Bu içeriği görüntülemek için JoVE aboneliğiniz gereklidir. Giriş yapın veya ücretsiz denemenizi bugün başlatın.

Yöntem makalesi

İlişkisel Öğrenme ve Olumsuz Çocukluk Deneyimleri: Çok Sistemli Bir Protokol

133 görüntülenme

⸱

DOI:

10.3791/72357

⸱

21 Ağustos 2026

 ,  ,  ,  ,  ,  ,  ,  ,  , 
1Escuela de Psicología, Universidad de los Andes, Chile, 2Facultad de Ingeniería y Ciencias aplicadas, Universidad de los Andes, Chile, 3Departamento de Psicología, Universidad de Chile, 4Departamento de Kinesiología, Universidad Metropolitana de Ciencias de la Educación, 5Centro Nacional de Inteligencia Artificial (CENIA), 6Universidad de O'Higgins, 7Departamento de Psiquiatría Norte, Universidad de Chile

Bu makalede

Özet

Bu protokol; yetişkinlerde katılımcı başına tehdit ve ödül öğrenimi indekslerini türetmek amacıyla deri iletkenliğini, davranışı ve  aşama aşama derecelendirmeleri eş zamanlı olarak kaydeden; kaçınma ile birlikte pavlovian-operant korku koşullanması, sosyal uyaranlarla korku kazanımı-sönme-yeniden kazanımı ve olasılıksal ödül öğrenimini içeren entegre 60 dakikalık bir bataryayı tanımlamaktadır.

Özet

Olumsuz çocukluk yaşantıları (ACE'ler), yetişkinlikteki anksiyete ve depresyon için kanıtlanmış transdiyagnostik risk faktörleridir; ancak erken dönem olumsuzlukları semptomlara bağlayan nörokognitif mekanizmalar birleşik bir çerçeve dahilinde henüz netleşmemiştir. Bu protokol; tehdit ayrımını, güvenlik öğrenmesini ve ödül duyarlılığını tek bir laboratuvar oturumunda yakalayan entegre, çok sistemli bir deneysel batarya sunmaktadır. Otuz sekiz sağlıklı yetişkin; çocukluk çağı olumsuzlukları (CTQ-SF), iyi niyetli çocukluk yaşantıları (BCE), depresyon (PHQ-9) ve anksiyete (GAD-7, STAI) ile ilgili doğrulanmış öz-bildirim raporlarının yanı sıra üç davranışsal paradigma —kaçınganlık içeren Pavlovyen-operant korku koşullanması (Deney 1), sosyal uyaranlarla korku edinimi-sönme-yeniden edinim (Deney 2) ve olasılıksal ödül öğrenimi (Deney 3)— tamamlamıştır. Eş zamanlı olarak çok kanallı veriler toplanmıştır: otonom uyarılmanın fizyolojik bir indeksi olarak deri iletkenlik tepkisi (SCR), davranışsal indeksler olarak düğmeye basma yoluyla kaçınganlık ve olasılıksal seçimler ve beklenti, tehdit ile rahatlama durumlarına ilişkin aşama aşama öznel derecelendirmeler. Her paradigma kendi kanonik etkisini üretmiştir: SCR üzerinde Pavlovyen ayrımı (p = 0.009, ηp2 = 0.12), beklenti (p < 0.001, ηp2 = 0.58) ve tehdit derecelendirmeleri (p < 0.001, ηp2 = 0.35); kaçınılabilir ile kaçınılamaz tehdidi ayırt eden operant rahatlama (p < 0.001, d = 0.86); Deney 2'de edinim aşamasında mevcut olan ancak sönme aşamasında görülmeyen farklı otonom yanıtlar (edinim p = 0.008; sönme p = 0.168) ile koşullu olasılığa dair kalıcı deklaratif bilginin eş zamanlı varlığı (p < 0.001, d = 3.08); ve Deney 3'te şans düzeyinin üzerinde olasılıksal ödül öğrenimi (M = 73%, p < 0.001, d = 1.97). Çok sistemli tasarım, tek bir kanalın gözden kaçıracağı disosiasyonları, özellikle de kalıcı öznel tehdit ile birlikte sönümlenmiş otonom yanıtları ortaya çıkarmıştır. Protokolden türetilen katılımcı başına indeksler, çocukluk yaşantılarındaki bireysel farklılıklara karşı duyarlı bulunmuştur ve açıklayıcı moderasyon analizleri ek materyalde raporlanmıştır. Bu protokol, erken dönem olumsuzlukların yetişkinlikte tehdit ve ödül işlemeyi nasıl yeniden kalibre ettiğini indekslemek için taşınabilir ve ölçeklenebilir bir çerçeve sunmaktadır.

Giriş

İstismar, ihmal ve hane içi işlev bozukluklarını kapsayan Olumsuz Çocukluk Yaşantıları (ACE'ler), dünya genelinde oldukça yaygındır ve birçok popülasyonda oranlar %60'ın üzerindedir1. Araştırma sentezleri, çocukların çoğunun gelişim sürecinde en az bir olumsuz olayla karşılaştığını göstermektedir2. ACE'ler, yetişkin psikopatolojisi için iyi tanımlanmış transdiyagnostik risk faktörleridir3 ve anksiyete bozukluklarının tahmini %30'una, depresyon vakalarının ise %40'ına katkıda bulunmaktadır1. Bu güçlü ilişkiye rağmen, yaygın olarak kullanılan klinik değerlendirmeler, hatırlama yanlılığına açık olan ve gerçek zamanlı nörobilişsel süreçleri yakalayamayan kategorik tanıya ve retrospektif öz-bildirimlere dayanmaktadır4.

Bu sınırlamaların üstesinden gelmek için, temel mekanizmaları, özellikle de çağrışımsal öğrenmeyi hedefleyen transdiyagnostik yaklaşımlara verilen önem artmaktadır. Hem Pavlovyen hem de operant koşullanmayı kapsayan çağrışımsal öğrenme, bireylerin karar verme süreçlerini yönlendirmek için çevresel ipuçları, davranışlar ve sonuçlar arasındaki ilişkileri nasıl kodladığını anlamak için bir çerçeve sunar4,5. Bu çerçeve dahilinde, latent savunmasızlık teorisi, erken dönem olumsuz yaşantıların, öngörülemeyen ortamlarda başlangıçta uyumlu olan ancak daha sonraki daha güvenli bağlamlarda uyumsuz hale gelebilen artmış uyanıklık gibi nörobiyolojik adaptasyonları tetiklediğini öne sürer6,7.

Kanıtlar, ACE'lerin hem tehdit hem de ödül ile ilgili öğrenme süreçlerini etkilediğini göstermektedir. Geçmişinde zorluklar olan bireyler, genellikle koşullandırılmış tehlike (CS+) ve güvenlik (CS−) ipuçları arasında azalmış bir ayırt etme yeteneği sergilerler ki bu durum, değişmiş bir tehdit öğrenmesine işaret eder8. Buna paralel olarak, erken dönemdeki zorluklar, ödül olasılıklarının daha düşük doğruluğu ve daha yavaş kazanımıyla yansıyan, azalmış bir ödül duyarlılığı ile ilişkilendirilmiştir8. Belirsizlik koşulları altında, bu bireyler, değişken ortamlara erken maruz kalma ile uyumlu olarak, artmış seçim değişkenliği ve rastgele ödül dağılımı varsaymaya yönelik bir eğilim de gösterebilirler5,9.

Bu öğrenme kalıpları, koruyucu ve durum bağımlı faktörler tarafından daha da şekillendirilir. Olumlu Çocukluk Deneyimleri (BCE'ler), olumsuzlukların öğrenme sistemleri üzerindeki etkilerini hafifletebilir10; buna karşın anksiyete gibi mevcut duygusal durumlar, koşullanma süreçlerini modüle edebilir11. Deri İletkenlik Tepkisi (SCR) dahil olmak üzere otonom uyarılmanın fizyolojik ölçümleri, bu süreçlerin objektif göstergelerini sağlar ve koşullanma paradigmalarında yaygın olarak kullanılır12.

Güncel literatürdeki temel bir kısıtlılık, tehdit veya ödül öğrenmesini bağımsız olarak değerlendiren izole görevlerin kullanılmasıdır ve bu durum, entegre nörobilişsel işleyişi yakalama yeteneğini sınırlamaktadır1. Mevcut protokol, birden fazla öğrenme alanı boyunca davranışsal ve fizyolojik ölçümleri birleştiren standartlaştırılmış bir çerçeve sunarak bu boşluğu doldurmaktadır. Spesifik olarak protokol üç deneysel bileşen içermektedir: (1) Pavlovyen koşullanmadan operant koşullanmaya geçişleri değerlendiren bir paradigma, (2) bir sosyal korku sönme görevi ve (3) bir olasılıksal ödül öğrenme görevi8.

