Impulsive Gıda Seçim Azaltma Aracı Olarak Hatalar

Günümüzde, insanların bozuklukları ^1-4 yeme yükselişini yüz yardımcı için çok önemlidir. Bu bozukluklar (bu özellikle tatlı yüksek yağlı gıdalar ^5-6 ile gösterilmiştir) bireyler aramak ve en kısa sürede tüketmek için uyarmaktadır iştah açıcı gıda ile ilişkili teşvik motivasyon olan yüksek değerleri yansıtmaktadır. Bu bir süre için bir diyet olmaktan kaynaklanan gelecekteki yararları pahasına olur, ama bunun için yeme kontrolü uygulamak yeteneği ^7-8 gereklidir. Nitekim, bu anormal davranışlar gösteren insanlar yenilebilir ipuçları ^9-10 ve birincil ödüller ¹¹ deneyim gelişmiş teşvik değere doğru dikkat yanlılığı artmıştır. Ayrıca, hatta sadece yeme bozukluğu olan kişilerde ve normal popülasyondaki ^12-13, hem derhal yiyecek tüketen arzusunu istaka olabilir gıda iştah açıcı bakarak. sırayla hemen haz kaçınmaları ve uzun vadeli outco vazgeçmek değilBana (örneğin, diyet birkaç ay sonra kilo), bir kontrollü kendini harika egzersiz ve günaha vermek ve hemen tüketmek doğuştan, evrimsel kararlı dürtü dayanıklı olmalıdır. Uygulamakla özdenetim, Nörobilim alanında bilişsel kontrolün fikrine birbiriyle bir kavram, bir, muhtemelen, diğer, daha uygun davranışları ¹⁴ uygulanması daha görüşülmek üzere doğuştan dürtüleri üstesinden gelebilen ve anlamına gelir.

Nasıl bireylerin kendini kontrol stratejileri meşgul musunuz? Araştırma kapasitesi hata tam bağlamlarda ¹⁵ artan bir otomatik tepkiler kaçınmaya yılda vurgulamıştır. Hatalar iyi karşılaşıldığında, telafi edici tepkiler ¹⁶ ortaya son derece uyandırmadan ve caydırıcı olaylar olarak kabul edilir. Özellikle, böylece bir akım ve f üzerinde kontrol seviyesini ayarlamak gerektiğini işaret, performans ve yarar hem de başarısızlık / zarar cueuture davranışı buna göre ^17. Ayrıca, hataları dolayısıyla optimum seçim yanıtları ^18-21 uygulanmasını uyaran, hata eğilimli, uyumsuz davranışlar kaçmak için bir uyarı yolu olarak, caydırıcı öğrenmeyi istaka edebilirsiniz.

Mevcut protokol lezzetli gıda maddeleri ve hatalar arasındaki ilişki belli bir davranış yapan ve böylece telafi kendini kontrol stratejilerinin uygulanmasını teşvik ve böylece dürtüsel gıda seçimi azaltarak, bir maliyet (yani, ödül kaybı) yol açacağını işaret edebilir nasıl gösterir ^{20,22. 23} uyarlanan Mevcut protokolde, katılımcılar ön deney sırasında kendi kendine rapora açlık seviyesini sorulur ve altı farklı gıda maddeleri Oranı. puana göre, her konu için eşdeğer teşvik değerine sahip iki gıdalar sonraki görev için seçilir. Ardından, katılımcılar iki önceden gıda seçtikten hangi bir hata görevi (bkz referans ²⁴⁾ gerçekleştirmek(Yüksek ve düşük) ems ipucu farklı hata oranları performans ile ilişkili: Hata görev bir gıda ile tetiklenen bir deneme durumda, içinde, katılımcılar hataları az sayıda yapmak, böylece programlanmış ve diğer deneme durumda, diğeri tarafından tetiklenen gıda, onlar hatalar çok daha fazla sayıda yapmak. Daha sonra, iki temel ödüllerin her biri için katılımcıların dönemlerarası seçim ölçülen (referans ²⁵ uyarlanmıştır) olduğunu. Bunun yerine bir diyet olmak, gerçekten crisply zamanlararası seçim tarafından yakalanır ise cazip gıdalar bakarken önemlidir er haz, büyük ama gecikmiş takviye aramaya yeteneği ²⁶ paradigmalar. Uzun süre bir iyi alınan ve tüketilen için beklemek gerekiyor, bu potansiyel ödül daha öznel bir değerlendirme zayıflar (yani, sözde geçici indirim fenomen ^27-34). Kötü kararlar (yani, yüksek eğilim yakın hazlar, yani zamansal artış seçmek için) gelecekteki kazançları için iskonto dürtüsellik ³⁵ çekirdek özelliği ve uyuşturucu bağımlılığı ve obezite ^36-45 dahil olmak üzere sayısız bozukluklar, bir dönüm noktası olarak kabul edilir. Bu protokol açıklanan prosedür geçirildikten sonra, katılımcılar seçici, uyarıcı cueing yüksek hata oranı için sabırsız bir seçim azalır göstermektedir. Denekler tarafından bildirilen açlık seviyesi düşük ²³ olduğunda etkisi daha belirgindir. Açlık, sırayla, bu ödüller ^7,50-52 gelecek miktarlarda iskonto oranı birincil ödülleri motivasyonel değerini artırarak gıda maddelerinin ^46-49 derhal değerlendirmesini etkileyen ve nedeniyle oluşur.

