolidada contendo as informações fisiológicas e comportamentais de um único participante seja gerada e armazenada na pasta Global_Data.
   NOTA: Seguindo o exemplo anterior, se o Experimento_1 for selecionado para análise, o script Python percorrerá automaticamente as pastas de todos os participantes associados a esse experimento, mesclará as saídas da CDA com os dados comportamentais correspondentes de cada participante e gerará um arquivo de planilha individual para cada participante dentro da pasta Global_Data/Exp_1.
3. Uma vez geradas as bases de dados individuais dos participantes, utilize o script Python Completed_Bases_Per_Experiment.py para mesclar os dados de todos os participantes para cada tarefa experimental.
   NOTA: O script combina as informações de todas as pastas dos participantes em uma base de dados unificada para cada experimento, facilitando a análise estatística subsequente e o processamento dos dados. Se o procedimento for concluído com sucesso, três planilhas finais serão geradas, cada uma correspondendo a um dos três experimentos:
   Uma planilha para o Experimento_1
   Uma planilha para o Experimento_2
   Uma planilha para o Experimento_3
4. Armazene as bases de dados completas resultantes na pasta Complete_Data_Bases.

Resultados

Amostra analítica

Um total de 38 adultos saudáveis completou a sessão experimental completa e o conjunto de autoavaliações (CTQ-SF, BCE, PHQ-9, GAD-7, STAI). Os tamanhos das amostras por análise variaram ligeiramente devido à perda de dados específica por canal, e não por desistência dos participantes. Tamanhos das amostras por análise: Experimento 1 — ANOVAs de SCR e de classificação (fases pavloviana e operante), n = 37; ANOVA de pressionamento de botão operante, n = 38. Experimento 2 — análises de classificação (aquisição, extinção, reaquisição) e SCR de aquisição, n = 36; SCR de extinção e ART-ANOVA SCR Fase × Estímulo, n = 35. Experimento 3 — todas as análises, n = 37. As correlações envolvendo apenas medidas de autoavaliação (CTQ, BCE, sintomas) foram utilizadas para a amostra completa (N = 38).

Experimento 1: Condicionamento pavloviano e operante com esquiva

Fase pavloviana: ANOVAs de medidas repetidas entre os três CSs (CS+ evitável, CS+ inevitável, CS−) confirmaram a diferenciação condicionada em ambas as medidas explícitas: avaliações de expectativa, F(2, 72) = 50,45, p < 0,001, ηp²= 0,584, e avaliações de ameaça, F(2, 72) = 19,54, p < 0,001, ηp² = 0,352. Ambos os tipos de CS+ foram avaliados como mais preditivos do US (evitável: M = 72,84; inevitável: M = 70,97) e mais ameaçadores (52,45 e 50,75) do que o CS− (16,14 e 18,80; todos os ps corrigidos por Bonferroni < 0,001, d_zs = 0,67–1,49), sem diferirem entre si (ps = 1,00). A medida autonômica mostrou a mesma tendência, mas com um efeito mais fraco: a SCR variou entre os estímulos, F(2, 72) = 5,09, p = 0,009, ηp² = 0,124 (Greenhouse-Geisser p = 0,018), impulsionada principalmente pelo CS+ inevitável (M = 0,014, DP = 0,012) em relação ao CS− (M = 0,010, DP = 0,008), embora este contraste par a par não tenha resistido à correção de Bonferroni (p = 0,052, d_z = 0,41). Agrupando os dois CS+ em um único índice, recuperou-se uma diferenciação significativa entre CS+ e CS− na SCR, t(36) = 2,29, p = 0,028, d_z = 0,38. Essa dissociação entre diferenciação declarativa robusta e diferenciação autonômica mais fraca e menos precisa é consistente com relatos anteriores de que avaliações explícitas de ameaça e condutância da pele refletem canais de condicionamento parcialmente separáveis²¹ (Figura 3, Tabela 1).

Figura 3: Fase pavloviana do Experimento 1: resposta de condutância da pele, expectativa e avaliações de ameaça. (A) Resposta de condutância da pele transformada em logaritmo (log[microsiemens + 1]). (B) Avaliação de expectativa em uma escala visual analógica de 0–100. (C) Avaliação de ameaça em uma escala visual analógica de 0–100. Os diagramas de caixa mostram a mediana (linha central), o intervalo interquartil (caixa), os bigodes estendidos até 1,5 × IIQ e os valores atípicos individuais. Os colchetes indicam testes t pareados e por pares com correção de Bonferroni significativos (*p < 0,05, **p < 0,01, ***p < 0,001); pares não significativos não são mostrados. n = 37. Clique aqui para visualizar uma versão maior desta figura.

Medida	CS+ evitável	CS+ inevitável	CS-
RCF (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)
Ameaça (EVA 0–100)	52,45 (27,83)	50,75 (31,67)	18,80 (27,32)

Tabela 1: Estatísticas descritivas para a fase pavloviana do Experimento 1. As células exibem M (DP). SCR = resposta de condutância cutânea, transformada em log como log(SCR + 1) antes da análise; VAS = escala analógica visual variando de 0 a 100. n = 37.

Na fase operante, uma vez que a contingência de esquiva foi introduzida, as três medidas convergiram. Os participantes pressionaram o botão de resposta com mais frequência durante o CS+ do que durante o CS−, F(2, 74) = 9,51, p < 0,001, ηp² = 0,204 (evitável: M = 8,53; inevitável: M = 9,04; CS−: M = 7,26; ambos Bonferroni ps ≤ 0,027). As avaliações de expectativa, ameaça e alívio diferenciaram claramente os dois CS+ de acordo com a controlabilidade: expectativa, F(2, 72) = 136,34, p < 0,001, ηp² = 0,791 (inevitável > evitável, d_z = 1,56); ameaça, F(2, 72) = 61,09, p < 0,001, ηp² = 0,629 (inevitável > evitável, d_z = 1,02); e alívio, F(2, 72) = 14,94, p < 0,001, ηp² = 0,293 (evitável > inevitável, d_z = 0,86; todos Bonferroni ps < 0,001), refletindo que os participantes compreenderam que o botão reduzia a probabilidade de choque apenas para o CS+ evitável. A condutância da pele não diferiu entre os estímulos nesta fase, F(2, 72) = 0,78, p = 0,462, ηp² = 0,021, sugerindo que o engajamento ativo da resposta de esquiva atenuou o sinal autonômico diferencial observado durante a fase pavloviana²²(Figura 4, Tabela 2).

