Waiting
Login processing...

Trial ends in Request Full Access Tell Your Colleague About Jove
JoVE Journal Behavior
Click here for the English version

Behavior

Réduire l'anxiété de l'État à l'aide de la mémoire de travail

Published: July 19, 2017 doi: 10.3791/55727
Automatic Translation
1, 1, 1, 1, 1
1Section on Neurobiology of Fear and Anxiety, National Institute of Mental Health, National Institutes of Health (NIH)

Summary

Ce protocole démontre comment mesurer la vigilance potentielle de l'anxiété pendant le paradigme de mémoire de travail de Sternberg.

Abstract

Le but de ce protocole est d'expliquer comment examiner la relation entre les processus de la mémoire de travail et l'anxiété en combinant la mémoire de travail de Sternberg (WM) et la menace des paradigmes de choc. Dans le paradigme de Sternberg WM, les sujets sont tenus de maintenir une série de lettres dans le WM pour un bref intervalle et de répondre en identifiant si la position d'une lettre donnée dans la série correspond à une invite numérique. Dans le paradigme de la menace de choc, les sujets sont exposés à des blocs alternatifs où ils risquent de recevoir des présentations imprévisibles d'un choc électrique doux ou sont à l'abri du choc. L'anxiété est sondée dans tous les blocs de sécurité et de menace en utilisant le réflexe acoustique de la gêne, qui est potentialisé sous la menace (Anxiety-Potentiated Startle (APS)). En menant le paradigme de Sternberg WM lors de la menace de choc et de sondage de la réaction de sorote pendant l'intervalle de maintenance WM ou l'intervalle intertrial, il est possible dÉmettez l'effet de la maintenance WM sur APS.

Introduction

Selon la théorie du contrôle de l'attention (ACT), l'angoisse interfère avec le traitement cognitif en faisant concurrence pour accéder aux ressources limitées de mémoire de travail (WM) 1 . Cependant, l'ACT ne traite pas l'inverse de cette relation ( c'est -à- dire l'effet du traitement cognitif sur l'anxiété). En manipulant l'anxiété pendant les tâches cognitives en utilisant le paradigme de la menace de choc, il est possible d'évaluer à la fois l'effet de l'anxiété sur la cognition et l'effet de la cognition sur l'anxiété 2 , 3 , 4 , 5 . Le but de ce protocole est de démontrer comment administrer le paradigme Sternberg WM lors d'un modèle de menace de choc pour sonder la relation bidirectionnelle entre l'anxiété et la maintenance WM.

Le paradigme de la menace de choc est largement utilisé dans le laboratoire pour manipuler l'anxiété de l'ÉtatF "> 6 , 7 , 8 , 9 , 10 , 11 et peuvent être implémentés dans des sujets sains 2 , 3 , 4 , 5 et les patients 12 , 13 , 14 , 15 (voir Bradford et al., 16 pour un exemple). Le paradigme consiste à alterner les blocs de menace et de sécurité 17. Les sujets risquent de recevoir des stimulations électriques imprévisibles pendant les blocs de menace, mais pas pendant les blocs de sécurité. L'anxiété des sujets peut être sondée périodiquement à l'aide du réflexe acoustique 18 , 19 . Typiquement shD'autres réactions de sourcils plus importantes au cours des blocs de menace par rapport aux blocs de sécurité, et ce Sérum Potentiate Anxiété (APS) peut être utilisé comme indice périphérique de changement dans l'anxiété en cours pendant le test 17 , 18 . L'institut national de la santé mentale (NIMH) est reconnu comme un indice physiologique de l'anxiété dans sa matrice des critères de domaine de recherche 20 . Cependant, il est également possible de sonder l'anxiété d'un individu en utilisant une échelle de type Likert auto-rapportée. Parce que la menace de choc est un paradigme passif, d'autres tâches cognitives peuvent être menées simultanément 21 . En combinant la menace de choc avec la tâche Sternberg WM, il est possible de sonder l'anxiété pendant la maintenance WM 3 .

Au cours du paradigme Sternberg WM, les sujets sont obligés de coder une série de lettres dans WM et de répondre à uneUn bref intervalle 3 , 22 . Contrairement aux tâches WM plus complexes ( par exemple, la tâche N-back) 4 , 5 , 23 , la tâche Sternberg ne nécessite pas la manipulation d'informations dans le WM 3 , 22 . En outre, les sujets encodent, maintiennent et répondent aux objets au cours d'intervalles distincts. Ensemble, ces caractéristiques permettent de dissocier la maintenance WM d'autres processus cognitifs plus complexes 24 . En sondant APS pendant l'intervalle de maintenance WM, il est possible de déterminer l'effet de la maintenance WM sur l'anxiété. De même, en comparant la précision WM et le Temps de Réaction (RT) entre la menace et les blocs sûrs, il est possible de déterminer l'effet de l'anxiété sur la maintenance WM. Ce protocole détaille les étapes procédurales nécessaires pour mener le paradigme Sternberg WM dLa menace de choc, ainsi que les étapes analytiques nécessaires pour évaluer l'APS, l'exactitude et le temps de réaction au cours de la tâche.

Protocol

Tous les participants ont donné leur consentement éclairé par écrit approuvé par le Conseil d'examen institutionnel (IRB) de l'Institut national de la santé mentale (NIMH) et ont été indemnisés pour leur participation.

1. Installation de l'équipement

REMARQUE: configurez l'équipement comme décrit ci-dessous (voir la figure 1A ) 3 .