Bu yöntemin avantajı, ilk olarak kolay uygulanabilirlik yatmaktadır. dönemlerarası karar görevlerini önceki hata eğitimi çeşitli klinik ortamlarda istihdam edilmek üzere mümkün kılar, neredeyse tamamen zahmetsiz. İkincisi, yöntem varsayımsal yenilebilir öğeleri ile istenen etkiyi üretir,gerek kalmadan gerçek yiyecek kullanmak için. Üçüncüsü, katılımcılar da gerçek hayatta güvenilir gıda kararlarını etkileyebilecek gerçek gıda tercihleri, üzerinde sonradan etkisi yaparak, gıda hata dernek çoğunlukla habersiz. Son olarak, çalışmada ²³ test katılımcılar tüm genç kadın vardı, ama bu çalışmada denekler habersiz başlıca nedeni, çok zamanlar arası kararlara gıda hata eşleştirme etkisi genç erkekler aynı olacağını spekülasyon iyi bir nedeni vardır hedeflenen etki.

Etik bildirimi: Bu protokol açıklanan tüm işlemler (aynı zamanda Helsinki ^23,53 Bildirgesi bakınız) Bologna Üniversitesi Psikoloji Bölümü Etik Kurulu'ndan etik onayını takiben geliştirilmiş ve test edilmiştir.

1. Katılımcılar

1. sağlıklı genç yetişkin kadın bir örnek seçin.
   1. mevcut ya da geçirilmiş psikiyatrik veya nörolojik hastalık, ücretsiz, bir diyet değil psikoaktif ilaçlar değil Acemi katılımcıları, tarihin tarafından belirlenir ve deney amaçlı olarak naif olarak.
2. sessiz bir odada oturup cinsiyet, yaş, eğitim düzeyi, açlık saatleri ve boy ve kilo dahil olmak üzere demografik toplamak için gönüllü davet edin.
3. Katılımcıların vücut kitle indeksi (BMI) ^45,54,55 hesaplayın.

2. Açlık ve Motivasyon Puanları

1. Hunge kendi duygu hakkında deneklerin kendini puanları toplamak11 Likert ölçeğinde ^56,57 üzerinde o anda r.
2. o anda altı gıdalar, teker teker tüketmek için motivasyon kendini reytinge için önceki adımda kullanılan biri olarak benzer bir ölçek kullanın. Kadın nüfus yüksek iştah değeri ^58-62 olanlarda bu yiyecekleri seçin (kültürel bağlamına göre).
   1. Bir slayt gösterisi sunumu programını kullanarak, rastgele, resim altı gıdalar görüntülemek böylece onların görünüm ve gerçek dünyadaki bu mümkün olduğunca boyut maç.