Figura 4: Fase operante do Experimento 1: resposta de condutância da pele, comportamento de esquiva e avaliações de alívio. (A) Resposta de condutância da pele transformada em logaritmo (log[microsiemens + 1]). (B) Número de pressionamentos do botão (comportamento de esquiva); pressionar o botão cancela o estímulo incondicionado apenas durante o CS+ evitável, e não durante o CS+ inevitável. (C) Avaliação de alívio em uma escala visual analógica de 0 a 100. Os diagramas de caixa mostram a mediana, o intervalo interquartil, os bigodes estendidos até 1,5 × IIQ e os valores atípicos individuais. Os colchetes indicam testes t pareados por pares com correção de Bonferroni significativos (*p < 0,05, **p < 0,01, ***p < 0,001); pares não significativos não são mostrados. n = 37 a 38. Clique aqui para visualizar uma versão maior desta figura.

Medida	CS+ evitável	CS+ inevitável	CS-
RCF (log[microsiemens + 1])	0.0197 (0.0150)	0.0196 (0.0151)	0.0212 (0.0169)
Pressionamentos de botão (contagem 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)
Ameaça (EVA 0–100)	37,12 (25,41)	70,60 (27,33)	11,60 (20,12)
Alívio (EVA 0–100)	62,98 (26,36)	29,97 (27,93)	58,75 (36,29)

Tabela 2: Estatísticas descritivas para a fase operante do Experimento 1. As células exibem M (DP). SCR = resposta de condutância cutânea, transformada em logaritmo como log(SCR + 1); VAS = escala analógica visual variando de 0 a 100. Os apertos de botão correspondem à contagem média por apresentação do CS. A coluna CS− relata apertos de botão, expectativa, ameaça e alívio em ensaios nos quais o resultado aversivo não poderia ocorrer. n = 37 para SCR e para as avaliações, e n = 38 para apertos de botão; o n analítico por canal é relatado no parágrafo da amostra analítica dos resultados representativos.

Experimento 2: Aquisição, extinção e reaquisição

Uma ANOVA intra-sujeitos 2 (Fase: aquisição versus extinção) × 2 (Estímulo: CS+ versus CS−) foi utilizada para testar formalmente a extinção; a interação Fase × Estímulo é o teste crítico de uma diminuição seletiva da resposta ao CS+. Dada a distribuição não gaussiana do SCR, sua ANOVA 2 × 2 foi calculada com a transformação de postos alinhados²³. A SCR diferencial esteve presente na aquisição (Wilcoxon p = 0,008) e desapareceu na extinção (p = 0,168); a ART-ANOVA indicou uma tendência não significativa para uma diminuição geral da resposta autonômica ao longo das fases (F(1, 34) = 3,24, p = 0,081), mas nenhuma interação Fase × Estímulo (F(1, 34) = 0,87, p = 0,358). As expectativas e as avaliações de ameaça, por outro lado, mostraram grandes interações Fase × Estímulo na ANOVA paramétrica 2 × 2 (expectativa: F(1, 35) = 67,71, p < 0,001, ηp² = 0,66; ameaça: F(1, 35) = 5,85, p = 0,021, ηp² = 0,14), confirmando a extinção seletiva no nível declarativo. A fase de reaquisição, por desenho experimental, apresentou apenas o CS+ no nível autonômico; as avaliações subjetivas ao CS+ mostraram um significativo retorno, com a expectativa aumentando de M = 25,90 na extinção para M = 55,94 na reaquisição (t(35) = 7,95, p < 0,001, d_z = 1,32) e a ameaça aumentando de M = 31,26 para M = 42,04 (t(35) = 3,61, p < 0,001, d_z = 0,60), enquanto a resposta autonômica não mostrou tal recuperação, com SCR ao CS+ em M = 0,012 na extinção e M = 0,010 na reaquisição (p = 0,568). Esse padrão, de extinção autonômica sem recuperação subsequente, juntamente com o conhecimento declarativo persistente e rapidamente reativado, ilustra o valor do protocolo multissistêmico²¹ (Figura 5, Tabela 3).

Figura 5: Experimento 2: medidas dependentes ao longo das três fases. (A) Resposta da condutância da pele transformada em logaritmo (log[microsiemens + 1]). (B) Avaliação de expectativa (escala visual analógica 0–100). (C) Avaliação de ameaça (escala visual analógica 0–100). As fases de aquisição e extinção incluíram ensaios com CS+ e CS-; a fase de reaquisição, por desenho experimental, apresentou apenas o CS+ no nível autonômico para testar o reaparecimento rápido da resposta condicionada (efeito de economia). As avaliações subjetivas foram coletadas para ambos os estímulos em todas as fases. Os diagramas de caixa mostram a mediana, o intervalo interquartil, os bigodes estendidos até 1,5 × IIQ e os valores atípicos individuais. Os colchetes no painel A indicam testes de Wilcoxon de postos sinalizados entre CS+ e CS- por fase; os colchetes nos painéis B e C indicam testes t pareados entre CS+ e CS- por fase (*p < 0,05, **p < 0,01, ***p < 0,001); pares não significativos não são mostrados. A fase de Reaquisição não possui colchete para SCR porque, por desenho experimental, apenas o CS+ foi apresentado no nível autonômico. Embora a diferença mediana entre CS+ e CS- pareça semelhante entre aquisição e extinção no painel A, a proporção de participantes que apresentaram CS+ > CS- diferiu (72% na aquisição versus 60% na extinção), o que o teste de Wilcoxon detecta como uma diferença na consistência intra-sujeito. n = 35 a 36. Clique aqui para visualizar uma versão maior desta figura.