  1. Dans la salle de contrôle, configurez deux ordinateurs, un pour administrer l'expérience et un pour enregistrer les données physiologiques.
  2. Dans la salle de matières, configurez un moniteur d'affichage à cristaux liquides standard 19 et un clavier (ou une boîte à boutons) pour afficher des stimuli pour le participant et pour enregistrer les réponses des participants, respectivement.
  3. Pour enregistrer la psychophysiologie, connectez l'ordinateur d'enregistrement au matériel de surveillance de la psychophysiologie en utilisant un adaptateur Ethernet vers USB.
  4. Pour diviser les signaux de transistor-transistor logique (TTL) entre l'enregistrement etMatériel de relance de relais, connectez le port parallèle de l'ordinateur de l'expérience à la cassette à l'aide d'un câble plat.
  5. Pour passer les signaux TTL au matériel de surveillance de la psychophysiologie, connectez la boîte de discussion au matériel à l'aide d'un câble plat.
  6. Pour passer les impulsions TTL au matériel de relance, connectez la cassette au générateur de signal à l'aide d'un câble Bayonet Neill-Concelman (BNC).
  7. Pour générer un signal de commande pour le dispositif de choc, connectez le générateur de signal au dispositif de choc à l'aide d'un câble BNC.
  8. Réglez le générateur de signal et le dispositif de choc pour délivrer un choc de 100 ms et 200 Hz. Voir la Figure 1B et C pour tous les paramètres.

2. Programmer l'expérience en utilisant le logiciel disponible

REMARQUE: Un logiciel de systèmes neuro-comportementaux (appelé le logiciel expérimental, voir le tableau des matériaux ) a été utilisé. Autre équivalentUn logiciel peut être utilisé.

  1. Programmer quatre phases de test en utilisant les paramètres décrits ci-dessous et les fichiers de code supplémentaires fournis (voir le code supplémentaire pour plus de détails).
    1. Pour chaque phase, programmez 26 essais.
    2. Divisez les essais en 4 blocs alternatifs de menace et de sécurité, avec 6 essais par bloc.
    3. Au début de chaque essai, présentez une indication indiquant le nombre de lettres présentées pour 2 000 ms chacune.
    4. Après le signal, présentez la séquence de lettres de codage pour 2 500 ± 1 000 ms.
    5. Sur les essais à faible charge, présenter 5 lettres séquentiellement, l'une après l'autre.
    6. Sur les essais à haute charge, présenter 8 lettres séquentiellement, l'une après l'autre.
    7. Programmer une période de maintenance après la phase d'encodage pour 9 000 ± 1 000 ms.
    8. À la fin de la période de maintenance, présentez une invite de réponse pour 2 000 ms.
    9. Programmez l'invite de réponse pour afficher une lettre sur le côté gauche et un numéroSur le côté droit du moniteur, la lettre représentant une lettre de la séquence de codage et le numéro faisant référence à une position dans la séquence.
    10. Sous la lettre et le numéro, affichez les mots "match / incompatibilité", en se référant à si la lettre correspond ou n'est pas conforme au numéro de position.
    11. Programmer l'expérience de sorte que la moitié des essais correspondent et à demi-décalage.
    12. Utilisez un clavier ou une boîte de bouton pour enregistrer les réponses.
    13. Séparez les essais par un intervalle intertrial à durée variable (ITI) qui dépend du moment des événements à l'essai, de sorte que chaque essai dure 23 s.
    14. Modifie les durées des périodes de codage, de maintenance et d'ITI à travers les essais en sélectionnant une durée aléatoire (en ms) entre les valeurs de plafond et de sol pour chaque période.
    15. Contrôler les expériences pour que la moitié des participants commencent dans un bloc sécurisé et la moitié des participants commencent dans un bloc de menaces.
    16. Dans chaque course,Présente entre 0 et 2 chocs pseudo-aléatoires pendant chacun des blocs de menace pour un total de 3 présentations de choc par course. Assurez-vous d'inclure un essai supplémentaire (fictif) pour chaque choc pour vous assurer que le même nombre d'essais est inclus dans les blocs de sécurité et de menace.
    17. Au début de chaque course, présentent cinq rafales de 40 ms de 103 dB de bruit blanc (temps de montée / chute instantanément instantanés) sur les écouteurs pour habituer la réponse de la gueule.
    18. Au cours de chaque course, présentez 3 présentations du bruit blanc dans les conditions suivantes pour sonder la réaction de sourit (voir Figure 3 ): sécurité contre danger, charge faible contre charge élevée et période de maintenance par rapport à l'ITI.
    19. Espacer les sondes afin qu'elles se produisent avec un intervalle interprobe minimum d'au moins 17 s pour éviter l'accoutumance à court terme de la réaction de startle.
    20. Pour les essais de période de maintenance, présenter des sondes au moins 1 s après le décalage de la série de lettres.
    21. Pour ITI triAls, présente les sondes au moins 4 s après le décalage de l'invite de réponse.
    22. Configurez l'équipement pour la surveillance physiologique à l'aide du progiciel associé, selon les instructions du fabricant.