Bu özel paradigma kombinasyonunun gerekçesi, bu üç görevden herhangi birinin tek başına, mevcut diğer birçok yerleşik öğrenme paradigmasından daha erken dönem olumsuzluklarına karşı daha duyarlı olması değil; bir ölçüm gerekçesidir. Ruge ve ark.1, 81 çalışmanın (38 tehdit, 43 ödül) sistematik derlemesinde, ACE'leri ilişkisel öğrenmeye bağlayan literatürün heterojen kaldığını ve temel açılardan sonuçsuz olduğunu, çünkü çalışmaların tipik olarak tek bir görev uyguladığını, tek bir yanıt kanalını kaydettiğini ve olumsuzlukları uyumlu olmayan şekillerde operasyonelleştirdiğini göstermiştir. Örnek olarak, davranışsal ödül öğrenme çalışmalarının yarısı körelmiş öğrenme bildirirken, diğer yarısı etkisiz sonuçlar bildirmiştir; sınırlı sayıdaki sönme literatürüne etkisiz bulgular ve önceki edinim aşamasını atlayan raporlar hakimdir; ayrıca hiçbir sonuç ölçütü evrensel olarak daha güvenilir olarak ortaya çıkmamıştır, bu nedenle farklı yanıt kanalları birbirinin yerine geçebilir vekiller değildir. Açık tavsiyeleri, birey düzeyinde indeksler sağlayan denek-içi, çok alanlı ve çok kanallı protokollere doğru bir geçiştir. Mevcut üçlü, bu tavsiyeyi takip etmektedir çünkü üç görevi, hiçbir tek paradigmanın kapsamadığı ve örtük savunmasızlık teorisinin7 olumsuzlukların farklı şekillerde şekillendireceğini öngördüğü, hesaplamalı olarak ayrıştırılabilir üç talebi kapsamaktadır: (i) kaçınmanın varsayılan pekiştiricisi olarak rahatlama ile birlikte13 araçsal kontrol edilebilirlik ile birleştirilmiş tehdit-güvenlik ayrımı; (ii) kişilerarası kötü muamele için ekolojik olarak ilgili uyaran alanı olan sosyal yüz uyaranları11 ile incelenen inhibitör (güvenlik) öğrenme ve korkunun geri dönüşü; ve (iii) katılımcı başına hesaplamalı parametreler (öğrenme hızı alpha, ters sıcaklık beta)8 sağlayan olasılıksal belirsizlik altında pekiştirmeli öğrenme. Üçü de aynı katılımcıya uygulandığı için tasarım, ACE ile ilgili değişikliklerin alan-genel mi —Hanson ve ark.8 tarafından önerildiği ve nörohesaplamalı bir örtük-savunmasızlık açıklamasının öngöreceği6 gibi ilişkisel öğrenmenin küresel bir yeniden kalibrasyonu mu— yoksa sadece tehdit ile sınırlı, değerlik-özgü mü olduğunu sorgulamak üzere yapılandırılmıştır. Tek görevli bir çalışma, yapısı gereği bu rakip hipotezler arasında bir karar veremez.

Batarya, mevcut örneğin karar vermeye yetecek güce sahip olmadığı, ancak burada yeterli güce sahip çalışmalar için hedefler olarak belirtilen bir dizi açık ve yönlü öngörüyü test etmek üzere tasarlanmıştır. Ruge ve ark. tarafından tanımlanan künt öğrenme paterniyle1 uyumlu olarak, daha yüksek ACE yükünün şunlarla ilişkili olduğu öngörülmektedir: (i) Deney 1'de, CS+'ya verilen yanıtların azalmasıyla tetiklenen ve bozulmadan kalabilecek deklaratif beklentiden ziyade otonom kanalda (SCR) daha belirgin olması beklenen azalmış CS+/CS− ayrımı; (ii) rahatlama ile pekiştirilmiş kaçınma ile13 uyumlu olarak, kaçınılabilir CS+'ya karşı daha fazla kaçınma yanıtı ve daha yüksek subjektif rahatlama; (iii) Deney 2'de daha yavaş sönme ve yeniden kazanım sırasında korkunun daha hızlı ve daha büyük bir geri dönüşü; bu etkininle kişilerarası olumsuzluklar için ekolojik öneme sahip sosyal (yüz) uyaranlar tarafından artırılacağı öngörülmektedir11; ve (iv) Deney 3'te daha düşük seçim doğruluğu, daha düşük bir öğrenme hızı (alpha) ve daha yüksek seçim değişkenliği (daha düşük beta)8. Kritik olarak, üç görev ortaklaşa beşinci bir ayırt edici öngörü hakkında bilgi vermektedir: Eğer ACE ile ilişkili değişim alan-genelse, azalma her üç görevde de görülmelidir; eğer valans-özgülse, sadece iki tehdit paradigmasıyla sınırlı kalmalı ve olasılıksal ödül öğreniminde bulunmamalıdır. Yanıt kanalları eş zamanlı olarak kaydedildiği için bir başka öngörü daha test edilebilir durumdadır; ACE etkilerinin tek tip olmaktan ziyade kanal-bağımlı olacağı, dolayısıyla herhangi bir tek kanaldan çıkarılan sonuçların diğerlerine genellenemeyeceği öngörülmektedir.

Deney 1, San Martín ve ark.13 tarafından geliştirilen, kaçınma ve deneme bazlı rahatlama derecelendirmelerini içeren Pavlovian-operan korku koşullanması paradigmasını uyarlamaktadır; bu paradigmada, Pavlovian ayırt etmeyi, itici sonuç üzerindeki araçsal kontrolden ayırmak için iki CS+ uyaranı (biri kaçınılabilir, biri kaçınılamaz) ve bir CS− kullanılmaktadır. Orijinal paradigmada, Pavlovian edinme aşamasındaki US-beklenti derecelendirmeleri, her denemede değil, aşamanın sonunda deneyimci tarafından retrospektif olarak değerlendirilmişti. Mevcut uyarlamada; beklenti, tehdit ve rahatlamaya ilişkin subjektif derecelendirmeler, görev boyunca görsel analog ölçekler kullanılarak her aşama bazında eş zamanlı olarak toplanmış ve böylece aşamalar arası öğrenme dinamiklerinin sürekli takibi sağlanmıştır.

Deney 2, Dibbets ve Evers'ten9 alınan sosyal (yüz) uyaranlarla korku edinimi–sönme protokolünü uyarlamakta ve koşullu tepkinin hızlıca yeniden ortaya çıkışını (tasarruf etkisi) değerlendirmek için kısa bir yeniden edinme testi ile bu protokolü genişletmektedir.

Deney 3, erken dönem olumsuz yaşam deneyimlerine bağlı öğrenme farklılıklarının incelenmesi amacıyla, Hanson ve ark.8 tarafından tanıtılan olasılıksal ödül öğrenme görevini uyarlamaktadır; bu görev, katılımcı başına pekiştirmeli öğrenme parametrelerinin (Q-öğrenme Alpha ve Beta) tahmin edilmesine olanak tanıyan iki ödül olasılığı (80/20 ve 70/30) içerir. Mevcut protokol, bu üç paradigmayı tek bir laboratuvar oturumunda entegre ederek, genellikle birbirinden bağımsız olarak incelenen tehdit ve ödül öğrenme süreçlerinin katılımcı içi doğrudan karşılaştırılmasına imkan tanır. Deneme başına doğruluk ve Q-öğrenme parametrelerinin ötesinde, analiz hattı aynı zamanda daha geniş örneklemlerde kullanılabilen, doğrusal karma bir modelle uyumlu bireysel öğrenme yörüngesi eğimlerini de üretir.