Medida	Aquisição CS+	Aquisição CS-	Extinção CS+	Extinção CS-	Reaquisição CS+	Reaquisição 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 design)
Ameaça (VAS 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 (VAS 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)

Tabela 3: Estatísticas descritivas para o Experimento 2 (aquisição, extinção, reaquisição). As células exibem média (desvio padrão). SCR = resposta de condutância cutânea, transformada em logaritmo como log(SCR + 1); VAS = escala visual analógica variando de 0 a 100. A fase de reaquisição, por desenho experimental, apresentou apenas o CS+ no nível autonômico, a fim de testar o reaparecimento rápido da resposta condicionada após a extinção (efeito de economia); a célula do CS− para SCR foi, portanto, deixada em branco e não representa dados ausentes. Avaliações subjetivas foram coletadas tanto para o CS+ quanto para o CS− nas três fases. n = 36 para as avaliações e para o SCR de aquisição; n = 35 para o SCR de extinção.

Experimento 3: Aprendizado com recompensa probabilística

Os participantes aprenderam de forma confiável as contingências probabilísticas. A proporção média de escolhas de alta probabilidade foi M = 0,734 (DP = 0,119), significativamente acima do acaso, t(36) = 11,97, p < 0,001, d = 1,97. O par 80/20 foi aprendido com maior precisão do que o par 70/30, F(1,36) = 29,56, p < 0,001. Os parâmetros de aprendizado por reforço ajustados por participante produziram taxas moderadas de aprendizado por Q-learning (Alpha: M = 0,42, DP = 0,23) e temperaturas inversas consistentes com exploração moderada (Beta: M = 4,68, DP = 2,33).

Sensibilidade às diferenças individuais na experiência na infância

As análises relatadas nesta subseção ilustram a capacidade de medição do protocolo e não são testes confirmatórios. O estudo foi dimensionado para detectar efeitos intra-indivíduo — os efeitos paradigmáticos canônicos relatados acima — e não interações entre indivíduos; com N = 38, os modelos de diferenças individuais são exploratórios e são apresentados apenas para demonstrar que os índices derivados da bateria apresentam variância entre participantes com interpretação plausível. Quatro modelos de moderação entre CTQ e índice de aprendizagem atenderam a um critério pré-especificado de significância dupla (uma correlação bivariada significativa entre o subescala do CTQ e a pontuação dos sintomas, juntamente com um termo de interação significativo). Esses quatro modelos, o diagrama conceitual do modelo de moderação²⁴, e o gráfico de interação em destaque são relatados integralmente no Arquivo Suplementar 2 (inclui Figura Suplementar 1 e Figura Suplementar 2), fornecido com esta submissão e também depositado, juntamente com o código de análise, no repositório público (https://doi.org/10.5281/zenodo.21365750). Eles devem ser interpretados como uma demonstração de que os índices derivados do protocolo são sensíveis a diferenças individuais, e não como evidência de qualquer assinatura neurocognitiva específica da adversidade na infância; o estabelecimento de tais assinaturas exige um delineamento confirmatório em uma amostra substancialmente maior.

As experiências benignas na infância (BCE) e as subescalas do CTQ apresentaram forte correlação inversa, com os maiores coeficientes negativos entre CTQ-EN (negligência emocional) e BCE-CPF/DPF, rs = -0,68 e -0,67, ambos ps < 0,001, N = 38. Além disso, escores mais altos de BCE estiveram associados a maior precisão na aprendizagem por reforço e menor evitação contingente, um padrão compatível com uma assinatura comportamental menos defensiva e mais exploratória. Essas associações bivariadas são descritivas: elas indicam que a bateria produz índices com variância interindivíduos suficiente para covariar com medidas de experiências precoces, mas não testam qualquer caminho mediador ou causal. A matriz bivariada completa está na Supplementary Table 2 e o texto correspondente no Supplementary File 3.

Conclusões dos resultados representativos

Ao longo dos três experimentos, o protocolo produziu os efeitos canônicos esperados de cada paradigma: discriminação pavloviana (robusta ao nível declarativo e mais fraca, menos precisa ao nível autonômico), evitação operante com expectativa, ameaça e avaliações de alívio claramente dependentes da controlabilidade, extinção seletiva da resposta declarativa ao lado de uma diminuição não seletiva da resposta autonômica e aprendizado probabilístico de recompensa acima do acaso. Em vez de uma convergência uniforme, o delineamento multicanal gerou uma mistura de convergência (por exemplo, diferenciação operante tanto nos apertos de botão quanto nas avaliações) e dissociações teoricamente informativas entre medidas fisiológicas, comportamentais e subjetivas (por exemplo, resposta eletrodérmica condicionada pavloviana mais fraca do que a diferenciação declarativa; a resposta autonômica não se recuperando na reaquisição, apesar de uma forte recuperação declarativa), em consonância com a ideia de que a avaliação explícita de ameaça e a condutância cutânea indicam canais de condicionamento parcialmente dissociáveis²¹.

É importante delimitar com precisão o que esses resultados comprovam e o que não comprovam. O que foi demonstrado é que a bateria é tecnicamente viável dentro de uma única sessão de 60 minutos, que cada paradigma produz seu efeito canônico com a direção e magnitude esperadas, e que o fluxo de trabalho gera um conjunto de índices interpretáveis por participante (contrastes diferenciais de SCR, contraste de alívio operante, contagens de evitação contingente e parâmetros Alfa e Beta do Q-learning) que podem ser reaproveitados em amostras maiores sem modificação do protocolo. O que não foi demonstrado é a sensibilidade ou a especificidade desses índices para detectar alterações relacionadas à adversidade. A amostra foi dimensionada para efeitos intra-indivíduo, não para efeitos de diferenças individuais; portanto, as análises do CTQ e do BCE relatadas acima ilustram a capacidade de mensuração e não constituem uma validação confirmatória de assinaturas neurocognitivas de experiências adversas na infância. Determinar quais desses índices, caso haja algum, discriminam grupos expostos ou predizem desfechos clínicos é tarefa de estudos confirmatórios adequadamente poderosos, descritos na discussão.