3. Exécuter l'expérience

  1. Escortez les participants à la salle d'étude.
  2. Administrer le consentement éclairé.
  3. Donner aux participants l'Inventaire d'angoisse d'état-Y-1 (STAI-Y1) 25 , l'Inventaire d'anxiété Beck (BAI) 26 , l'Inventaire de dépression Beck (BDI) 27 et l'Indice de sensibilité anxieux (ASI) 28 pour remplir avant Aux instructions de tâche et à la configuration.
  4. Informez les participants qu'ils verront 2 types d'essais et répondront à ces essais en fonction des détails suivants.
  5. Pendant les essais de faible charge, demandez aux participants de conserver une série de 5 lettres dans leur mémoire dans l'ordre indiqué dansDont ils sont présentés.
  6. Pendant les essais à grande charge, demandez aux participants de conserver une série de 8 lettres dans leur mémoire dans l'ordre dans lequel elles sont présentées.
  7. Informez les participants que, après un délai, ils seront invités avec une lettre et un numéro qui se réfère au poste dans la séquence.
  8. Demandez aux participants d'indiquer si la lettre et le numéro de position correspondent ou ne concordent pas avec la touche de flèche gauche ou droite respectivement.
  9. Informez les participants que les épreuves se produiront pendant les périodes de sécurité et les périodes de menace, lorsqu'ils risquent de recevoir des chocs électriques légers et imprévisibles au poignet.
  10. Informez les participants qu'ils entendront des sondes acoustiques pendant toute l'expérience, dans les conditions de sécurité et de menace.
  11. Nettoyez et attachez les électrodes à chaque participant, en fonction du schéma de la Figure 2 .
    1. Lieu tDes électrodes jetables de chlorure d'argent et d'argent 11 mm (Ag-AgCl) sur la paume de la main gauche, à environ 2 cm de distance, pour surveiller la conductance de la peau.
    2. Placez deux électrodes jetables Ag-AgCl de 11 mm sur le poignet intérieur de la main gauche, à environ 3 cm d'intervalle, pour administrer la stimulation électrique.
    3. Placez une électrode Ag-AgCl 11 mm jetable à l'intérieur du bras gauche, juste au-dessus du coude, et une électrode jetable juste sous la clavicule droite pour surveiller la fréquence cardiaque.
    4. Fixez deux électrodes de tasse Ag-AgCl de 4 mm sur le côté inférieur du muscle orbiculaire oculi gauche pour mesurer la réponse de la gêne.
  12. Sécurisez toutes les électrodes avec du ruban biomédical.
  13. Fixez les conducteurs aux électrodes sur la paume et branchez-les dans le canal EDA du matériel de surveillance de la psychophysiologie.
  14. Fixez les conducteurs aux électrodes sur le poignet et branchez-les dans le dispositif de choc.
  15. Fixez les conducteurs aux électrodes sur le bras et la clavicule et branchez-lesDans le canal ECG du matériel de surveillance de la psychophysiologie.
  16. Branchez les électrodes de tasse attachées au muscle orbicularis oculi dans le canal électromyographique (EMG) du matériel de surveillance de la psychophysiologie.
  17. Étalonnage des chocs.
    1. Avant le début de l'expérience, demandez aux participants de noter une série d'échantillons de stimulation électrique d'un échantillon de 100 ms pour identifier un niveau d'intensité désagréable et inconfortable, mais pas pénible.
      1. Administrer une présentation en série (~ 5-10) du stimulus de choc de 100 ms au poignet en utilisant le logiciel expérimental (voir les fichiers de code supplémentaires et la table des matières ).
      2. Après chaque présentation, les participants évaluent verbalement chaque présentation sur une échelle de 1 (pas inconfortable du tout) à 10 (inconfortable mais pas pénible).
      3. En utilisant l'échelle mA sur le dispositif de choc, augmentez progressivement l'intensité du choc et continuez la sDes stimulations jusqu'à ce que le sujet classe la stimulation comme un "10."
      4. Enregistrez la valeur d'intensité sur le paquet de détail du participant.
        REMARQUE: Pendant l'étude, présenter les chocs à l'intensité déterminée.
  18. Pour commencer l'expérience, entrez le numéro d'identification du participant, la condition de contrepoids et le numéro d'exécution dans la boîte de réception, comme l'indique le logiciel expérimental.
    REMARQUE: Créez deux conditions contrebalancées. Le premier contrepoids commencera l'expérience dans un bloc de menaces et le deuxième contrepoids commencera l'expérience dans un bloc sécurisé. Voir la section 2.
  19. Cliquez sur "commencer" sur l'enregistrement de la surveillance psychophysiologique.
  20. Appuyez sur "enter" dans la boîte d'invite du logiciel expérimental pour commencer l'expérience.
  21. Permettre au sujet de compléter 4 courses de l'expérience. Demandez au participant de sélectionner la flèche gauche ou droite si la lettre et le numéro de position correspondent ou ne concordent pas avec le procèsSéquence, respectivement (étapes 3.7 et 3.8).
    REMARQUE: programmez chaque longueur d'exécution durer entre 6 et 7 min. Programmer les chocs à délivrer pseudo-aléatoire entre 0-2 fois / course. Voir la section 2.
  22. Après chaque course, demandez au sujet de noter verbalement son niveau d'anxiété sur une échelle de 0 (pas anxieux) - 10 (extrêmement anxieux) pendant les blocs de sécurité et de menace de l'exécution qu'ils ont terminée.
  23. Demandez aux sujets d'évaluer verbalement l'intensité des chocs présentés lors de la course précédente sur la même échelle 0-10 utilisée dans la procédure d'étalonnage initiale (section 3.17).

4. Analyser la performance

REMARQUE: analysez les données de performance pour un participant unique en utilisant les instructions suivantes.

  1. Ouvrez le fichier de sortie créé à partir du logiciel expérimental.
    1. Pour donner une moyenne des réponses correctes dans les différentes conditions, séparez d'abord les données en termes de sécurité contre menace et faible chargeNous avons une charge élevée pour produire 4 conditions de réponse aux conditions uniques.
    2. Comptez les essais corrects pour chacune des 4 conditions et divisez ce nombre par le nombre total d'essais dans chaque état.
    3. Pour mesurer le temps de réaction dans les différentes conditions, séparez les données comme à l'étape 4.1.1.
    4. Additionnez tous les temps de réaction pour chaque condition et divisez ce nombre par le nombre d'essais dans chaque condition.
      REMARQUE: Omettre les essais qui incluent une présentation de choc, comme indiqué dans la sortie du logiciel expérimental.
  2. Au niveau du groupe, effectuez une ANOVA 2 (sûre contre menace) x 2 (faible charge contre charge élevée) à travers les sujets afin d'identifier les différences de performance comportementale et les temps de réaction 29 .