3. Gıda Uyaranlar Seçimi

1. , Her bir katılımcı için ayrı ayrı, önceki adımda iki yüksek puan alan besin öğeleri seçin.
   1. Katılımcılar motivasyon değerlendirmesi iki öğe arasında anlamlı fark olmadığı, yani iki yiyeceklere eşit motive olduklarını, grup seviyesinde, emin olun (adımlarını 2.2 ve 2.2.1 bakınız).

4. Era Way olarak haberde ismi Bilişsel Kontrol arttırmak için

1. İki farklı hata oranları ile iki önceden seçilmiş uyaranlara ilişkilendirmek için aşağıdaki şekilde değiştirilmiş Hata görevi ²⁴ kullanın.
   1. Programı ve bu tür e-Prime gibi uygun bir uyaran teslim yazılımı ile görevi çalıştırın. Görev, en az 15 dakika sürmelidir. Bir örnek komut dosyası için ek kod dosyaları Bkz.
2. Bir tahmin ettiği iki şart (yani, istekalar) bir hata (LE) işlediği Düşük olasılık ekleyin, yani hangi katılımcıların hataların az sayıda yapacak ve kimse bir hata işlediği bir yüksek olasılık tahmin (HE) yani, hangi katılımcıların hataların büyük bir sayı (adımlarını 4.5.2 ve 4.5.3 bakınız) yapacaktır.
   1. LE durum için bir işaret olarak iki önceden seçilmiş gıda maddelerinin (LEFood) birini kullanın; HE durumda (HEFood) için işaret gibi diğer gıda maddesini kullanın. Serpmek, rasgele, iki durum için denemeler aynı sayıda.
3. Kurmakgörev, böylece her deneme 1.000 msn sonra, böylece yanıt vermek için konuyu gerektiren (sinyali git) renkli olur, yani iki gıda maddelerinin birinin gri tonlama resmi ile başlar.
   1. çalışmaların toplam sayısının% 33 için bir değişken stop-sinyal gecikme (SSD) sonra renkli görüntü (Durdurma sinyal) kırmızı bir daire üst üste böylece konuyu değil gerektiren, git sinyal başlangıcı göreli (bakınız bölüm 4.4) cevap.
   2. Dur sinyali göründüğünde, hem Git sinyal başlangıcı (denekler cevap izin verildiği zaman penceresi) sonra 1000 msn maksimum tepki süresi için ekranda sinyalleri gidin ve Durdur bırakın.
   3. Bir geri verdikten sonra, (. adım 4.4) değişken arası sürelerde (yani 500-2.000 msn) boş bir ekran ile denemeler ayırın.
4. Katılımcılar düğmesi üzerinden mümkün olduğunca çabuk git sinyaline yanıt vermek için, ve bir Dur sinyali oluştuğunda kaçınmaya söyleyin. Mümkün olan tüm geribildirim konusunda onları uyarın (örneğin, & #39;, ''! Hata '' ''! Doğru '' çok erken! '').
5. katılımcının performansına dayalı bir merdiven algoritması vasıtasıyla, bağımsız olarak SSD değiştirerek LE ve HE koşulları için hata olabilirlikler tanımlayın. HE uzun SSD'ler ²⁴ sahipken LE, kısa SSD vardır.
   1. İlk Git sinyali başladıktan sonra LE ve HE hem 200 msn de SSD başlayın.
   2. LE sırasında, söz konusu Durdur sinyalinden sonra düğmeye basın kaçınarak başarırsa sonraki deneme 5 msn ile SSD artırmak; konu başarısız olursa sonraki duruşma 50 milisaniye ile SSD azaltın.
   3. Konu başarılı olursa HE sırasında, aksi halde, bir sonraki duruşma 50 milisaniye ile SSD artırmak konu ⁶³ başarısız olursa sonraki duruşma 50 milisaniye ile SSD azaltın.
6. Analiz için, git ve doğruluk ve tepki süresi ²⁴ için denemeler ve LE ve HE koşulları Dur karşılaştırın. c Do notonsider yanıtları kaçırdı. verileri analiz Statistica veya başka herhangi bir istatistiksel yazılımı kullanın.