O pipeline de análise (scripts em R e Python), o código de geração de figuras e as tabelas resumo em nível agregado que sustentam os achados deste estudo estão disponíveis publicamente no repositório Zenodo, https://doi.org/10.5281/zenodo.21365750 (DOI: 10.5281/zenodo.21365750). Dados individuais desidentificados (rastros de condutância da pele e respostas comportamentais) estão disponíveis mediante solicitação razoável ao autor correspondente, sujeitos à assinatura de um acordo de uso de dados e à aprovação pelo Comitê de Ética Científica da Universidad de los Andes (ID: CEC2025023). O código e as tabelas relevantes aos modelos de moderação relatados no Arquivo Suplementar 2 estão incluídos como arquivos suplementares. O script de análise (paper_analyses_R.R; Arquivo Suplementar de Código 1) reproduz todas as estatísticas relatadas nos Resultados Representativos, e o script de geração de figuras (paper_figures_R.R; Arquivo Suplementar de Código 2) regera diretamente a partir dos arquivos de dados brutos a Figura 3, a Figura 4 e a Figura 5. Os desenhos experimentais para o Experimento 1, o Experimento 2 e o Experimento 3 são fornecidos na Tabela Suplementar 3, na Tabela Suplementar 4 e na Tabela Suplementar 5, respectivamente.

Medida	M	DP
Proporção de escolhas de alta probabilidade (geral)	0.73	0.12
Par de contingência 80/20	0.79	0.12
Par de contingência 70/30	0.68	0.14
Taxa de aprendizado Q (Alpha)	0.42	0.23
Temperatura inversa (Beta)	4.68	2.33

Tabela 4: Estatísticas descritivas para o Experimento 3 (aprendizado probabilístico de recompensa). As células exibem M (DP). A proporção de escolhas de alta probabilidade indica a precisão ao longo dos blocos experimentais de escolha (nível de acaso = 0,50; ver Tabela Suplementar 5 para a estrutura dos ensaios): geral = 0,73 (0,12); par de contingência 80/20 = 0,79 (0,12); par de contingência 70/30 = 0,68 (0,14). O par 80/20 fornece um feedback mais determinístico, enquanto o par 70/30 é mais probabilístico e possui uma relação sinal-ruído menor. Teste t para uma amostra da precisão geral em relação ao acaso: t(36) = 11,97, p < 0,001, d = 1,97. Contraste intra-sujeito 80/20 versus 70/30: F(1, 36) = 29,56, p < 0,001. Os parâmetros de aprendizado por reforço foram ajustados por participante: taxa de aprendizado do Q-learning Alfa = 0,42 (0,23), limitada em [0, 1], que determina o tamanho da atualização do valor (atualização moderada); inverso da temperatura Beta = 4,68 (2,33), que determina o equilíbrio entre exploração e exploração (exploração moderada). n = 37.

Figura Suplementar 1: Diagrama conceitual do modelo de moderação. A variável preditora X (uma subescala do CTQ que indica adversidade na infância) é hipotetizada como influenciando o resultado Y (sintomas de ansiedade ou depressão) diretamente por meio do coeficiente b1, enquanto o moderador W (um índice de aprendizagem por participante derivado do protocolo — por exemplo, contraste de alívio operante, SCR residual durante a extinção ou avaliação diferencial de ameaça) modula a intensidade da relação X Y por meio do termo de interação b3. Um valor significativo de b3 indica que o efeito da adversidade na infância sobre os sintomas na vida adulta varia em função do perfil de aprendizagem, fornecendo a estrutura conceitual para os quatro modelos de moderação relatados no Arquivo Suplementar 2. No presente manuscrito, são relatadas quatro variáveis W específicas (cada uma correspondendo a um dos quatro modelos de moderação que atenderam ao critério de significância dupla): (1) o contraste de alívio operante = alívio subjetivo ao CS+ evitável menos alívio ao CS− (Experimento 1, fase operante); (2) o SCR diferencial residual durante a extinção = log-SCR ao CS+ menos log-SCR ao CS− ao final da fase de extinção (Experimento 2); (3) o SCR operante ao CS+ evitável = log-SCR ao CS+ evitável menos log-SCR ao CS− (Experimento 1, fase operante); e (4) a avaliação diferencial de ameaça ao CS+ inevitável = avaliação de ameaça ao CS+ inevitável menos avaliação de ameaça ao CS− (Experimento 1, fase operante, escala visual analógica de 0–100).Clique aqui para baixar este arquivo.

Figura Suplementar 2: Gráfico de interação para a mediação em destaque. O efeito da negligência emocional (CTQ-EN) sobre os sintomas depressivos (PHQ-9) é representado em três níveis do moderador W (contraste de alívio operante: alívio subjetivo ao CS+ evitável versus o CS-): baixo (-1 DP), média e alto (+1 DP). As linhas de regressão divergentes visualizam o termo de interação b3 da Figura Suplementar 1: em valores baixos de alívio operante, a inclinação da CTQ-EN PHQ-9 é positiva (maior negligência, mais sintomas depressivos), enquanto em valores altos a inclinação se aplaina, ilustrando um efeito atenuador da agência subjetiva sobre resultados aversivos (B = -2,05, p = 0,041; modelo completo na Arquivo Suplementar 2).Clique aqui para baixar este arquivo.

Tabela Suplementar 1: Parâmetros dos estímulos nos Experimentos 1, 2 e 3. Esta tabela resume os parâmetros físicos e procedimentais dos estímulos utilizados nos três experimentos. Para cada experimento, são relatadas a natureza e a duração do estímulo condicionado (EC) e do estímulo incondicionado (EI), a intensidade e contingência do EC+ EI, a resposta exigida dos participantes, o intervalo entre ensaios (IEE), as medidas dependentes registradas e o esquema de contrabalanço. O Experimento 1 (evitação pavloviana/operante) utilizou lâmpadas coloridas como ECs e um som aversivo de 95 dB — ruído branco ou som de garfo, contrabalanceados — como EI. O Experimento 2 (aquisição/extinção/re-aquisição) utilizou rostos humanos neutros como ECs e um grito masculino de 95 dB associado a um rosto zangado como EI. O Experimento 3 (escolha probabilística) utilizou pares de imagens abstratas com feedback visual probabilístico. EC = estímulo condicionado; EI = estímulo incondicionado; SCR = resposta de condutância da pele; VAS = escala visual analógica.Clique aqui para baixar este arquivo.