Burada, birbirine eşdeğer olmadıkları için iki farklı hedef birbirinden ayrı tutulmalıdır. Birincisi, bu tür bir bataryanın tek bir entegre 60 dakikalık oturum olarak yürütülebileceğini ve bileşenlerinin her birinin ortaya çıkarmak için tasarlandığı kanonik etkiyi oluşturduğunu saptamaktır; kanonik etkilerin yeniden üretilmesi, bu ilk hedef için yeterli kanıttır. İkincisi ise, ortaya çıkan indekslerin çocukluk çağı olumsuzluklarının sonuçlarına karşı duyarlı ve spesifik olduğunu saptamaktır; kanonik etkilerin yeniden üretilmesi bunun için yeterli kanıt değildir ve mevcut örneklem bunu sağlayacak güce sahip değildir. Dolayısıyla, bu raporun temel amacı, entegre bataryanın teknik ve metodolojik fizibilitesidir: tehdit edinimi, rahatlama ile araçsal kaçınma, sosyal uyaranlarla sönme ve korkunun geri dönüşü ile olasılıksal ödül öğreniminin tek bir oturum içinde otonom, davranışsal ve öz-bildirim kanalları üzerinden eş zamanlı olarak edinilip edinilemeyeceği ve iş akışının katılımcı başına kararlı, yeniden kullanılabilir indeksler (diferansiyel SCR kontrastları, operant rahatlama kontrastı, Q-öğrenme alfa ve beta parametreleri ve bireysel öğrenme yörüngesi eğimleri) sağlayıp sağlamadığıdır. Öğrenmedeki ACE ile ilişkili değişikliklerin değerlendirilmesi ikincil, keşifsel ve örnekleyici bir amaç teşkil eder: burada rapor edilen bireysel fark analizleri, travma-öğrenme yollarını spesifik olarak test etmeyi değil, protokolün ölçüm kapasitesini göstermeyi ve aday indekslerini gelecekteki çalışmalar için kullanılabilir hale getirmeyi amaçlamaktadır. Böylece protokol, aday indeksler sunmaktadır; bunların çocukluk çağı olumsuzluklarının nörokognitif sonuçlarını karakterize etmek için gereken duyarlılığa ve spesifiteye sahip olup olmadığı, daha geniş, ideal olarak uç grup zenginleştirilmiş ve önceden kaydedilmiş örneklemlerde saptanacaktır1,14.

Erişim kısıtlı. Bu içeriği görüntülemek için lütfen giriş yapın veya deneme sürümünü başlatın.

Protokol

Bu protokol, etik kurul gerekliliklerine uygun olarak, 18 yaş ve üzeri sağlıklı katılımcılarda Deri İletkenlik Tepkisinin (SCR) ölçülmesinde kullanılan prosedürleri ve enstrümantasyonu tanımlamaktadır. Çalışmaya katılmadan önce tüm katılımcılar, altı ay sonra takip değerlendirmesi için tekrar iletişime geçilme olasılığını da içeren bir bilgilendirilmiş onam formu imzalamıştır. Bu belgede açıklanan tüm prosedürler, Universidad de los Andes Bilimsel Etik Kurulu tarafından onaylanmıştır (ID: CEC2025023).

NOT: Bu protokol; katılımcı planlaması, laboratuvar hazırlığı, fizyolojik sinyal alımı, veri organizasyonu ve deney sonrası veri işlemleri dahil olmak üzere tüm deneysel iş akışının (Şekil 1) ayrıntılı bir açıklamasını sunmaktadır. Ayrıca, SCR kayıtlarının tüm deneysel oturumlar boyunca tutarlı, standart ve güvenilir bir şekilde toplanmasını sağlamak için uygulanan personel eğitim prosedürünü ana hatlarıyla belirtmektedir.

Entegre çok sistemli protokol diyagramı; anketler, deneyler; fizyolojik, davranışsal ölçümler.
Şekil 1: Çalışma tasarımının genel şeması. Her katılımcı, birbirini izleyen üç davranışsal paradigmayı kapsayan tek bir laboratuvar seansını tamamlamıştır: kaçınma ile Pavlovian-operan korku koşullanması (Deney 1), sosyal uyaranlarla korku edinimi–sönme–yeniden edinim (Deney 2) ve olasılıksal ödül öğrenimi (Deney 3). Çocukluk çağı olumsuz yaşantıları (CTQ-SF), çocukluktaki olumlu yaşantılar (BCE) ve mevcut semptomlara (PHQ-9, GAD-7, STAI) ilişkin öz bildirimler de toplanmıştır. Çok kanallı veriler — deri iletkenlik tepkisi, davranış (kaçınma, olasılıksal seçimler) ve subjektif derecelendirmeler (beklenti, tehdit, rahatlama) eş zamanlı olarak kaydedilmiştir. Katılımcı başına düşen indeksler, bireysel fark analizlerine dahil edilmiştir (bkz. Ek Dosya 2). Bu şeklin daha büyük bir versiyonunu görüntülemek için lütfen buraya tıklayın.

1. Personel eğitimi

  1. Standartlaştırılmış ve doğru veri ölçümü sağlamak için her ekip üyesini üç aşamalı bir eğitim sürecinden geçirin.
    1. Eğitim alan kişinin ekipmana ve katılımcı yönetimine aşina olması için, her personel üyesinin numuneler aldığı ve her üç deneyi ilgili protokollere göre yürüttüğü dahili denemeler gerçekleştirin.
    2. Ardından, eğitim alanların protokolü uygulama becerilerini doğrulamak ve olası hataları düzeltmek amacıyla, en az bir temel araştırmacının gözetiminde gerçek katılımcılardan numuneler almalarını sağlayın.
    3. Asistanın bağımsız olarak numune almasına ve yeni katılımcılar için randevu planlamasına, ancak tüm protokol gözetim altında doğru şekilde uygulandıktan sonra izin verin.

2. Planlama

  1. Sosyal medya aracılığıyla katılımcıları belirleyin ve programlayın; araştırmanın genel amaçlarını ve katılım kriterlerini belirtin.
    1. Mümkün olduğunca çok potansiyel katılımcıya ulaşmak için dijital bir poster oluşturun ve bunu alım kanalları üzerinden dağıtın.
    2. İlgilenen adaylara, araştırma ekibiyle e-posta yoluyla iletişime geçmelerini söyleyin ve katılımcı için uygun bir güne oturum planlayın.
    3. Katılımcıya, "Görünmez İzler: Olumsuz Çocukluk Deneyimleri ile Yetişkinlikteki Ruh Sağlığı Arasındaki İlişkide Çağrışımsal Öğrenmenin Rolü" başlıklı çevrimiçi anketin bağlantısını gönderin.
    4. Ankete bir bilgilendirilmiş onam formu ile başlayın ve diğer maddeler sunulmadan önce katılımcının bu formu okuyup kabul etmesini isteyin.
    5. Ankete bir sosyo-demografik bölüm ve şu doğrulanmış psikometrik ölçekleri dahil edin: Hasta Sağlık Anketi-9 (PHQ-9)15, Yaygın Anksiyete Bozukluğu Tarama Ölçeği (GAD-7)16, Durumluk-Sürekli Kaygı Envanteri (STAI)17, Çocukluk Çağı Travmaları Anketi—Kısa Form (CTQ-SF)18 ve Olumlu Çocukluk Deneyimler (BCEs)10.