5. Analyser Startle

  1. Préparer les données EMG brutes pour analyse en utilisant un logiciel d'analyse psychophysiologique 30 . Voir la figure 4A .
    1. Sélectionnez "Transform" >> Filtres numériques >> FIR >> Bandpass du logiciel d'analyse de psychophysiologie pour appliquer un filtre passe-bande numérique (bande passante 30-300 Hz), lissant le canal EMG brut (voir la figure 4B ).
  2. Sélectionner l'analyse >> Electromyographie >> Dérivée Moyenne Reconnue EMG du logiciel d'analyse de psychophysiologie pour rectifier le signal EMG lissé en utilisant une moyenne temporelle de 20 ms (voir Figure 4C ).
  3. Sélectionnez Analyse >> Stim-Response >> Entrée numérique pour les événements Stim du logiciel d'analyse de psychophysiologie pour étiqueter les événements de stimulation qui correspondent aux entrées numériques pour chaque type d'essai.
    REMARQUE: Par exemple, les types d'essai incluent la sécurité contre la menace, la charge faible contre la charge élevée et la période de maintenance par rapport à la période ITI.
  4. Extraire la grandeur du clignotement autour de chaque événement de stimulation 30.
    1. Sélectionnez Analyse >> Stim-Response >> Stim-Response Analysis et spécifiez la Mean of Channel ( c'est-à-dire le numéro de canal correspondant à l'EMG traité) du logiciel d'analyse de psychophysiologie pour extraire l'activité de base moyenne dans une fenêtre fixe de -50 à 0 ms avant l'apparition du bruit blanc.
    2. Sélectionnez Analyse >> Stim-Response >> Stim-Response Analysis et spécifiez le Max of Channel ( c'est-à-dire le numéro de canal correspondant à l'EMG traité) à partir du logiciel d'analyse de psychophysiologie pour identifier l'apparition clignotante et le pic dans une fenêtre fixe de 20 à 100 ms suite à l'apparition du bruit blanc.
  5. Exclure les essais avec un bruit excessif sur le canal EMG 30 .
    REMARQUE: les réponses acoustiques de sorote doivent être distinguées de manière fiable de l'activité EMG d'arrière-plan excessif ou d'autres sources de contamination ( par exemple, des artefacts de mouvement ou volClignotements immoraux et spontanés précédant immédiatement des sondes auditives; Voir la figure 4D ).
  6. Analyser les réponses de clignotement d'essai par essai à l'aide d'un logiciel de tableur standard.
    1. Normaliser les grandeurs de clignotement en z-scores (facultatif).
    2. Convertissez les scores z en scores t pour une analyse plus approfondie (t = 10x + 50, facultatif).
    3. Moyenne des scores en t et / ou des scores bruts entre les essais pour chaque type d'essai et calculer l'APS (menace contre sécurité) pour chaque condition ( p. Ex., Faible charge par rapport à la charge élevée et période de maintenance par rapport à la période ITI).
    4. Au niveau du groupe, effectuer une ANOVA 2 (sécurité contre menace) x 2 (période de maintenance par rapport à ITI) à travers les sujets afin d'identifier l'effet de la maintenance WM sur APS.

6. Analyser les données d'auto-déclaration

  1. Moyenne des notes d'anxiété sur les courses pour les conditions de sécurité et de menace.
  2. Au niveau du groupe, effectuez une threaT versus t-test sécurisé pour déterminer l'efficacité de la manipulation de la menace.

Representative Results

Ce protocole produit trois types de données primaires: précision, RT et APS. Pour la précision et la RT, ce protocole implique deux manipulations expérimentales, une menace et une charge. Pour la précision, les résultats typiques montrent un effet principal de la charge, mais aucun effet principal de la menace et aucune interaction charge-par-menace (essais (F (1,18) = 84,34; p <0,01, voir figure 5 ). Les sujets sont généralement plus Pour les RT, les résultats typiques montrent un effet principal de la charge (F (1,18) = 19,49; p <0,01) et la menace (F (1,18) = 8,03 ; P = 0,01), mais aucune interaction entre la charge et la menace (voir la figure 6 ). Les sujets présentent généralement des RT plus rapides lors d'essais à faible charge que lors d'essais à grande charge et des RT plus rapides pendant les blocs de menace que pendant les blocs de sécurité.

Ce protocole implique également deux manipulations expérimentales pour APS: charger et démarrer Le timing. Les résultats typiques montrent une interaction charge par timing (F (1,18) = 16,63; p <0,01, voir la figure 7 ). Les sujets présentent généralement des APS significativement plus importants lors d'essais de faible charge par rapport à des essais de charge élevée, mais uniquement lorsque la sonde est livrée pendant l'intervalle de maintenance (MNT, période de maintenance: t (18) = 3,92; p <0,01; ITI: p> 0,05; D = 0,72). Il convient de noter que, parce que les statistiques inférentielles peuvent varier d'une étude à l'autre, il est important de reproduire ces effets. Après cette expérience, une diminution constante de l'APS en fonction de la difficulté de la tâche a été trouvée. Cette constatation a été observée dans une tâche verbale N-back (3-back> 0-back d (25) = 2.2) 4 , le paradigme de Sternberg WM (voir ci-dessus, d (18) = 0,72; pour la réplication, voir l'expérience 1 dans Balderston et al., 2016 3 , charge élevée> faible charge, d (18) = 0,44) et une tâche complexe de reconnaissance d'image (récupération> encodage, d (21) = 0,47)Ef "> 2. Cependant, il convient de noter que le résultat final peut être entraîné en partie par l'accoutumance.