Tabela Suplementar 2: Matriz de correlação de Pearson entre as subescalas do CTQ. As correlações negativas entre a BCE e as escalas de sintomas refletem o papel protetor esperado das experiências positivas na infância. Os valores são coeficientes de correlação de Pearson. A seção superior apresenta as correlações entre as subescalas do CTQ e as escalas da BCE; a seção inferior apresenta as correlações entre as subescalas do CTQ e as escalas da BCE com os escores atuais de sintomas. Marcadores de significância: *p < 0,05, **p < 0,01, ***p < 0,001, +p < 0,10. N = 38 (apenas medidas autorreferidas; amostra total inscrita). O texto descritivo que acompanha esta matriz está fornecido no Arquivo Suplementar 3. EA = abuso emocional, PA = abuso físico, SA = abuso sexual, EN = negligência emocional, PN = negligência física, escalas da BCE: CPF = cuidado e proteção da família, DPF = dinâmica familiar positiva, BCE-Total = escore total de experiências benevolentes na infância) e escores de sintomas (PHQ-9 = depressão; GAD-7 = ansiedade generalizada; SAI = ansiedade estado [STAI-S]; TAI = ansiedade traço [STAI-T]).Clique aqui para baixar este arquivo.

Tabela Suplementar 3: Desenho experimental do Experimento 1 (dentro dos sujeitos). Esta tabela apresenta o desenho dentro dos sujeitos do Experimento 1, um paradigma de esquiva pavloviana/operante com três estímulos condicionados: um CS+ evitável (A), um CS+ inevitável (B) e um CS− (C). As linhas correspondem aos estímulos e as colunas às quatro fases do experimento (condicionamento pavloviano, teste pavloviano, treinamento operante, teste operante); as células indicam o número de ensaios e a contingência na notação associativa-padrão de aprendizagem^25,26, onde "+" denota um CS seguido pelo US, "−" um CS apresentado sem o US, e "R" a resposta de pressionar o botão. Durante a fase operante, R cancela o US para o CS+ evitável, mas é ineficaz para o CS+ inevitável. A linha final indica as avaliações em EVA (ameaça, expectativa, alívio) coletadas após as fases relevantes. Cada participante completou 52 ensaios.Clique aqui para baixar este arquivo.

Tabela Suplementar 4: Desenho experimental do Experimento 2 (intraindividual). Esta tabela apresenta o desenho intraindividual do Experimento 2, um paradigma padrão de aquisição–extinção–reaquisição com dois estímulos condicionados: um CS+ (A) e um CS− (B). As linhas correspondem aos estímulos e as colunas às seis fases (aquisição, teste de aquisição, extinção, teste de extinção, reaquisição, teste de reaquisição); as células indicam o número de tentativas e a contingência, em que "+" denota uma tentativa seguida pelo US e "−" uma tentativa sem o US. Durante a aquisição, o CS+ foi reforçado em 80% das tentativas (8 de 10). A fase de reaquisição apresenta apenas o CS+ por desenho — isso não se trata de dados ausentes. A última linha indica as avaliações em EVA (expectativa e ameaça) coletadas após as fases relevantes. Cada participante completou 52 tentativas.Clique aqui para baixar este arquivo.

Tabela Suplementar 5: Desenho experimental do Experimento 3 (dentro dos sujeitos). Esta tabela apresenta o desenho dentro dos sujeitos do Experimento 3, uma tarefa de aprendizagem probabilística com dois pares de estímulos abstratos (A–B e C–D). Após uma fase de prática, os participantes realizaram dois blocos de escolha consecutivos; cada bloco apresentava apenas um dos dois pares, e o segundo bloco sempre testava o par não visto no primeiro. As linhas correspondem às duas ordens de contrabalanço entre sujeitos dos blocos de escolha (A–B primeiro versus C–D primeiro) e as colunas às fases do experimento. As contingências de reforço foram p(A) = 0,80, p(B) = 0,20, p(C) = 0,70 e p(D) = 0,30; o contrabalanço C1/C2 também inverte qual membro de cada par possui a probabilidade mais alta. A escolha foi codificada como 1 (estímulo de alta probabilidade), 0 (sem escolha/omissão) ou −1 (estímulo de baixa probabilidade). Cada participante completou 200 tentativas.Clique aqui para baixar este arquivo.

Arquivo Suplementar 1: Gerenciamento de dados, estrutura de diretórios e convenções de nomenclatura de arquivos. Descrição completa da árvore de diretórios, das subpastas balanceadas, das pastas dos participantes, das convenções de nomenclatura de arquivos e dos scripts de banco de dados, com um exemplo prático. Clique aqui para baixar este arquivo.

Arquivo Suplementar 2: Análises de moderação por diferenças individuais. Justificativa e plano de análise para os modelos de diferenças individuais, as quatro moderações entre CTQ e índice de aprendizagem que atenderam ao critério de significância dupla, o diagrama conceitual do modelo de moderação (Figura Suplementar 1) e o gráfico de interação em destaque (Figura Suplementar 2). Essas análises ilustram a capacidade de mensuração do protocolo e não são testes confirmatórios.Clique aqui para baixar este arquivo.

Arquivo Suplementar 3: Experiências infantis benévolas e assinaturas comportamentais. Correlações entre subescalas do CTQ, escalas do BCE e escores de sintomas (Tabela Suplementar 2), e os fenótipos comportamentais associados às experiências infantis benévolas.Clique aqui para baixar este arquivo.