Bilişsel Kontrol bir tedbir olarak 5. Zamanlararası Tercih

1. , Katılımcılara iki Temporal İskonto görevleri ayrı ayrı ve bir Counterbalanced sırayla yönetme yakında Hata görev sona erdikten sonra (ayrıntılar için aşağıya bakınız). bir Geçici İndirim görev LEFood için sübjektif değer ölçün ve HEFood diğer sübjektif değer. E-Prime veya başka herhangi bir uyarıcı dağıtım yazılımı ile ilgili görevleri çalıştırmak. Bir örnek komut dosyası için ek kod dosyaları Bkz.
   1. Her görev, mevcut katılımcılar, her deneme, bir değişken gecikmeden sonra elde edilebilir kurgusal gıda ^25,64,65 40 adet arasında bir seçim (yani 2 gün, 2 hafta, 1 ay, 3 ay, 6 ay, ve 1 yıl, altı gecikme koşulları ^25,66,67) toplam ve acil şimdiki mevcut aynı yemek daha az miktarda.
   2. beş DahilHer gecikme durumunda seçimler. denekler genelinde rastgele bir sırayla altı gecikme koşullarına ilişkin seçimler blokları sunun.
2. Belirtilen saatte ödül belirtilen miktarda almak hayal ederek iki seçenek arasında bir seçim yapmak ve iki düğmeden ^25,68 birine basarak tercihlerini belirtmeleri katılımcıların söyleyin.
   1. Onlar varsayımsal gıdalar doğru seçimler yapıyoruz katılımcılara açık hale getirirler; Orada hiçbir doğru veya yanlış seçimler vardır ama onlar en çok tercih seçeneği seçmekte özgürdürler; onlar karar hiçbir zaman sınırı var, ama onlar, biri diğerinden daha ödül daha tercih hissediyorum en kısa sürede onlar kendi seçim yapmak gerekir.
3. Program görevleri equival sahip acil ödül miktarına yakınsayan bir titrasyon işlemi kullanılarak katılımcıların önceki seçim dayalı deneme her gecikme durumu için, küçük-acil seçeneği miktarı ayarlanır, yani deneme, bu yüzdengecikmiş ödül ^25,67 olarak ent sübjektif değer (5.3.5 adımları 5.3.1 bakınız).
   1. İlk olarak, her zaman, her gecikme ilk denemede, 20 adet "artık" yiyecek temin (ısırıkları) ve bu özel gecikme ⁶⁷ mevcut aynı gıda 40 birimleri arasında bir seçim, her gecikme durumu için, katılımcılara teslim böylece durum katılımcılar her zaman bu iki spesifik miktarda ⁶⁷ arasında bir seçim ile karşı karşıya.
   2. katılımcı daha büyük seçeneği seçtim Ardından, düşüş, ilk seçim sonra, katılımcı bir önceki denemede küçük seçeneği seçerseniz bir sonraki deneme küçük seçeneği miktarı, aksi takdirde bir sonraki deneme küçük seçeneği miktarını artırmak Bir önceki deneme.
   3. Ardışık seçenekleri ile küçük bir seçenek ayarlama boyutunu azaltın: İlk ayar küçük ve büyük ödüller arasındaki farkın yarısıdır, oysa daha sonraki seçimler için önceki ayar ²³ yarısıdır.
   4. katılımcı katılımcı başka bir gecikme durumunun seçeneklerin yeni bir dizi başlıyor sonra belirli bir gecikme koşulu, beş seçimler yapılmış kadar yukarıdaki adımda prosedürü tekrarlayın.
   5. Bir blokta her deneme için, daha büyük, daha sonra ödül öznel değeri olarak en iyi tahmin gibi küçük acil miktarı düşünün. Bu nedenle, bu gecikme daha sonra ödül öznel değerinin tahmini olarak bir gecikme bloğunun altıncı deneme sunulan olurdu derhal miktarda almak ve analizi (yani sözde ilgisizlik noktası için kullanabilirsiniz; bkz 5.6) ²⁵ adım.
4. Fit, doğrusal olmayan aracılığıyla, en küçük kareler analizi, hiperbolik denklem V = 1 / (1 ​​+ k T) katılımcıların ilgisizlik (yani, V = sübjektif değer; günlerde T = zaman gecikmesi, en iyi uydurma = sabit k) bağımsız olarak her Geçici İndirim, görev için, ²³ işaret ediyor. orde bunur zaman ^69-71 bir fonksiyonu olarak ele alınan her bir ödül için sübjektif değerin iskonto oranı (k) hesaplamak için kullanılır. Bu doğrusal olmayan tahmin gerçekleştirmek için Statistica veya başka herhangi bir istatistiksel yazılımı kullanın.
5. -Log dönüşümü veri normalleştirmek için k değerleri ve sonra parametrik ^23,25 analiz çalıştırın.
   Not: Daha geniş bir k değeri dolayısıyla konular daha geniş, daha sonra biri üzerinde küçük-acil seçeneği daha eğilimli olduğunu gösteren, bir dik iskonto fonksiyonuna karşılık gelir.
6. Açlık değerlendirmesi, dış yenilebilir ipuçları duyarlılık kendini değerlendirme anketi skoru düzelterek LEFood ve HEFood k değerleri karşılaştırın (bkz: 6. adım) ve BMI ^45,54,55. verileri analiz Statistica veya başka herhangi bir istatistiksel yazılımı kullanın.