Bien qu'il soit difficile de déterminer l'état affectif subjectif d'un individu au cours de chaque essai, les données d'auto-déclaration peuvent être utilisées pour déterminer l'efficacité de la manipulation de l'anxiété et comme mesure de différence individuelle. Par conséquent, il est important d'évaluer l'état affectif du sujet avant l'expérience en utilisant des questionnaires normalisés et de sonder l'anxiété du sujet pendant l'expérience. Les résultats typiques montrent des taux d'anxiété significativement plus élevés pendant les blocs de menace que pendant les blocs de sécurité; T (18) = 8,85; P <0,001.

Figure 1
Figure 1: schéma d'une configuration d'équipement typique. ( A ) Utiliser un calcul séparé Ers pour administrer la tâche et enregistrer les signaux physiologiques du sujet. Synchronisez les événements avec le matériel de surveillance de la psychophysiologie et le dispositif de choc via le port parallèle de l'ordinateur de l'expérience. Relayer les signaux physiologiques du matériel de surveillance de la psychophysiologie à l'ordinateur d'acquisition via le câble Ethernet. Livrez le choc sur le sujet en utilisant le dispositif de choc, qui est contrôlé par un générateur de signal et déclenché par l'ordinateur de tâche. Livrez le bruit blanc sur le sujet via la carte son de l'ordinateur de tâche et enregistrez la trace à l'aide du matériel de surveillance de la psychophysiologie. ( B ) Paramètres requis pour le générateur de signal. ( C ) Paramètres requis pour le dispositif de choc. Cliquez ici pour voir une version plus grande de ce chiffre.

Gimg "src =" / files / ftp_upload / 55727 / 55727fig2.jpg "/>
Figure 2: schéma d'une configuration de sujet typique. Attachez les électrodes pour transmettre le choc au poignet non dominant du sujet. Fixez des électrodes pour mesurer la conductance de la peau sur la paume non dominant du sujet. Attachez des électrodes pour mesurer l'électromyographie sous l'œil droit, sur le muscle orbiculaire oculi. Fixez des électrodes pour mesurer l'électrocardiographie sur le biceps gauche du sujet et la clavicule droite. Cliquez ici pour voir une version plus grande de ce chiffre.

figure 3
Figure 3: schéma de conception expérimentale typique. Présentez les sujets avec une série de lettres suivies d'une brève période de maintenance et d'une réponse. Au cours de la promotion de la promotion Pt, présentez les sujets avec une lettre (de la série) et un nombre. Indiquez les sujets pour indiquer si le nombre correspond à la position de la lettre cible dans la série précédente. Les sondes actuelles de startle pendant chaque essai, soit pendant la période de maintenance, soit l'intervalle intertrial (ITI). Cliquez ici pour voir une version plus grande de ce chiffre.

Figure 4
Figure 4: Exemple de traces EMG suite à une sonde de bruit blanc. ( A ) trace EMG brute. ( B ) passe-bande EMG trace filtré à 30 à 500 Hz. ( C ) trace EMG qui a été filtrée et corrigée à l'aide d'une constante de 20 ms. ( D ) trace EMG brute d'un essai contaminé par le bruit de base.Iles / ftp_upload / 55727 / 55727fig4large.jpg "target =" _ blank "> Cliquez ici pour voir une version plus grande de cette figure.

Figure 5
Figure 5: Résultats de temps de réaction typiques (RT). Les sujets sont généralement plus rapides lors d'essais à faible charge que lors d'essais à grande charge. Les sujets sont également généralement plus rapidement sous la menace de choc. Les barres représentent la moyenne ± SEM. Cliquez ici pour voir une version plus grande de ce chiffre.

Figure 6
Figure 6: Résultats typiques de l'aptitude à l'anxiété (APS). Lorsqu'une tempête est sondée pendant la période de maintenance (MNT), les sujets montrent généralement un énorme potentielEn cas de faible charge par rapport aux essais à haute charge. Cependant, cet effet ne se maintient pas lorsque la gêne est sondée pendant l'ITI. Les barres représentent la moyenne ± SEM. Cliquez ici pour voir une version plus grande de ce chiffre.

Figure 7
Figure 7: Précision typique (pourcentage (%) correct) Résultats. Les sujets sont généralement plus précis lors d'essais à faible charge que les essais à haute charge; Cependant, les performances ne tendent pas à varier en fonction de la menace de choc. Les barres représentent la moyenne ± SEM. Cliquez ici pour voir une version plus grande de ce chiffre.

Fichiers de code supplémentaire: Wav fiLe for white noise presentation (40ms_wn.wav.) Cliquez ici pour télécharger ce fichier. Code nécessaire pour configurer les paramètres matériels pour les logiciels expérimentaux (Sternberg_threat_v5.exp.) Cliquez ici pour télécharger ce fichier. Code nécessaire pour exécuter l'expérience (Sternberg_threat_v5.sce.). Cliquez ici pour télécharger ce fichier.

Discussion

Cet article démontre comment administrer la tâche Sternberg WM pendant la menace de choc. En utilisant ce protocole, il a été possible de montrer que la maintenance WM est suffisante pour réduire l'anxiété, mesurée par la potentialisation du réflexe acoustique 3 . Ces résultats suggèrent que la relation entre la cognition et de l' anxiété est bidirectionnelle 3 - 5 et que les modèles d'anxiété (par exemple, la théorie du contrôle attentionnel) 1 doit expliquer l'effet de la connaissance sur l' anxiété , en plus de l'effet de l' anxiété sur la cognition. Bien que le protocole actuel décrit l'intégration de la tâche Sternberg WM et le paradigme de la menace de choc, il peut également servir de cadre pour étudier plus généralement la relation entre la cognition et l'anxiété 21 .