3. Hazırlıklar

  1. Katılımcı gelmeden önce laboratuvarda en az bir personelin bulunduğundan emin olun. Oturum başlamadan önce deneysel ortamı hazırlayın, ekipmanların doğru çalıştığını doğrulayın ve tüm protokol gereksinimlerinin karşılandığını teyit edin:
    1. Laboratuvar bilgisayarını açın; işletim sisteminin, deneysel yazılımın ve tüm çevre birimlerinin doğru şekilde çalıştığını doğrulayın.
    2. Deneysel dosyaların ve veri toplama sisteminin kullanıma hazır olduğunu onaylayın.
    3. Katılımcı laboratuvara girmeden önce günlük çalışma dosyasını açın ve inceleyin.
    4. Gelen katılımcıya atanmış olan ilgili kimlik kodunu (ID) belirleyin.
    5. Deneysel koşulların yürütme sırasını, önceden tanımlanmış karşı dengeleme (counterbalancing) planına göre doğrulayın.
    6. Herhangi bir veri toplama işlemi başlamadan önce katılımcının doğru deneysel sıraya atandığından emin olun.
      NOT: Günlük çalışma dosyası, tüm deneysel koşullar boyunca gerekli karşı dengelemenin korunmasını sağlayarak katılımcı ID'sinin atanması ve deneyin yürütme sırasının belirlenmesi için gerekli tüm bilgileri içerir. Örneğin, bir katılımcıya "015" ID'si atanabilir.
    7. Laboratuvar bilgisayarındaki veri depolama alanını, otomatik işleme hattı tarafından gerektiren standart dizin yapısında düzenleyin: her deney için bir üst düzey klasör, her karşı dengeleme koşulu için bir alt klasör ve her katılımcı ID'si için bir klasör ile işlenmiş verilerin ve konsolide veri tabanlarının alındığı iki genel klasör (bkz. Ek Dosya 1).
    8. Veri toplamaya başlamadan önce günlük çalışma dosyasında listelenen ID ve karşı dengeleme koşuluna karşılık gelen katılımcı klasörünü oluşturun; ön işleme ve veri tabanı betikleri dosyaları yol ve isimle bulduğu için oturum boyunca Ek Dosya 1'de belirtilen dizin ve dosya adlandırma kurallarına uyun.
      NOT: Dizin ağacı, karşı dengeleme alt klasör etiketleri, dosya adlandırma kuralları ve uygulanmış bir örnek Ek Dosya 1'de verilmiştir. Bu kuralların dışına çıkılması, otomatik hattın katılımcı dosyalarını bulmasını engeller.
    9. Deneysel masanın harici veya dikkat dağıtıcı nesnelerden tamamen arındırıldığını doğrulayın. Masada yalnızca veri toplama sistemine ve deney için gerekli bilgisayar çevre birimlerine izin verin.
    10. Katılımcıyı sakin ve profesyonel bir şekilde odaya davet edin.
    11. Katılımcıdan tüm kişisel eşyalarını belirlenen alanda yan tarafa bırakmasını isteyin.
    12. Deneysel oturum sırasında kesintileri veya dikkat dağınıklıklarını önlemek için katılımcıya mobil cihazını sessiz moda almasını söyleyin.
    13. Ölçümleri etkileyebileceği için katılımcıdan baskın olmayan elindeki tüm aksesuarları, özellikle yüzükleri, bilezikleri veya orta ve yüzük parmaklarında bulunan herhangi bir nesneyi çıkarmasını isteyin.
    14. Katılımcıyı laboratuvar bilgisayarının önünde konumlandırılmış sandalyeye rahatça oturması için yönlendirin.
    15. Katılımcıya bilgilendirilmiş onam belgesinin basılı bir fiziksel kopyasını verin.
    16. Katılımcının belgeyi okuması ve gerekirse sorular sorması için yeterli zaman tanıyın.
    17. Herhangi bir deneysel prosedüre başlamadan önce bilgilendirilmiş onam formunun doğru şekilde imzalandığını onaylayın.
      NOT: Bilgilendirilmiş onam prosedürü, etik kurul tarafından belirlenen gereklilikler doğrultusunda ve katılımcının onam belgelerinin fiziksel bir yedeğini tutmak amacıyla fiziksel formatta tekrarlanır.

4. Deneysel düzenek

NOT: Tüm fizyolojik ölçümlerin katılımcılar genelinde özdeş kontrollü koşullar altında elde edilmesini sağlamak için deneysel düzenek, katı ve standardize edilmiş bir protokole uygun olmalıdır.

  1. Kayıt sistemini açın ve cihazın laboratuvar bilgisayarına doğru şekilde bağlandığını ve kayıt sistemi yazılımı tarafından tanındığını doğrulayın (bkz. Şekil 2A–E).
  2. Katılımcı hazırlığına geçmeden önce tüm gerekli modüllerin ve çevre birimlerinin düzgün çalıştığını tekrar onaylayın.
  3. İki adet elektrodermal aktivite (EDA) elektrodu alın (bkz. Şekil 2F).
  4. Her bir elektrodun temas yüzeyine az miktarda iletken jel uygulayın (bkz. Şekil 2G,H).
  5. Katılımcının cildiyle elektriksel teması artırmak ve sinyal kalitesini optimize etmek için iletken jelin elektrot yüzeyine eşit şekilde dağıldığından emin olun.
    NOT: Elektrotlara iletken jel uygulanmazsa, kaydedilen sinyal aşırı gürültü içerebilir ve deri iletkenliği tepkisi (SCR) ölçüm kalitesi ciddi şekilde bozulabilir.
  6. Elektrotları katılımcının baskın olmayan eline yerleştirin.
  7. Bir elektrodu orta parmağın (üçüncü parmak) birinci falanksına, ikinci elektrodu ise yüzük parmağının (dördüncü parmak) birinci falanksına takın (bkz. Şekil 2I).
  8. Her iki elektrodun da sıkıca takıldığını ve katılımcıda rahatsızlık yaratmadan ciltle stabil temas kurduğunu doğrulayın.
  9. Bileklik kayışını katılımcının bileğine takın.
  10. Kalibrasyon aşaması boyunca EDA elektrotlarını bileklik kayışından bağlantısız bırakın (bkz. Şekil 2J).
  11. Fizyolojik kayıt sistemiyle kablosuz iletişimi kurmak için bileklik kayışını açın.
  12. Cihazın başarıyla tespit edildiğini onaylayın.
    NOT: Tüm deneysel oturum boyunca bileklik kayışına özel dikkat gösterilmelidir. İletişimdeki herhangi bir kesinti fizyolojik kaydı bozabileceği için, personel deney başlamadan önce cihazın açık ve bağlı kaldığını sürekli olarak doğrulamalıdır.
  13. Kayıt yazılımında kayıt sürecini başlatın.
  14. Kayıt başladıktan sonra ekranda otomatik olarak beliren kalibrasyon penceresini bekleyin.
  15. Elektrotlar bileklik kayışından bağlantısız durumdayken kalibrasyon prosedürünü gerçekleştirin.
  16. Prosedür tamamlanana kadar yazılım tarafından sağlanan kalibrasyon talimatlarını izleyin.
  17. Başarılı kalibrasyonun ardından, EDA elektrotlarını bileklik kayışına bağlayın (bkz. Şekil 2K).
  18. Yazılım üzerinden deri iletkenliği tepkisi (SCR) sinyalinin doğru şekilde alındığını doğrulayın.
  19. Katılımcıya, tüm deney boyunca baskın olmayan elini tamamen hareketsiz tutmasını söyleyin.
  20. Gereksiz hareketlerin, parmak kasılmalarının veya duruş değişikliklerinin SCR sinyaline gürültü ekleyebileceğini açıklayın.
  21. Katılımcıdan oturum sırasında rahat ve gevşemiş bir pozisyonda kalmasını isteyin.
  22. Deneysel göreve başlamadan önce katılımcıya kulaklık sağlayın.
  23. Kulaklıkların düzgün çalıştığını ve katılımcının deney sırasında sunulan işitsel uyaranları net bir şekilde algılayabildiğini doğrulayın.
  24. PsychoPy19 üzerinden deneysel görevi başlatın.
  25. PsychoPy arayüzü açıldığında, bunu talep eden ek pencereye katılımcı adını girin.
  26. Deneyi başlatmadan önce, katılımcının atanmış ID'sini günlük çalışma dosyasında belirtildiği şekilde girin.
    NOT: Önceki örneğe dayanarak, PsychoPy'a girilen katılımcı ID'si "015" olmalıdır.

Elektrotlar ile EDA sinyal toplama sistemi; fizyolojik veri kaydı için izotonik jel kurulumu.
Şekil 2: Deri iletkenliği kaydı için toplama sistemi, malzemeler ve elektrot yerleşimi. (A) Ana ünite Biopac MP200. (B) Fizyolojik sinyal toplama modülü (PPG/EDA). (C) Sensör bağlantı modülü. (D) Analog giriş modülü. (E) PsychoPy ve AcqKnowledge arasındaki iletişim için TTL modülü. (F) Tek kullanımlık elektrotlar (EL507A). (G) Deri temasını artırmak için izotonik jel (GEL101A). (H) Jelin elektrota uygulanması. (I) Baskın olmayan elin üçüncü ve dördüncü parmaklarının birinci falanksına yerleştirilen elektrotlar. (J) SCR ölçümü için baskın olmayan ele bilek kayışı yerleşimi. (K) Kalibrasyon işleminden sonra bağlanan elektrotlar. Bu şeklin daha büyük bir versiyonunu görüntülemek için lütfen buraya tıklayın.

5. Deneyin başlangıcı

  1. Deney görevine başlamadan önce, katılımcıya deney sırasında sunulan sorulara nasıl yanıt vereceğini ayrıntılı olarak açıklayın.
  2. Katılımcının şunları net bir şekilde anladığından emin olun: (i) görev sırasında kullanılacak yanıt yöntemi, (ii) ekranda görüntülenen talimatların anlamı ve (iii) deney boyunca dikkatli kalmanın ve gereksiz hareketleri en aza indirmenin önemi.
  3. Kayıt oturumuna başlamadan önce katılımcının kalan tüm sorularını yanıtlayın.
  4. Tüm sistemlerin belirlenen protokole göre doğru şekilde çalıştığından emin olmak için eksiksiz deney düzeneğinin son doğrulamasını yapın; buna şunlar dahildir: fizyolojik veri toplama sistemi iletişimi, bilek kayışı bağlantısı, SCR sinyal kalitesi, PsychoPy yürütmesi, kulaklıklar üzerinden ses sunumu ve doğru katılımcı kimliği kaydı.
  5. Tüm sistemler doğrulandıktan ve katılımcı başlamaya hazır olduğunu onayladıktan sonra deney görevini başlatın.
  6. Veri toplama sırasında dış etkileri ve dikkat dağıtıcı unsurları en aza indirmek için görev başladıktan sonra deney odasından ayrılın.
  7. Teknik destek veya katılımcı yardımı gerekebileceği ihtimaline karşı yakınlarda ve ulaşılabilir durumda kalın ve katılımcı oturumu tamamlayana kadar bekleyin.