Hollandalı Eating Davranış 6. Dış Yeme Davranışı alt ölçeği Ölçeği (DEBQ _EEB)

1. inci kullanıne DEBQ _EEB ⁷² deney sırasında olası karıştırıcı kontrol etmek için, dış yenilebilir ipuçlarına Gönüllülerin duyarlılığını ölçmek için.

7. Bilgilendirme

1. oturumun sonunda deney amacı konusunda katılımcıları sorgula. Onlar hata görevi sırasında bir hata manipülasyon şekilde farkında olsaydı isteyin ve onlar düşünüyorsanız iki farklı gıdalara göre Zamansal İskonto görevleri sırasında farklı bir şekilde her nasılsa seçti.
   Not: Tüm prosedür hakkında herhangi bir gösterim veya duyguları (örneğin, iki ana görevler arasında bir ilişki olduğunu düşünüyorum olsun) açıktır.

Yukarıda tarif edilen protokol uygulanmasından Örnek sonuçları burada raporlanmıştır.

hata görev

Hata görevinin geçerliliği aşağıdaki sonuçları tespit edilmiştir. katılımcılar tarafından işlenen hata yüzdesini ilgili olarak, onlar LE durumda daha HE hatalardan önemli ölçüde daha yüksek sayıda gösterdi Git denemeler sırasında daha Dur çalışmalar sırasında hataların önemli ölçüde daha yüksek sayıda ve Dur denemeler sırasında hataların önemli ölçüde daha yüksek sayıda LE durum (tüm ps <0.0001) daha HE durumda. Ayrıca, HE ve LE koşulları karşısında Git çalışmalar sırasında hataların sayısında anlamlı bir fark saptanmadı (p = 0.98). Doğru yanıtlar için katılımcıların RTS ile ilgili olarak, onlar LE göre HE önemli ölçüde daha yavaş tepkileri gösterdidurum, önemli ölçüde daha yüksek LE durumda daha HE Stop çalışmalar sırasında doğru yanıtlar için Go Dur çalışmalar sırasında daha denemeler ve önemli ölçüde daha yavaş RTS sırasında RTS (bütün ps <0.0001). Ayrıca, HE ve LE koşulları karşısında Git çalışmalar sırasında doğru yanıtlar için RTS anlamlı bir farklılık saptanmadı (p = 0.98). Şekil 1 ve önceki bulgularla 24 doğrultusunda görüntülenen Bu sonuçlar, Hata görev hataları farklı desen üretiminde etkili olduğunu göstermektedir, ve HE durum sırasında, katılımcılar LE durumda daha yüksek çatışma yaşamaya fikrini desteklemektedir.