En redéfinissant les tâches cognitives existantes pour avoir lieu pendant l'alternatineG périodes de sécurité et de menace, il est possible d'étudier l'effet de l'anxiété sur des processus cognitifs spécifiques, comme WM et une attention soutenue 2 , 31 , 32 . Par exemple, dans les travaux antérieurs, la tâche de la mémoire de travail N-back a été intégrée au paradigme de la menace de choc, démontrant que l'anxiété interfère avec WM à faible charge mais pas une charge élevée 4 , 5 . Ces résultats suggèrent que l'angoisse interfère avec la maladie de Parkinson, mais aussi que les personnes en bonne santé sont capables de surmonter l'anxiété lorsque les exigences des tâches sont élevées. La tâche d'attention soutenue à la réponse (SART) a également été intégrée au paradigme de la menace de choc; Les sujets devaient inhiber leurs réponses à des stimuli cibles peu fréquents. Cela a démontré que la menace de choc augmente l'exactitude des essais de NoGo lors de la tâche 31 , 32 . Ensemble avecLes études N-back, ces résultats suggèrent que l'anxiété peut à la fois nuire et faciliter la performance, et que la direction de l'effet dépend des processus cognitifs spécifiques engagés par la tâche.

De même, en ajoutant des sondes de veille temporairement précises à une tâche cognitive existante qui a été adaptée au paradigme de la menace de choc, il est possible d'étudier l'effet de tâches cognitives spécifiques sur l'anxiété. La relation entre la charge WM et l'anxiété a été initialement observée au cours des tâches N-back WM, où l'augmentation du nombre d'articles à maintenir a réduit l'APS 4 , 5 . Cependant, comme cette tâche nécessite à la fois la maintenance et la manipulation, il était difficile de déterminer quels composants WM étaient nécessaires pour la réduction observée de l'anxiété 23 , 33 . En suivant ces études avec le paradigme plus simple de Sternberg WM, il était possible deLe traitement de l'exécutif central n'était pas nécessaire pour la réduction de l'anxiété 3 .

Cette technique peut être utilisée pour étudier à la fois l'effet de l'anxiété sur la cognition, ainsi que l'effet de la cognition sur l'anxiété. En conséquence, il est important de manipuler l'anxiété et la charge cognitive dans ce paradigme et de prendre des mesures fiables de chacun. Lors de l'application de cette méthode à de nouveaux paradigmes cognitifs, il est important de s'assurer que le paradigme cognitif présente des niveaux de difficulté différents en fonction de la performance. Si le test pilote ne montre pas de différences dans les performances dans les conditions expérimentales, vérifiez les effets de plafond / plancher et ajustez la difficulté de la tâche en conséquence. De même, il est important de concevoir la menace de manipulation des chocs de sorte qu'il est possible d'observer APS pendant les conditions de faible charge cognitive. Si le test pilote ne montre pas de soucis dans les conditions de faible charge cognitive, essayez de vérifier le signalRapport radio-bruit dans le canal EMG.

Il existe trois étapes essentielles pour assurer l'efficacité de ce protocole. Tout d'abord, il est important de s'assurer que le sujet comprend la tâche cognitive en cours de mise en œuvre. Si nécessaire, concevez une version pratique de la tâche afin de s'assurer que les sujets comprennent les instructions. Deuxièmement, il est important de s'assurer que la stimulation électrique utilisée est d'une intensité suffisante pour induire l'anxiété chez le sujet. Si nécessaire, recalibrer l'intensité de la stimulation électrique après chaque course. Troisièmement, il est important de veiller à ce que le rapport signal / bruit du canal EMG soit suffisant pour récupérer la réponse acoustique. Si le canal est bruyant ou si l'impédance est trop élevée, nettoyez soigneusement la peau sous l'œil et réappliquez les électrodes EMG.

Bien qu'il existe un certain nombre de points forts pour ce paradigme, il y a aussi des limites qui devraient être abordées. Par exemple, l'utilisation deUn choc électrique important peut susciter des inquiétudes chez certains IRB, surtout lorsqu'il s'agit de populations vulnérables. Il convient de noter qu'il existe des approches alternatives pour induire l'anxiété en plus d'utiliser un choc électrique. Ceux-ci incluent la respiration des niveaux élevés de CO 2 (7,5%) pendant de longues périodes (8-20 min) 34 , en utilisant la menace d'un stimulus thermique aversif 35 , présentant des images négativement valenciées 36 , etc. Cependant, il convient de noter que les stimuli électriques Sont en sécurité (lorsqu'ils sont utilisés correctement), largement utilisés et efficaces. Bien que ce protocole recommande une approche de normalisation pour analyser le suralimentation potentielle, les scores bruts peuvent être plus fiables dans certains cas 9 , 10 . Si on utilise des scores standardisés, il est recommandé d'examiner les scores bruts.

La force de ce protocole est qu'il permet au chercheur de souplierManipuler l'anxiété de l'état au sein de la matière en une seule session et tester la relation entre l'anxiété et les processus cognitifs spécifiques. Il existe trois applications futures potentielles de ce protocole. Tout d'abord, il est important de comprendre comment les systèmes cognitifs et émotionnels interagissent au niveau des processus neuronaux. Les études futures devraient examiner la relation entre l'anxiété et l'activité neurale liée à la maintenance WM, en utilisant ce paradigme tout en enregistrant l'activité BOLD. Deuxièmement, il est important de généraliser ces résultats à d'autres processus cognitifs, tels que l'attention soutenue et le traitement des récompenses. Les études futures utilisant ce protocole devraient manipuler ces processus pendant les périodes de menace et de sécurité. Troisièmement, il est important de comprendre la relation entre la cognition et l'anxiété, tant chez les personnes en bonne santé que chez les patients. Les futures études utilisant ce protocole devraient inclure des individus de ces populations spéciales.