6. Deneyler arası süreç

  1. Katılımcı görevi tamamladığında deney odasına tekrar girin ve veri toplama yazılımındaki fizyolojik kaydı durdurun.
  2. Fizyolojik kaydı katılımcının klasörüne bir veri toplama dosyası olarak kaydedin ve ardından aynı kaydı, dışa aktarılan dosyanın TTL modülü aracılığıyla PsychoPy tarafından oluşturulan uyaran işaretçilerini taşıması için olaylarla birlikte MATLAB formatında dışa aktarın; dışa aktarma işlemi ek olarak ayrı bir işaretçi dosyası oluşturur.
    NOT: Olay ve işaretçi bilgileri, ön işleme hattı (Bölüm 8) tarafından sinyalin deneme başına ve uyaran türüne göre segmente edilmesi için gereklidir.
  3. Görev sonunda oluşturulan PsychoPy çıktı hesap tablosunu aynı katılımcı klasörüne kaydedin. Dört dosyanın tamamı için Ek Dosya 1'de ayrıntıları verilen standart dosya adlandırma kuralını kullanın.
    NOT: Her deneyin sonunda, katılımcının klasörü veri toplama dosyasını, dışa aktarılan MATLAB dosyasını, işaretçi dosyasını ve PsychoPy hesap tablosunu içermelidir. Kesin isimler, yollar ve çalışılmış bir örnek Ek Dosya 1'de verilmiştir.
  4. Çıkarma sırasında aşırı hareket veya rahatsızlık oluşmadığından emin olarak EDA elektrotlarını katılımcıdan dikkatlice ayırın.
  5. Bir sonraki deney için hazırlık amacıyla bir sonraki PsychoPy deney görevini açın ve veri toplama yazılımını yeniden başlatın.
  6. 4.1. adımdan başlayarak tüm hazırlık ve veri toplama prosedürünü tekrarlayın.
    NOT: Tüm deneysel oturum üç bağımsız deneyden oluşur. Bu nedenle, ikinci deney bittiğinde, yukarıda açıklanan aynı prosedür üçüncü deney için de tekrarlanmalıdır.
  7. Tüm deneysel oturumun sonunda, katılımcının her deneysel görev için, her biri önceden belirtilen tüm dosyaları içeren üç alt klasöre sahip olduğundan emin olun.
    NOT: Personelin katılımcıyı izlemesine ve oturum boyunca veri toplama sisteminin doğru çalıştığını doğrulamasına olanak sağlamak için her deneysel görevin yaklaşık süresi önceden tahmin edilmiştir. Her deneyin tahmini süresi şöyledir:
    Deney_1: yaklaşık 24 dk.
    Deney_2: yaklaşık 17 dk.
    Deney_3: yaklaşık 8 dk.
    Hazırlık, kalibrasyon, deneyler arasındaki geçiş süreleri ve sonlandırma prosedürü göz önüne alındığında, tüm deneysel oturum yaklaşık 60 dk sürmektedir.

7. Deneylerin sonlandırılması

  1. Üç deneysel görevin tamamı bittiğinde fizyolojik kayıt oturumunu kapatın.
  2. Eğer henüz durdurulmadıysa, veri toplama yazılımındaki kayıt işlemini durdurun.
  3. EDA elektrotlarını bilek bandından ayırın ve bilek bandını katılımcının bileğinden çıkarın.
  4. Rahatsızlığı en aza indirmek ve cilt üzerinden güvenli bir şekilde çıkarılmasını sağlamak için elektrotları katılımcının kendisinin çıkarmasına izin verin.
  5. Oturumu sonlandırmadan önce tüm deneysel dosyaların ve fizyolojik kayıtların doğru şekilde kaydedildiğini doğrulayın.
  6. Deneysel prosedür tamamlandıktan sonra katılımcıya iş birliği için teşekkür edin ve bir takdir göstergesi olarak hafif bir atıştırmalık ikram edin.
    NOT: Bilek bandı ile fizyolojik veri toplama sistemi modülü arasındaki iletişimin kopması, bilek bandının beklenmedik şekilde kapanması, elektrotların gevşemesi veya kısmen ayrılması ya da bağlantı sorunlarından kaynaklanan geçici sinyal kesintileri veya aşırı gürültü dahil ancak bunlarla sınırlı olmamak üzere, fizyolojik kayıt sırasında teknik sorunlar nedeniyle herhangi bir problem oluşursa, deney planlandığı gibi devam etmeli ve katılımcı deneysel oturumu tekrarlamamalıdır.

8. Verilerin ön işlemesi

NOT: Deneysel oturum tamamlandıktan ve tüm fizyolojik kayıtlar uygun şekilde saklandıktan sonra, SCR verileri analizden önce standart bir ön işleme prosedüründen geçirilmelidir.