Şekil 1:. Hata yüzdesi ve Hata Görev düzeltin Yanıtların için RTS (A) Git ve Durdur tria ayrılmış LE ve HE koşulları karşısında hata yüzdesi (%), gösterirls. (B) yazan ayrılmış LE ve HE koşullar karşısında doğru tepkiler için (msn'de) RTS gösterir ve denemeler durdurun. Hata çubukları SEM göstermektedir. Bu rakamın büyük halini görmek için lütfen buraya tıklayınız.

Geçici İskonto görevleri

Şekil 2 Hata görevi izleyin iki Temporal İskonto görevleri temsilcisi sonuçları gösterir. Katılımcıların açlık durumuna ilişkin verileri kontrol etmek için ortak değişken olarak bazal açlık puanları dahil ederek LEFood ve HEFood için hiperbolik log-dönüştürülmüş k değerleri üzerine bir analiz, HEFood indirim oranı olarak, LEFood indirim oranı daha küçük olduğunu ortaya çıkardı başlangıç ​​açlık (-0.81 genel -0,61) (bütün PS ≤0.01) ile tespit edildi. BMI ve DEBQ EEB puanları yaptı anlamlı ölçüde (tüm PS> 0.23, veriler gösterilmemiştir) veri ile birlikte değişir.

Şekil 2:. LEFood ve HEFood (A) her çubuk için k değeri İndirim Oranları LEFood ve HEFood için örneğin geometrik ortalamasını (ham k) yansıtır ve hata çubukları SEM göstermektedir. (B) LEFood (C) zamansal İndirim, görev deneme, örneğin, ardından hata görev LE durumda deneme bir örneğini göstermektedir; (D) HEFood (e) zamansal İndirim, görev deneme, örneğin, ardından hata görevi bulunduğu durumda bir çalışmanın bir örneğini göstermektedir. Bu rakam Sellitto & di Pellegrino (2014) 23 modifiye edilmiştir.283fig2large.jpg "target =" _ blank "> bu rakamın daha büyük bir versiyonunu görmek için lütfen buraya tıklayınız.

Ayrıca, gelecekte sonuçlar için indirim oranı, LEFood ve HEFood için açlık değerlendirmesi ve log-dönüştürülmüş k değerleri arasında bir regresyon analizinde bazal açlık modülatör etkisini netleştirmek için açlık seviyesinin ve iskonto oranı arasında anlamlı bir ilişki gösterdi HEFood yalnızca (p = 0.002), Şekil 3'te gösterildiği gibi.

Şekil 3:. Temel Açlık Düzeyi ve LEFood İndirim Oranı (k) ve HEFood HEFood (B) LEFood (A) ve log-dönüştürülmüş k değerleri İlişkisi bir regresyon analizi wi girilenaçlık puanları inci (-5 5 arasında değişen 11 Likert ölçeği). Bu rakam Sellitto & di Pellegrino (2014) 23 modifiye edilmiştir. Bu rakamın büyük halini görmek için lütfen buraya tıklayınız.

Tahmin edildiği gibi, deneysel protokol kaynaklı gönüllülerin ilk aşamada hata manipülasyon, ikinci aşamada, hemen kullanılabilir gıda miktarları için azaltılmış tercih göstermek için (yani, sığ TD) madde, daha önce yüksek bir hata ile eşleştirilmiş zaman Daha önce düşük hata olasılığı ile eşleştirilmiş öğe ile karşılaştırıldığında olasılığı. Baseline açlık sonuçlanan etkisi önemli bir rol oynamıştır: o öğeye geldiğinde gıda ile bağlantılı motivasyon eyalet (yani, açlık) deney sırasında yaşanan, az denekler tedbirsiz tercihleri ​​gösterdi alt önceden associatyüksek hata olasılığı ile ed. Tersine, yüksek açlık durumu, daha onlar katılımcılar iki karşılaştırılabilir iştah çıkıntı atanan belirten iki yenilebilir öğeleri (yani, benzer iskonto oranı) arasında ayrım yoktu.

Yan Kod Dosya:. Geçici İskonto Görev Senaryo bu dosyayı indirmek için buraya tıklayınız.

Yan Kod Dosya:. Hata Görev Senaryo bu dosyayı indirmek için buraya tıklayınız.

Yazarların açıklayacak hiçbir şeyi yoktur.