En conclusion, ceciLe travail présente un protocole pour étudier la relation entre la charge WM et l'anxiété induite. Les études utilisant ce paradigme ont montré que la maintenance WM est suffisante pour réduire l'anxiété, mais cette anxiété n'interfère pas avec la charge WM elle-même. Bien que les résultats présentés ici soient spécifiques au paradigme Sternberg WM, ce protocole peut être adapté pour étudier la relation bidirectionnelle entre la cognition et l'anxiété en général.

Disclosures

Les auteurs ne signalent aucun conflit d'intérêt.

Acknowledgments

L'appui financier de cette étude a été fourni par le Programme de recherche intra-muros de l'Institut national de la santé mentale, ZIAMH002798 (Identificateur ClinicalTrial.gov: NCT00026559: protocole ID 01-M-0185).

Materials

Name Company Catalog Number Comments
Biopac System
System Biopac Systems Inc. MP150 1, Psychophysiology monitoring hardware
TTL integration Biopac Systems Inc. STP100C 1
EDA Biopac Systems Inc. EDA100C 1
ECG Biopac Systems Inc. ECG100C 1
EMG Biopac Systems Inc. EMG100C 1
Name Company Catalog Number Comments
Other Equipment
Breakout box See Alternatives Custom 1
Grass Signal Generator Grass Instruments SD9 1
Shock device Digitimer North America, LLC DS7A 1
Name Company Catalog Number Comments
Alternatives
Alternative to Breakout box Cortech Solutions SD-MS-TCPBNC 1
Alternative Grass Signal Generator Digitimer North America, LLC DG2A 1
Name Company Catalog Number Comments
Audio Equipment
Headphones Sennheiser Electronic GMBH & CO HD-280 1
Headphone Amplifier Applied Research and Technology AMP4 1
Sound Pressure Level Meter Hisgadget Inc MS10 1
Name Company Catalog Number Comments
Electrodes and Leads from Biopac
EMG Biopac Systems Inc. EL254S 2
EMG stickers Biopac Systems Inc. ADD204 2
Gel for EMG Biopac Systems Inc. GEL100 1
ECG Biopac Systems Inc. LEAD110 2
Shock Biopac Systems Inc. LEAD110 2
ECG Biopac Systems Inc. LEAD110S-W 1
ECG Biopac Systems Inc. LEAD110S-R 1
Disposable electrodes Biopac Systems Inc. EL508 6
Name Company Catalog Number Comments
Software
Presentation Neurobehavioral Systems Version 18 Referred to here as experimental software
Acknowledge Biopac Systems Inc. Version 4.2 Referred to here as psychophysiology analysis software