  1. Çalıştırın Ledalab_Format Edinim yazılımından dışa aktarılan fizyolojik kayıt veri yapısını, EDA sinyallerinin analizi için tasarlanmış MATLAB tabanlı bir araç kutusu olan Ledalab ile uyumlu hale getirmek amacıyla yeniden düzenleyen MATLAB betiği.
    NOT: ... içinde/şurada Ledalab_Format.mat kod, ... yolunu tanımlayın {Identification_Code}.mat girdi değişkeni olarak dosya. Bu, dışa aktarılan fizyolojik kayıt dosyasının Ledalab tarafından doğru şekilde okunup işlenebilecek bir formata dönüştürülmesini sağlar. Dönüştürme işlemi tamamlandıktan sonra, aşağıdaki adlandırma kuralı kullanılarak ilgili katılımcı klasörü içinde yeni bir MATLAB dosyası oluşturulmalı ve kaydedilmelidir: Ledalab_{Tanımlama_Kodu}.matÖnceki örneği takip ederek, Deney_1'den gelen veriler "015" numaralı katılımcı için dönüştürülürse, oluşan dosya Ledalab_015.mat olarak adlandırılmalıdır.
  2. Ledalab'ı açın, sol üst köşede bulunan menü çubuğundan şunu seçin Dosya > Verileri İçe Aktarma > Matlab Dosyası (*.mat)Ardından, katılımcının deneysel koşuluna karşılık gelen yeni oluşturulmuş veri dosyasını yükleyin.
  3. Dosya yüklendikten sonra Ledalab tarafından görüntülenen yapılandırma penceresine örnekleme parametrelerini girin.
  4. SCR sinyalinin orijinal elde etme frekansı 2000 Hz'dir. Hesaplama yükünü azaltmak için, aşağıdaki parametreleri kullanarak sinyali 10 Hz'e downsample edin: Hedef örnekleme frekansı: 10 Hz, Downsampling faktörü: 200, Yeniden örnekleme yöntemi: Steps.
  5. Alt örnekleme prosedürünü tamamladıktan sonra, sürekli ayrıştırma analizi (CDA) gerçekleştirin.20 EDA sinyalini tonik ve fazik bileşenlerine ayrıştırmak için Ledalab içerisinde.
  6. Menü çubuğundan seçin Analiz > Sürekli Ayrışım Analizi (Sürekli Fazik/Tonik Aktivitenin Çıkarılması).
  7. Yapılandırma penceresinin ekranda görünmesini bekleyin.
  8. Bu pencerede, şunları seçin: Optimize et analiz parametrelerini otomatik olarak ayarlama seçeneği.
  9. Optimizasyon süreci tamamlandığında, tıklayın Uygulayın CDA analizini başlatmak için.
  10. CDA analizi tamamlandıktan sonra, şunları seçin Bulgular > Olayla İlişkili Analiz, ve ekranda bir yapılandırma penceresi görünecektir.
  11. Minimum genlik eşiğini Ledalab varsayılan değeri olan şu değere ayarlayın: 0.01 µS ve z-ölçek seçeneğini seçilmemiş bırakın. Edinme yazılımından dışa aktarılan olay işaretleyicileri, koşullu uyaranın başlangıcını ve koşulsuz uyaranın başlangıcını ayrı ayrı etiketler, böylece olaya bağlı analiz her biri için bir yanıt döndürür. Yanıt penceresini şu şekilde ayarlayın:
    1. Deney 1 için olay işaretleyicisinden sonraki 0 s ile 9 s arasını kullanın.
    2. Deney 2 için, olay işaretleyicisinden sonraki 0 s ile 6 s arasını kullanın.
  12. Sonucu bir hesap çizelgesi dosyası olarak dışa aktarın. Ledalab, SCR sinyalinden çıkarılan ilgili fizyolojik ve olayla ilişkili bilgileri içeren bir hesap çizelgesi oluşturur.
    NOT: Yanıt penceresi, her görevdeki koşullandırılmış uyaranın toplam süresine karşılık gelmektedir (Ek Tablo 1(Deney 1'de 9 s ve Deney 2'de 6 s), böylece CS tarafından tetiklenen yanıt tüm CS-US aralığını kapsar ve kendi olay işaretçisi üzerinden ayrıca puanlanan koşulsuz yanıttan etkilenmez. Şunun altına düşen yanıtlar 0.01 µS eşik değerleri Ledalab tarafından sıfır olarak kaydedilir ve analizde sıfır olarak tutulur; bunları silmeyin, çünkü kaldırılmaları düşük yanıt veren katılımcıların ortalama yanıtını yapay olarak yükseltecektir.
  13. Deney 2 için ön işleme, alt örnekleme ve CDA prosedürünün tamamını tekrarlayın (farklı bir prosedür izleyen ve CDA çıktısı gerektirmeyen Deney 3 için aşağıdaki NOT'a bakınız).
    NOT: Ön işleme aşamasının sonunda, her bir deney klasörü Ledalab tarafından oluşturulan CDA analiz sonuçlarına karşılık gelen ek bir hesap çizelgesi dosyası içermelidir. Bu dosya, depolama, organizasyon ve ileri analizler için daha sonra .xlsx formatına dönüştürülmelidir. Deney 3 farklı bir ön işleme prosedürü izler. Bu deney için yalnızca MATLAB betiği kullanılmalı olup CDA çıktısına gerek yoktur, sadece alfa ve beta değerleri gereklidir. Betik "Experiment_3" için çalıştırıldığında, alfa ve beta değerlerini otomatik olarak çıkarır, bunları davranışsal bilgilerle birleştirir ve sonuçlanan hesap çizelgesini şuraya kaydeder: Küresel_Veriler/Deney_3.
  14. Sinyal kalite kontrolü, yanıt vermeyenlerin belirlenmesi ve artefakt yönetimi işlemlerini gerçekleştirin.
    1. Herhangi bir istatistiksel analizden önce, her katılımcının alt örneklenmiş (downsampled) tam deri iletkenliği izini Ledalab'da görüntüleyin ve ilk olay işaretleyicisinden sonuncusuna kadar görsel olarak inceleyin. Sinyal kalitesi kanala ve göreve özgü olduğundan, bu incelemeyi her katılımcı ve her görev için ayrı ayrı gerçekleştirin.
    2. Aşağıdakilerden herhangi biri gözlemlenirse, izlemin tamamını reddedin ve o katılımcı için söz konusu görevin SCR kanalını eksik veri olarak değerlendirin: (i) bileklik ile kablosuz iletişimin kesildiğini, bilekliğin kapalı olduğunu veya bir elektrodun ayrıldığını gösteren, görev boyunca düz veya mevcut olmayan bir sinyal; (ii) şu değerin altında kalan tonik cilt iletkenlik düzeyi 0.05 µS görev boyunca devam eden ve düşük uyarılmadan ziyade yetersiz elektrot-deri temasını gösteren sinyaller; (iii) yorumlanamayan kayma veya herhangi bir olayla zaman açısından ilişkili olmayan, ani ve sürekli bir genlik artışı; veya (iv) amplifikatör aralığının doyuma ulaşması.
      NOT: Oturumu tekrarlamayın ve katılımcıyı diğer görevlerden veya davranışsal ve öz-bildirim kanallarından hariç tutmayın.
    3. Belirli bir görev için, hiçbir fazik yanıt belirlenen eşiğe ulaşmadığında veya eşiği aşmadığında, katılımcı yanıt vermeyen (non-responder) olarak tanımlanır. 0.01 µS pekiştirilen denemelerin koşulsuz uyaran olayları da dahil olmak üzere, o görevin herhangi bir olayına yönelik eşik değer — yani, katılımcının itici sonucun kendisine karşı bile ölçülebilir bir elektrodermal tepki vermemesi durumu.
      1. Yanıt vermeyen bir katılımcıyı, söz konusu görevin tüm kanallarından —deri iletkenliği, davranış ve öznel derecelendirmeler dahil— hariç tutun; çünkü koşulsuz uyaranlara dahi herhangi bir elektrodermal yanıtın oluşmaması, o oturumda elektrodermal sistemin ölçülebilir olmadığını gösterir ve katılımcının koşullu ilişkiyle etkileşime girip girmediğini sorgulatır.
      2. Bu katılımcıyı kalan iki görevde tutun. Bu durumu, katılımcının yanıt verdiği ancak sinyalin kaydedilmediği teknik sinyal kaybı (ayrılmış bir elektrot veya kablosuz iletişimi kopmuş bir bilek bandı) durumundan ayırt edin: bu durumda, söz konusu görevin SCR kanalını kayıp olarak değerlendirin ve elektrodermal sinyal kalitesinden etkilenmeyen davranışsal ve subjektif verileri muhafaza edin.
      3. Her görev için yanıt vermeyenlerin oranı ve teknik kayıp oranı ayrı ayrı raporlanmalıdır.
    4. İz üzerindeki hareket artefaktlarını şunlar olarak tanımlayın: (i) herhangi bir olay belirteciyle zamanla kilitlenmemiş ani yükselen geçişler veya (ii) parmak kasılması, duruş değişikliği ya da elektrotların sandalyeye veya masaya sürtünmesi sonucu oluşan tonik seviyedeki basamak benzeri sapmalar.
    5. Puanlama penceresi içinde böyle bir artefakt içeren her denemeyi işaretleyin ve deneme düzeyinde hariç tutun; katılımcıyı hariç tutmayın.
    6. Bir görevin denemelerinin %25'inden fazlası artefakt kontamine olarak işaretlenmişse, katılımcıyı sadece SCR analizinden değil, o görevin tüm kanallarından hariç tutun: kalan denemeler artık katılımcı başına kararlı bir tahmini desteklememektedir ve o oturumun kayıt koşulları hiçbir kanal için yeterli değildir. Söz konusu katılımcıyı kalan diğer iki görevde tutun.
    7. Elektrodermal genliklerin pozitif çarpık dağılımını normalize etmek amacıyla, deneme düzeyindeki genlikleri ortalama almaya başlamadan önce log(SCR + 1) ile dönüştürün; baz çizgisi kaymasının nadir bir sonucu olan tüm negatif CDA değerlerini, dönüştürme işleminden önce sıfıra sabitleyin.
    8. Katılımcı başına, evre başına ve uyaran başına tek bir değer elde etmek için dönüştürülmüş denemeleri birleştirin.
    9. Kanal bazlı veri kaybı bu n değerlerinin farklılaşmasına neden olduğu için, her bir kanal (SCR, davranış, derecelendirmeler) ve her bir görev için analitik n değerlerini ayrı ayrı raporlayın.
    10. 8.14.1–8.14.9 adımlarında alınan her karar; katılımcı kimliği, görev, karşı dengeleme durumu, izin verilen veya reddedilen iz (nedeniyle birlikte), tonik seviye aralığı, artefakt nedeniyle reddedilen denemelerin sayısı ve kimliği, artefakt nedeniyle reddedilen denemelerin yüzdesi, yanıt vermeyen durumu ve her kanal için nihai analitik n katkısını içeren katılımcı bazlı bir kalite günlüğüne kaydedin.
    11. Kanal spesifik veri kaybının denetlenebilir ve tekrarlanabilir olması için kalite günlüğünü birleştirilmiş veri tabanlarıyla birlikte saklayın.
      NOT: Mevcut örneklemde, hiçbir katılımcı adım 8.14.3'teki yanıt vermeyen kriterini karşılamamış ve hiçbir katılımcı adım 8.14.6'daki %25'lik artefakt eşiğini aşmamıştır; sonuç olarak, hiçbir katılımcı bir görevin tüm kanallarından hariç tutulmamıştır. Analitik n sayısındaki farklılıklar iki bağımsız türdedir: ilgili görevin davranışsal ve sübjektif kayıtlarını etkilemeyen elektrodermal kanalın teknik kaybı ve elektrodermal sinyal kalitesinden bağımsız olan eksik davranışsal veya öz-bildirim kayıtları (tamamlanmamış bir görev veya eksik görsel-analog yanıtlar). Her kanal ve her görev için kesin analitik n sayısı, Temsili Sonuçlar bölümündeki analitik örneklem paragrafında bildirilmiştir. Deney 3 bir SCR kanalı içermemektedir, bu nedenle onun... n elektrodermal veri kaybından ziyade davranışsal veri kaybını yansıtmaktadır. Bu kriterlerin raporlanması, Ruge ve ark. tarafından vurgulanan elektrodermal sonuçların operasyonelleştirilmesi ve raporlanmasındaki uyum eksikliğini açıkça ele almaktadır.1.