Arquivo Suplementar 4: Recomendações procedimentais e solução de problemas. Os seis passos que mais determinam se uma sessão produzirá dados analisáveis, as orientações para solução de problemas em gravações fisiológicas degradadas e as modificações disponíveis para laboratórios com equipamentos diferentes ou restrições de recrutamento. Clique aqui para baixar este arquivo.

Arquivo de Código Suplementar 1: paper_analyses_R.RClique aqui para baixar este arquivo.

Arquivo de Código Suplementar 2: paper_figures_R.RClique aqui para baixar este arquivo.

Discussão

Os resultados atuais estabelecem a viabilidade técnica e metodológica de uma bateria integrada, realizada em uma única sessão, que abrange a aquisição de ameaça com controle instrumental, aprendizado de segurança e retorno do medo, além do aprendizado probabilístico de recompensa. Em uma amostra de 35 a 38 adultos saudáveis (os tamanhos analíticos variaram ligeiramente entre os experimentos devido à perda de sinal específica por canal, e não à desistência de participantes), cada paradigma reproduziu seu efeito canônico: condicionamento diferencial subjetivo e — mais fracamente — autonômico durante a fase pavloviana, evitação e alívio dependentes da controlabilidade durante a fase operante, extinção seletiva da ameaça declarativa juntamente com uma redução não seletiva da resposta autonômica no Experimento 2, e aprendizado probabilístico confiável acima do acaso no Experimento 3. É importante esclarecer com precisão o que isso demonstra e o que não demonstra. O que é demonstrado é que os três paradigmas podem ser executados simultaneamente em uma única sessão de 60 minutos sem interferência mútua, que os três efeitos canônicos sobrevivem à redução no número de ensaios imposta por essa sessão e que o protocolo gera um conjunto de índices por participante que podem ser reaplicados inalterados em outras amostras. O que não é demonstrado — e o que permanece por ser estabelecido — é que esses índices são sensíveis e específicos às consequências da adversidade na infância. A reprodução dos efeitos canônicos intra-indivíduo é uma condição necessária, mas não suficiente, para essa afirmação, e a amostra atual possui poder estatístico insuficiente para testes confirmatórios de diferenças individuais²⁷. Assim, os resultados de diferenças individuais ilustram a capacidade de mensuração, não constituindo evidência confirmatória de vias de aprendizado relacionadas ao trauma.

A contribuição metodológica reside menos em qualquer paradigma isolado do que em sua aplicação conjunta. Conforme estabelecido na introdução, as três tarefas abrangem três demandas computacionalmente dissociáveis, e medi-las dentro do mesmo participante permite responder a uma pergunta que nenhum estudo com uma única tarefa pode responder por construção: se alterações relacionadas ao ACE refletem um reajuste geral no domínio da aprendizagem associativa ou uma alteração específica à valência restrita à ameaça. Uma bateria que combine dois paradigmas de ameaça, ou dois paradigmas de recompensa, não poderia refutar uma hipótese em detrimento da outra, enquanto a presente tríade pode. Três características adicionais a distinguem dos protocolos com uma única tarefa: a aprendizagem de ameaça e recompensa é medida na mesma sessão, o que elimina a variabilidade entre sessões relacionada ao estado; o desenho multicanal produz uma caixa de ferramentas reutilizável de índices por participante; e a aplicação da escala BCE juntamente com a CTQ-SF modela o continuum adversidade–benevolência, e não apenas a adversidade, em conformidade com Narayan et al.¹⁰ A correlação inversa moderada entre as duas escalas (|r| ≈ 0,50–0,68; Arquivo Suplementar 3) confirma que são distintas, embora parcialmente sobrepostas, justificando sua inclusão conjunta.

Os efeitos fisiológicos fracos e, em alguns casos, ausentes merecem consideração ampliada, pois não são uma nota de rodapé sobre o desempenho do protocolo, mas possivelmente seu resultado mais informativo. Três padrões se destacam. Na fase pavloviana do Experimento 1, a discriminação declarativa foi robusta, enquanto o efeito autonômico foi fraco e não resistiu à correção para comparações múltiplas. De forma ainda mais marcante, a condutância da pele deixou de discriminar entre os estímulos por completo assim que a resposta de esquiva foi introduzida na fase operante, exatamente no momento em que as avaliações de expectativa, ameaça e alívio os separaram com precisão de acordo com a controlabilidade. Já no Experimento 2, a resposta autonômica extinguiu-se e depois não conseguiu recuperar-se na reaquisição, enquanto a resposta declarativa recuperou-se fortemente. As estatísticas correspondentes são relatadas na seção de resultados representativos. Teoricamente, o resultado operante não é um erro de medição, mas uma consequência esperada de um controle instrumental bem-sucedido: quando uma ação disponível cancela de forma confiável o resultado aversivo, a ativação defensiva é regulada para baixo, mesmo que o organismo continue a representar o estímulo como perigoso. Essa é exatamente a reconceituação da esquiva proposta por LeDoux et al.²² e o efeito clássico de controlabilidade descrito na literatura sobre inabilidade aprendida²⁸: a resposta instrumental em si é um regulador da ativação, e sua introdução deverá, portanto, eliminar justamente a diferenciação autonômica que a precedeu. O padrão do Experimento 2, por sua vez, é um caso clássico do acoplamento parcial entre sistemas de resposta documentado por Lonsdorf et al.²¹: a condutância da pele e o índice de avaliação explícita são processos parcialmente separáveis, e Dibbets e Evers¹¹ próprios relataram um efeito de diferença individual nas avaliações sem efeito correspondente na SCR no próprio paradigma aqui adaptado. Isso é particularmente relevante para pesquisas sobre adversidades na infância. Se adversidades precoces recalibram preferencialmente o canal autonômico enquanto deixam intacta a avaliação declarativa — ou o inverso —, então um protocolo de canal único levaria a conclusões opostas dependendo de qual canal o pesquisador tenha registrado, e essa é uma fonte plausível da heterogeneidade que Ruge et al.¹ documentam em uma literatura na qual nenhuma medida de desfecho demonstrou ser universalmente mais confiável. Assim, o registro multicanal não é redundante, mas uma condição prévia para pesquisas interpretables de diferenças individuais. Clinicamente, a persistência da ameaça subjetiva após a extinção autonômica é o análogo laboratorial da avaliação residual de ameaça que sobrevive à terapia de exposição e prediz recaídas, sendo um alvo terapêutico plausível por si só. Ainda assim, enfatizamos a explicação alternativa honesta: efeitos SCR atenuados também são compatíveis com baixo poder e baixa confiabilidade do canal autonômico sob as restrições de número de ensaios de uma bateria de 60 min — poucos ensaios por célula, habituação ao longo de três tarefas consecutivas e a bem conhecida presença de não respondentes à SCR. Essa explicação não pode ser descartada com os dados atuais, e as duas explicações não são mutuamente exclusivas. Estudos que busquem arbitrar entre elas devem aplicar os critérios de qualidade de sinal especificados na etapa 8.14 do Protocolo, pré-registrar a exclusão de não respondentes e esperar que um protocolo mais longo, com mais ensaios por célula, seja necessário antes que a ausência de efeito autonômico possa ser interpretada como evidência de dissociação, e não de precisão insuficiente na medição.