DOWNLOAD MATERIALS LIST

References

  1. Eysenck, M. W., Derakshan, N., Santos, R., Calvo, M. G. Anxiety and cognitive performance: attentional control theory. Emotion. 7 (2), 336-353 (2007).
  2. Balderston, N. L., Mathur, A., Adu-Brimpong, J., Hale, E. A., Ernst, M., Grillon, C. Effect of anxiety on behavioural pattern separation in humans. Cogn. Emot. 9931 (10), 1-11 (2015).
  3. Balderston, N. L., et al. Working memory maintenance is sufficient to reduce state anxiety. Psychophysiology. 53 (11), 1660-1668 (2016).
  4. Vytal, K. E., Cornwell, B. R., Arkin, N., Grillon, C. Describing the interplay between anxiety and cognition: From impaired performance under low cognitive load to reduced anxiety under high load. Psychophysiology. 49 (6), 842-852 (2012).
  5. Vytal, K. E., Cornwell, B. R., Letkiewicz, A. M., Arkin, N. E., Grillon, C. The complex interaction between anxiety and cognition: insight from spatial and verbal working memory. Front. Hum. Neurosci. 7, 93 (2013).
  6. Nelson, B. D., Hodges, A., Hajcak, G., Shankman, S. A. Anxiety sensitivity and the anticipation of predictable and unpredictable threat: Evidence from the startle response and event-related potentials. J. Anxiety Disord. 33, 62-71 (2015).
  7. Shankman, S. a, et al. A psychophysiological investigation of threat and reward sensitivity in individuals with panic disorder and/or major depressive disorder. J. Abnorm. Psychol. 122 (2), 322-338 (2013).
  8. Dunning, J. P., Deldonno, S., Hajcak, G. The effects of contextual threat and anxiety on affective startle modulation. Biol. Psychol. 94 (1), 130-135 (2013).
  9. Bradford, D. E., Starr, M. J., Shackman, A. J., Curtin, J. J. Empirically based comparisons of the reliability and validity of common quantification approaches for eyeblink startle potentiation in humans. Psychophysiology. 52 (12), 1669-1681 (2015).
  10. Kaye, J. T., Bradford, D. E., Curtin, J. J. Psychometric properties of startle and corrugator response in NPU, affective picture viewing, and resting state tasks. Psychophysiology. 53 (8), 1241-1255 (2016).
  11. Bradford, D. E., Kaye, J. T., Curtin, J. J. Not just noise: Individual differences in general startle reactivity predict startle response to uncertain and certain. Psychophysiology. 51 (5), 407-411 (2014).
  12. Grillon, C. Models and mechanisms of anxiety: Evidence from startle studies. Psychopharmacology (Berl). 199, 421-437 (2008).
  13. Grillon, C., Ameli, R., Goddard, A., Woods, S. W., Davis, M. Baseline and fear-potentiated startle in panic disorder patients. Biol. Psychiatry. 35 (7), 431-439 (1994).
  14. Morgan, C. a, Grillon, C., Southwick, S. M., Davis, M., Charney, D. S. Fear-potentiated startle in posttraumatic stress disorder. Biol. Psychiatry. 38 (6), 378-385 (1995).
  15. Robinson, O. J., Overstreet, C., Allen, P. S., Pine, D. S., Grillon, C. Acute tryptophan depletion increases translational indices of anxiety but not fear: serotonergic modulation of the bed nucleus of the stria terminalis? Neuropsychopharmacology. 37 (8), 1963-1971 (2012).
  16. Bradford, D. E., Magruder, K. P., Korhumel, R. A., Curtin, J. J. Using the Threat Probability Task to Assess Anxiety and Fear During Uncertain and Certain Threat. J Vis Exp. (91), e51905 (2014).
  17. Schmitz, A., Grillon, C. Assessing fear and anxiety in humans using the threat of predictable and unpredictable aversive events (the NPU-threat test). Nat. Protoc. 7 (3), 527-532 (2012).
  18. Grillon, C., Ameli, R. Effects of threat of shock, shock electrode placement and darkness on startle. Int. J. Psychophysiol. 28 (3), 223-231 (1998).
  19. Grillon, C., Pellowski, M., Merikangas, K. R., Davis, M. Darkness facilitates the acoustic startle reflex in humans. Biol. Psychiatry. 42 (6), 453-460 (1997).
  20. Insel, T., Cuthbert, B. N., et al. Research Domain Criteria (RDoC): Toward a new classification framework for research on mental disorders. Am. J. Psychiatry. 167 (7), 748-751 (2010).
  21. Robinson, O. J., Vytal, K. E., Cornwell, B. R., Grillon, C. The impact of anxiety upon cognition: perspectives from human threat of shock studies. Front. Hum. Neurosci. 7, 203 (2013).
  22. Sternberg, S. High-speed scanning in human memory. Science. 153 (736), 652-654 (1966).
  23. Jaeggi, S. M., Buschkuehl, M., Perrig, W. J., Meier, B. The concurrent validity of the N-back task as a working memory measure. Memory. 18 (4), 394-412 (2010).
  24. Altamura, M., Elvevåg, B., et al. Dissociating the effects of Sternberg working memory demands in prefrontal cortex. Psychiatry Res. - Neuroimaging. 154 (2), 103-114 (2007).
  25. Spielberger, C. D. State-Trait Anxiety Inventory. Anxiety. 19 (650), 2009 (1987).
  26. Beck, A. T., Epstein, N., Brown, G., Steer, R. a An inventory for measuring clinical anxiety: psychometric properties. J. Consult. Clin. Psychol. 56 (6), 893-897 (1988).
  27. Beck, A., Brown, G., Steer, R. BDI-II Manual. J. Health Psychol. 17 (6), (1996).
  28. Peterson, R. A., Heilbronner, R. L. The anxiety sensitivity index:. Construct validity and factor analytic structure. J. Anxiety Disord. 1 (2), 117-121 (1987).
  29. Sthle, L., Wold, S. Analysis of variance (ANOVA). Chemom. Intell. Lab. Syst. 6 (4), 259-272 (1989).
  30. Blumenthal, T. D., Cuthbert, B. N., Filion, D. L., Hackley, S., Lipp, O. V., Van Boxtel, A. Committee report: Guidelines for human startle eyeblink electromyographic studies. Psychophysiology. 42 (1), 1-15 (2005).
  31. Torrisi, S., et al. The Neural Basis of Improved Cognitive Performance by Threat of Shock. Soc. Cogn. Affect. Neurosci. 11 (11), 1677-1686 (2016).
  32. Robinson, O. J., Krimsky, M., Grillon, C. The impact of induced anxiety on response inhibition. Front. Hum. Neurosci. 7, 69 (2013).
  33. Owen, A. M., McMillan, K. M., Laird, A. R., Bullmore, E. N-back working memory paradigm: A meta-analysis of normative functional neuroimaging studies. Hum. Brain Mapp. 25 (1), 46-59 (2005).
  34. Bailey, J. E., Argyropoulos, S. V., Kendrick, A. H., Nutt, D. J. Behavioral and cardiovascular effects of 7.5% CO2 in human volunteers. Depress. Anxiety. 21 (1), 18-25 (2005).
  35. Thibodeau, M. A., Welch, P. G., Katz, J., Asmundson, G. J. G. Pain-related anxiety influences pain perception differently in men and women: A quantitative sensory test across thermal pain modalities. Pain. 154 (3), 419-426 (2013).
  36. Lamm, C., Pine, D. S., Fox, N. A. Impact of negative affectively charged stimuli and response style on cognitive-control-related neural activation: An ERP study. Brain Cogn. 83 (2), 234-243 (2013).

Tags

Comportement numéro 125 mémoire de travail Sternberg contrôle de l'attention maintenance anxiété curiosité potentiellement anxieuse
Réduire l&#39;anxiété de l&#39;État à l&#39;aide de la mémoire de travail
Play Video
PDF DOI DOWNLOAD MATERIALS LIST

Cite this Article

Balderston, N. L., Hsiung, A., Liu,… More

Balderston, N. L., Hsiung, A., Liu, J., Ernst, M., Grillon, C. Reducing State Anxiety Using Working Memory Maintenance. J. Vis. Exp. (125), e55727, doi:10.3791/55727 (2017).

Less
Copy Citation Download Citation Reprints and Permissions
View Video

Get cutting-edge science videos from JoVE sent straight to your inbox every month.

Waiting X
Simple Hit Counter