9. Veritabanları

  1. Her bir katılımcı için, SCR kayıtlarından elde edilen fizyolojik ölçümleri deneysel görev sırasında toplanan yanıtlarla birleştirmek amacıyla Data_Bases.py Python betiğini çalıştırın.
    NOT: Betik; Ledalab aracılığıyla işlenen fizyolojik kayıtlardan elde edilen bilgileri, CDA analiz çıktılarını ve deney sırasında oluşturulan PsychoPy yanıt hesap tablolarını entegre eder.
  2. Betik başarıyla çalıştıktan sonra, tek bir katılımcıya ait hem fizyolojik hem de davranışsal bilgileri içeren konsolide bir hesap tablosunun oluşturulduğundan ve Global_Data klasörüne kaydedildiğinden emin olun.
    NOT: Önceki örneği takip ederek, analiz için Experiment_1 seçilirse, Python betiği otomatik olarak bu deneyle ilişkili tüm katılımcıların klasörlerini tarayacak, her bir katılımcı için CDA çıktılarını karşılık gelen davranışsal verilerle birleştirecek ve Global_Data/Exp_1 klasörü içinde her katılımcı için bireysel bir hesap tablosu dosyası oluşturacaktır.
  3. Bireysel katılımcı veri tabanları oluşturulduktan sonra, her bir deneysel görev için tüm katılımcılardan gelen verileri birleştirmek üzere Completed_Bases_Per_Experiment.py Python betiğini kullanın.
    NOT: Betik, tüm katılımcı klasörlerindeki bilgileri her deney için birleştirilmiş bir veri tabanında toplayarak sonraki istatistiksel analizleri ve veri işlemeyi kolaylaştırır. İşlem başarıyla tamamlandığında, üç deneyin her birine karşılık gelen üç nihai hesap tablosu oluşturulacaktır:
    Experiment_1 için bir hesap tablosu
    Experiment_2 için bir hesap tablosu
    Experiment_3 için bir hesap tablosu
  4. Elde edilen eksiksiz veri tabanlarını Complete_Data_Bases klasörüne kaydedin.

Erişim kısıtlı. Bu içeriği görüntülemek için lütfen giriş yapın veya deneme sürümünü başlatın.

Sonuçlar

Analitik numune

Toplam 38 sağlıklı yetişkin, tüm deneysel oturumu ve öz bildirim bataryasını (CTQ-SF, BCE, PHQ-9, GAD-7, STAI) tamamlamıştır. Analiz başına örneklem büyüklükleri, katılımcı çekilmesi nedeniyle değil, kanala özgü veri kaybı nedeniyle hafifçe farklılık göstermiştir. Analizlere göre örneklem büyüklükleri şu şekildedir: Deney 1 — SCR ve derecelendirme ANOVA'ları (Pavlovyen ve operant evreler), n = 37; operant düğme basma ANOVA, n = 38. Deney 2 — derecelendirme anal...

Erişim kısıtlı. Bu içeriği görüntülemek için lütfen giriş yapın veya deneme sürümünü başlatın.

Tartışma

Mevcut sonuçlar; enstrümantal kontrolle tehdit edinimi, güvenlik öğrenimi, korkunun geri dönüşü ve olasılıksal ödül öğrenimini kapsayan entegre, tek oturumluk bir bataryanın teknik ve metodolojik uygulanabilirliğini ortaya koymaktadır. 35 ila 38 sağlıklı yetişkinden oluşan bir örneklemde (analitik örneklem boyutları, katılımcı çekilmesi nedeniyle değil, kanala özgü sinyal kaybı nedeniyle deneyler arasında hafifçe farklılık göstermiştir), her paradigma kendi kanonik etkisini yeniden üretmiştir: Pavlovian evresi sırasında ...

Erişim kısıtlı. Bu içeriği görüntülemek için lütfen giriş yapın veya deneme sürümünü başlatın.

Açıklamalar

Yazarlar, herhangi bir finansal veya finansal olmayan çıkar çatışması olmadığını beyan ederler.

Teşekkürler

Yazarlar, zaman ayırdıkları ve katkıları için tüm katılımcılara ve Universidad de los Andes'teki araştırma asistanları ile laboratuvar ekibine teşekkür eder. Bu araştırma, Agencia Nacional de Investigacion y Desarrollo de Chile (ANID) tarafından Fondecyt Iniciacion #11250037 numaralı hibe (Yürütücü: Maria Consuelo San Martin) aracılığıyla desteklenmiştir. R.C.V, National Center for Artificial Intelligence CENIA FB210017, Basal ANID tarafından desteklenmiştir.

Erişim kısıtlı. Bu içeriği görüntülemek için lütfen giriş yapın veya deneme sürümünü başlatın.

Malzemeler

Bu makalede kullanılan malzemelerin listesi
AdŞirketKatalog numarasıYorumlar
AcqKnowledge yazılımıBIOPAC Systems Inc.ACK100W (Windows) / ACK100M (Mac)Fizyolojik sinyaller için veri toplama ve analiz yazılımı. RRID:SCR_014279 (güncel SciCrunch girişiyle doğrulayın).
afex (R paketi)Singmann, Bolker, Westfall, Aust & Ben-ShacharVersiyon 1.5-1Faktöriyel deneyler için R paketi. aov_ez() aracılığıyla tüm tekrarlı ölçümler ANOVA'ları (Deney 1-3) için kullanılmıştır. RRID:SCR_022761 (güncel SciCrunch girişiyle doğrulayın).
ARTool (R paketi)Wobbrock, Findlater, Gergle & HigginsVersiyon 0.11.2Nonparametrik faktöriyel ANOVA için Hizalanmış Sıra Dönüşümü (Aligned Rank Transform). Dağılımı Gaussian olmayan Deney 2'deki deri iletkenliği üzerine Evre x Uyaran ANOVA'sı için kullanılmıştır.
Olumlu Çocukluk Deneyimleri (BCE) ölçeğiNarayan, Rivera, Bernstein, Harris & Lieberman (2018)Kamu malı enstrüman (10 madde)İspanyolca adaptasyonu kullanılmıştır. Bu enstrümana atanmış bir RRID yoktur; orijinal geçerlilik makalesine atıfta bulunun.
BioNomadix Bilek Kayışı (Verici)BIOPAC Systems Inc.BN-PPGED-TEDA ve PPG sinyalleri için giyilebilir verici. BioNomadix alıcı modülü ile birlikte çift olarak kullanılmıştır.
Çocukluk Çağı Travma Anketi - Kısa Form (CTQ-SF)Bernstein et al. (2003)Geçerliliği kanıtlanmış 28 maddelik retrospektif öz bildirimBeş alt ölçek (EA, PA, SA, EN, PN). RRID yoktur; orijinal geçerlilik makalesine atıfta bulunun. İspanyolca adaptasyonu kullanılmıştır.
EDA elektrotları için iletken jelBIOPAC Systems Inc.GEL101ADeri iletkenliği ölçümleri için izotonik jel.
Tek kullanımlık Ag/AgCl EDA elektrotlarıBIOPAC Systems Inc.EL507ADeri iletkenliği kaydı için tek kullanımlık elektrotlar.
Yaygın Anksiyete Bozukluğu Ölçeği (GAD-7)Spitzer, Kroenke, Williams & Löwe (2006)7 maddelik öz bildirimGeçerliliği kanıtlanmış İspanyolca versiyonu kullanılmıştır. Enstrüman RRID'si yoktur; orijinaline atıfta bulunun.
ggplot2 (R paketi)WickhamVersiyon 4.0.3Grafik dil sistemi (Grammar-of-graphics plotting system). RRID:SCR_014601 (güncel SciCrunch girişiyle doğrulayın).
Kulaklıklar (kulak üstü)HyperX (HP Inc.)Cloud IIIKablolu kapalı arka yapılı oyun kulaklığı; korku koşullanması sırasında işitsel koşulsuz uyaranı iletmek için kullanılmıştır.
LedalabBenedek & Kaernbach (2010)Açık kaynaklı MATLAB araç kutusu v3.2.5Deri iletkenliği sinyallerinin Sürekli Ayrıştırma Analizi (CDA). RRID atanmamıştır (bunun yerine orijinal makaleye atıfta bulunun).
lme4 (R paketi)Bates, Maechler, Bolker & WalkerVersiyon 1.1-37Lineer karma etkili modeller. Deney 3'te katılımcı başına öğrenme yörüngesi eğimlerini tahmin etmek için kullanılmıştır. RRID:SCR_015654 (güncel SciCrunch girişiyle doğrulayın).
MATLABMathWorksR2025aLedalab'ı ve SCR ön işleme hattını çalıştırmak için kullanılmıştır. RRID:SCR_001622.
Hasta Sağlık Anketi-9 (PHQ-9)Kroenke, Spitzer & Williams (2001)9 maddelik öz bildirimGeçerliliği kanıtlanmış İspanyolca versiyonu kullanılmıştır. Enstrüman RRID'si yoktur; orijinaline atıfta bulunun.
Fizyolojik veri toplama ünitesi (PsychoPy)BIOPAC Systems Inc.MP200Ana fizyolojik sinyal toplama ünitesi. BioNomadix kablosuz EDA modülü ile birleştirilmiştir.
PythonPython Software FoundationVersiyon 3.12Ledalab çıktısını PsychoPy davranış kayıtlarıyla birleştiren ön işleme hattı (Data_Bases.py, Completed_Bases_Per_Experiment.py) için kullanılmıştır. RRID:SCR_008394 (güncel SciCrunch girişiyle doğrulayın).
R (istatistiksel hesaplama ortamı)R Foundation for Statistical ComputingVersiyon 4.5.0Tüm istatistiksel analizlerin gerçekleştirildiği ortam. Moderasyon modelleri, temel stats paketinin lm() fonksiyonu kullanılarak sıradan en küçük kareler regresyonu ile tahmin edilmiş; yordayıcılar z-standartlaştırılmış ve etkileşim terimi bunların çarpımı olarak hesaplanmıştır; özel bir moderasyon paketi kullanılmamıştır. RRID:SCR_001905 (güncel SciCrunch girişiyle doğrulayın).
Durumluluk-Süreklilik Anksiyete Envanteri (STAI)Spielberger et al. (1983)STAI Form Y (40 madde, SAI + TAI)Geçerliliği kanıtlanmış İspanyolca versiyonu kullanılmıştır. Enstrüman RRID'si yoktur; orijinaline atıfta bulunun.
Uyaran sunum monitörüSamsungLS22D300GALXZS (S22D300, 22 inç LED)Görsel CS+ / CS- uyaranları ve derecelendirme ölçekleri için kullanılan ekran.