Além de reproduzir os efeitos paradigmáticos canônicos, os índices derivados do protocolo foram sensíveis o suficiente para detectar associações teoricamente significativas com adversidades na infância em uma amostra modesta. Quatro modelos de moderação entre CTQ e índices de aprendizagem atenderam ao critério de dupla significância (uma correlação bivariada significativa e um termo de interação significativo), e as escalas CTQ e BCE apresentaram a correlação inversa moderada esperada. Ambas as descobertas são relatadas como ilustrativas da capacidade de mensuração do protocolo, e não como testes confirmatórios de vias entre trauma e aprendizagem; detalhes estatísticos completos e interpretação teórica são fornecidos no Arquivo Suplementar 2.

Três fatores determinam a qualidade do registro eletrodermal e exigem atenção explícita durante a coleta de dados: aplicação uniforme de gel condutor em ambos os eletrodos, com contato firme mas confortável na primeira falange dos dedos médio e anular da mão não dominante; conexão sem fio contínua da pulseira, verificada antes de cada tarefa e novamente em cada transição entre tarefas, pois breves perdas de comunicação são silenciosas para o participante, mas geram segmentos planos no traçado; e imobilidade da mão não dominante, pois contrações dos dedos e mudanças posturais geram transientes que a decomposição fásica automatizada não consegue distinguir de respostas reais. Se a comunicação for perdida no meio de uma tarefa, continue o experimento e não repita a sessão: trate o canal afetado como dado ausente apenas para aquela tarefa, enquanto o participante permanece utilizável para os outros paradigmas e para os canais comportamentais e subjetivos da mesma tarefa. Esta regra de decisão explica por que o n analítico variou entre 35 e 38 nos diferentes experimentos. As demais recomendações operacionais, os procedimentos de contrabalanceamento e calibração, os parâmetros do Ledalab e o guia completo de solução de problemas estão descritos no Arquivo Suplementar 4.

Várias limitações devem ser consideradas ao interpretar esses resultados, e elas conjuntamente definem o status deste trabalho como uma proposta metodológica translacional, e não como um estudo confirmatório. Primeiro, e mais importante, a amostra (n = 35–38, variando entre experimentos) é adequada para os efeitos do paradigma intra-sujeito relatados aqui, mas tem poder estatístico insuficiente para análises confirmatórias de diferenças individuais. Fritz e MacKinnon²⁴ estimam que N ≥ 71 é necessário para detectar um efeito mediado de tamanho médio, e McClelland e Judd²⁷ demonstram que detectar uma interação em uma amostra comunitária modesta exige várias vezes o tamanho amostral necessário para um efeito principal. Os modelos de moderação são, portanto, apresentados como ilustrativos da sensibilidade de medição do protocolo, e não como testes de vias entre trauma e aprendizagem, e nenhuma afirmação sobre uma assinatura neurocognitiva de adversidade é feita. A consequência direta é que o valor clínico do protocolo permanece por ser estabelecido: os índices derivados aqui devem ser submetidos a validações com poder estatístico adequado, pré-registradas, em amostras maiores e, idealmente, enriquecidas com grupos extremos ou clínicos, antes que qualquer um deles possa ser considerado um marcador candidato. Segundo, a condutância cutânea é intrinsecamente vulnerável a artefatos de movimento e perda intermitente de conexão sem fio, e seu rendimento variou entre os três experimentos nesta amostra; os canais comportamentais e subjetivos foram mais robustos, justamente por isso o protocolo os registra simultaneamente, em vez de depender apenas do canal autonômico. Laboratórios que adotarem a bateria devem esperar perda de dados específica por canal e devem informar o n analítico por canal e por tarefa (ver passo 8.14.9). Terceiro, o protocolo está limitado à duração de uma única visita laboratorial (aproximadamente 60 min, incluindo a preparação), o que restringe o número de ensaios por paradigma e, portanto, estabelece um limite inferior para a confiabilidade intra-sujeito dos índices derivados por participante; protocolos mais longos ou com múltiplas sessões produziriam estimativas individuais mais estáveis, ao custo de fadiga ou perda de controle dentro da sessão. Por fim, a bateria até agora foi aplicada apenas em adultos saudáveis com 18 anos ou mais, e sua aplicabilidade a menores, adultos mais velhos e populações clínicas permanece por ser estabelecida. O que o presente manuscrito contribui é a infraestrutura padronizada e reprodutível de medição — paradigmas, parâmetros de aquisição, critérios de qualidade e derivação de índices — sobre a qual essas validações clínicas confirmatórias agora podem ser construídas.

Três aplicações futuras decorrem naturalmente do protocolo. Primeiro, amostras maiores (n ≥ 71 para detectar efeitos mediados por meio)²⁴ apoiariam testes formais de mediação do caminho adversidade precoce -> aprendizagem -> sintomas, idealmente com hipóteses pré-registradas e células moderador-por-preditor pré-especificadas. Segundo, a validação clínica comparando controles saudáveis com grupos clínicos (transtorno de estresse pós-traumático, transtorno depressivo maior) identificaria quais índices derivados do protocolo melhor discriminam o diagnóstico ou predizem a resposta ao tratamento. Terceiro, a onda de reteste após 6 meses já contemplada pelo termo de consentimento informado permitirá a avaliação da estabilidade intra-indivíduo e da sensibilidade ao tratamento dos índices, o que é um pré-requisito para seu uso como biomarcadores candidatos. Recomendamos que estudos sobre o impacto psicológico de longo prazo da adversidade na infância adotem protocolos integrados e multissistêmicos desse tipo, em vez de desenhos baseados em uma única tarefa ou apenas em autorrelatos.

Materiais

Lista de materiais utilizados neste artigo

Nome	Empresa	Número de catálogo	Comentários
Software AcqKnowledge	BIOPAC Systems Inc.	ACK100W (Windows) / ACK100M (Mac)	Software de aquisição e análise de dados para sinais fisiológicos. RRID:SCR_014279 (verificar com a entrada atual do SciCrunch).
afex (pacote R)	Singmann, Bolker, Westfall, Aust & Ben-Shachar	Versão 1.5-1	Pacote R para experimentos fatoriais. Utilizado para todas as ANOVAs de medidas repetidas (Experimentos 1-3) por meio da função aov_ez(). RRID:SCR_022761 (verificar com a entrada atual do SciCrunch).
ARTool (pacote R)	Wobbrock, Findlater, Gergle & Higgins	Versão 0.11.2	Transformação de Postos Alinhados para ANOVA fatorial não paramétrica. Utilizada para a ANOVA Fase × Estímulo na condutância cutânea no Experimento 2, cuja distribuição é não gaussiana.
Escala de Experiências Infantis Benevolentes (BCE)	Narayan, Rivera, Bernstein, Harris & Lieberman (2018)	Instrumento de domínio público (10 itens)	Adaptação em espanhol utilizada. Nenhum RRID atribuído a este instrumento; citar o artigo original de validação.
Correia BioNomadix para Pulso (Transmissor)	BIOPAC Systems Inc.	BN-PPGED-T	Transmissor vestível para sinais de EDA e PPG. Utilizado em conjunto com o módulo receptor BioNomadix.
Questionário de Trauma na Infância – Versão Reduzida (CTQ-SF)	Bernstein et al. (2003)	Autoquestionário retrospectivo validado (28 itens)	Cinco subescalas (EA, PA, SA, EN, PN). Nenhum RRID atribuído; citar o artigo original de validação. Utilizada adaptação em espanhol.
Gel condutor para eletrodos de EDA	BIOPAC Systems Inc.	GEL101A	Gel isotônico para medições de condutância cutânea.
Eletrodos descartáveis Ag/AgCl para EDA	BIOPAC Systems Inc.	EL507A	Eletrodos descartáveis para registro de condutância cutânea.
Escala de Transtorno de Ansiedade Generalizada (GAD-7)	Spitzer, Kroenke, Williams & Löwe (2006)	Autoquestionário com 7 itens	Versão validada em espanhol utilizada. Nenhum RRID para o instrumento; citar o original.
ggplot2 (pacote R)	Wickham	Versão 4.0.3	Sistema de plotagem baseado na gramática de gráficos. RRID:SCR_014601 (verificar com a entrada atual do SciCrunch).
Fones de ouvido (circumaurais)	HyperX (HP Inc.)	Cloud III	Fone de ouvido fechado com fio; utilizado para apresentar o estímulo auditivo incondicionado durante o condicionamento aversivo.
Ledalab	Benedek & Kaernbach (2010)	Caixa de ferramentas MATLAB de código aberto v3.2.5	Análise Contínua de Decomposição (CDA) de sinais de condutância cutânea. RRID não atribuído (citado o artigo original).
lme4 (pacote R)	Bates, Maechler, Bolker & Walker	Versão 1.1-37	Modelos lineares de efeitos mistos. Utilizado para estimar as inclinações individuais das trajetórias de aprendizagem no Experimento 3. RRID:SCR_015654 (verificar com a entrada atual do SciCrunch).
MATLAB	MathWorks	R2025a	Utilizado para executar o Ledalab e o pipeline de pré-processamento de SCR. RRID:SCR_001622.
Questionário de Saúde do Paciente-9 (PHQ-9)	Kroenke, Spitzer & Williams (2001)	Autoquestionário com 9 itens	Versão validada em espanhol utilizada. Nenhum RRID para o instrumento; citar o original.
Unidade de aquisição de dados fisiológicos (PsychoPy)	BIOPAC Systems Inc.	MP200	Unidade principal de aquisição de sinais fisiológicos. Combinada com o módulo sem fio BioNomadix para EDA.
Python	Python Software Foundation	Versão 3.12	Utilizado para o pipeline de pré-processamento que combina a saída do Ledalab com os registros comportamentais do PsychoPy (Data_Bases.py, Completed_Bases_Per_Experiment.py). RRID:SCR_008394 (verificar com a entrada atual do SciCrunch).
R (ambiente de computação estatística)	R Foundation for Statistical Computing	Versão 4.5.0	Ambiente no qual todas as análises estatísticas foram realizadas. Modelos de mediação foram estimados por regressão de mínimos quadrados ordinários com a função lm() do pacote base stats, com preditores padronizados em z e o termo de interação calculado como seu produto; nenhum pacote especializado de mediação foi utilizado. RRID:SCR_001905 (verificar com a entrada atual do SciCrunch).
Inventário de Ansiedade Estado-Traço (STAI)	Spielberger et al. (1983)	Formulário Y do STAI (40 itens, SAI + TAI)	Versão validada em espanhol utilizada. Nenhum RRID para o instrumento; citar o original.
Monitor de apresentação de estímulos	Samsung	LS22D300GALXZS (S22D300, LED de 22 polegadas)	Display utilizado para os estímulos visuais CS+ / CS- e escalas de avaliação.