Kaynaklar

  1. Ruge J, et al. How adverse childhood experiences get under the skin: a systematic review, integration and methodological discussion on threat and reward learning mechanisms. eLife. 2024;13:e92700.
  2. Madigan S, et al. Adverse childhood experiences: a meta-analysis of prevalence and moderators among half a million adults in 206 studies. World Psychiatry. 2023;22(3):463-71.
  3. Teicher MH, Gordon JB, Nemeroff CB. Recognizing the importance of childhood maltreatment as a critical factor in psychiatric diagnoses, treatment, research, prevention, and education. Mol Psychiatry. 2022;27(3):1331-8.
  4. Smith KE, Pollak SD. Children's value-based decision making. Sci Rep. 2022;12:5953.
  5. Montague PR, Hyman SE, Cohen JD. Computational roles for dopamine in behavioural control. Nature. 2004;431(7010):760-7.
  6. Gerin MI, et al. A neurocomputational investigation of reinforcement-based decision making as a candidate latent vulnerability mechanism in maltreated children. Dev Psychopathol. 2017;29(5):1689-705.
  7. McCrory EJ, Viding E. The theory of latent vulnerability: reconceptualizing the link between childhood maltreatment and psychiatric disorder. Dev Psychopathol. 2015;27(2):493-505.
  8. Hanson JL, et al. Early adversity and learning: implications for typical and atypical behavioral development. J Child Psychol Psychiatry. 2017;58(7):770-8.
  9. van den Bos W, Güroğlu B, van den Bulk BG, Rombouts SARB, Crone EA. Better than expected or as bad as you thought? The neurocognitive development of probabilistic feedback processing. Front Hum Neurosci. 2009;3:52.
  10. Narayan AJ, Rivera LM, Bernstein RE, Harris WW, Lieberman AF. Positive childhood experiences predict less psychopathology and stress in pregnant women with childhood adversity. Child Abuse Negl. 2018;78:19-30.
  11. Dibbets P, Evers EAT. The influence of state anxiety on fear discrimination and extinction in females. Front Psychol. 2017;8:347.
  12. Sperl MFJ, Panitz C, Hermann C, Mueller EM. A pragmatic comparison of noise burst and electric shock unconditioned stimuli for fear conditioning research with many trials. Psychophysiology. 2016;53(7):1017-34.
  13. San Martín C, Jacobs B, Vervliet B. Further characterization of relief dynamics in the conditioning and generalization of avoidance: effects of distress tolerance and intolerance of uncertainty. Behav Res Ther. 2020;124:103526.
  14. McLaughlin KA, DeCross SN, Jovanovic T, Tottenham N. Mechanisms linking childhood adversity with psychopathology: learning as an intervention target. Behav Res Ther. 2019;118:101-9.
  15. Kroenke K, Spitzer RL, Williams JBW. The PHQ-9: validity of a brief depression severity measure. J Gen Intern Med. 2001;16(9):606-13.
  16. Spitzer RL, Kroenke K, Williams JBW, Löwe B. A brief measure for assessing generalized anxiety disorder: the GAD-7. Arch Intern Med. 2006;166(10):1092-7.
  17. Spielberger CD. Manual for the State-Trait Anxiety Inventory (Form Y). Consulting Psychologists Press; Palo Alto (CA); 1983.
  18. Bernstein DP, et al. Development and validation of a brief screening version of the Childhood Trauma Questionnaire. Child Abuse Negl. 2003;27(2):169-90.
  19. Peirce J, et al. PsychoPy2: experiments in behavior made easy. Behav Res Methods. 2019;51(1):195-203.
  20. Benedek M, Kaernbach C. A continuous measure of phasic electrodermal activity. J Neurosci Methods. 2010;190(1):80-91.
  21. Lonsdorf TB, et al. Don't fear "fear conditioning": methodological considerations for the design and analysis of studies on human fear acquisition, extinction, and return of fear. Neurosci Biobehav Rev. 2017;77:247-85.
  22. LeDoux JE, Moscarello J, Sears R, Campese V. The birth, death and resurrection of avoidance: a reconceptualization of a troubled paradigm. Mol Psychiatry. 2017;22(1):24-36.
  23. Wobbrock JO, Findlater L, Gergle D, Higgins JJ. The aligned rank transform for nonparametric factorial analyses using only ANOVA procedures. Presented at: Proceedings of the SIGCHI Conference on Human Factors in Computing Systems (CHI '11); New York (NY); 2011.
  24. Fritz MS, MacKinnon DP. Required sample size to detect the mediated effect. Psychol Sci. 2007;18(3):233-9.
  25. Bouton ME. Learning and behavior: a contemporary synthesis. Sinauer Associates; Sunderland (MA); 2007.
  26. Rescorla RA, Wagner AR. A theory of Pavlovian conditioning: variations in the effectiveness of reinforcement and nonreinforcement. In: Black AH, Prokasy WF, editors. Classical Conditioning II: Current Research and Theory. Appleton-Century-Crofts; New York (NY); 1972.
  27. McClelland GH, Judd CM. Statistical difficulties of detecting interactions and moderator effects. Psychol Bull. 1993;114(2):376-90.
  28. Maier SF, Seligman MEP. Learned helplessness at fifty: insights from neuroscience. Psychol Rev. 2016;123(4):349-67.

Erişim kısıtlı. Bu içeriği görüntülemek için lütfen giriş yapın veya deneme sürümünü başlatın.

Yeniden basım ve izinler

Etiketler

Tehdit Ayırt EtmeGüvenlik ÖğrenimiÖdül DuyarlılığıKorku KoşullanmasıOlasılıksal Ödül ÖğrenimiDeri İletkenliği TepkisiOtonom UyarılmaÇocukluk Çağı Olumsuz Yaşantıları

Bu makale yayımlandı

Video yakında

Bize Ulaşın
Kütüphaneye Öner

Gizlilik

Kullanım Koşulları

Politikalar

Telif Hakkı © 2026 MyJoVE Corporation. Tüm hakları saklıdır.