작업 기억 관리를 사용하여 상태 불안감 감소시키기

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이 프로토콜은 스턴 버그 작업 기억 패러다임 (Sternberg Working Memory paradigm) 동안 불안 증강 된 놀라움을 측정하는 방법을 보여줍니다.

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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).

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Abstract

이 프로토콜의 목적은 Sternberg Working Memory (WM)와 충격 패러다임의 위협을 결합하여 작업 메모리 프로세스와 불안 사이의 관계를 조사하는 방법을 설명하는 것입니다. Sternberg WM 패러다임에서 피험자는 짧은 간격 동안 WM에 일련의 문자를 유지하고 일련의 문자의 위치가 숫자 프롬프트와 일치하는지 여부를 식별하여 응답해야합니다. 충격 패러다임의 위협에서, 피실험자들은 예기치 않은 경미한 감전의 위험이 있거나 충격으로부터 안전하지 않은 교대 블록에 노출됩니다. 불안감은 위협에 의해 강화되는 음향 반사 반사 (Anxiety-Potentiated Startle (APS))를 사용하여 안전 및 위협 블록 전체에서 조사됩니다. 충격의 위험이있는 동안 Sternberg WM 패러다임을 수행하고 WM 유지 보수 간격 또는 재판 간격 중 깜짝 놀랄 응답을 조사함으로써 dWM 유지 관리가 APS에 미치는 영향을 평가.

Introduction

Attention Control Theory (ACT)에 따르면 불안은 제한된 Working Memory (WM) 리소스에 대한 접근을 위해 경쟁함으로써인지 처리를 방해합니다 1 . 그러나 ACT는이 관계의 역 ( ,인지 처리가 불안에 미치는 영향)을 다루지 않습니다. 충격 패러다임의 위협을 이용하여 작업시인지 불안을 조작함으로써,인지에 대한 불안의 영향 불안 2, 3, 4, 5에 대한 인식의 효과 모두를 평가하는 것이 가능하다. 이 프로토콜의 목적은 불안과 WM 유지 관리 사이의 양방향 관계를 조사하기위한 충격 패러다임의 위협에서 Sternberg WM 패러다임을 관리하는 방법을 시연하는 것입니다.

충격 패러다임의 위협은 국가 불안을 ​​조작하기 위해 실험실에서 널리 사용됩니다F "> 6, 7, 8, 9, 10, 11 및 건강한 환자 2, 3, 4, 5(12, 13), (14), 모두 (15)로 구현 될 수있다 (브래드 포드 등.16 참조). 패러다임은 위협과 안전 (17)의 블록을 교대로 구성되어 있습니다. 주제는 위협 블록 중 예상치 못한 전기 자극을받을 위험이 있지만 안전 블록 중. 주제 '불안 음향 놀람 반사 (18), (19)을 이용하여 주기적으로 탐색 할 수 있습니다. 주제는 일반적으로 sh안전 블록에 비해 위협 블록 동안 더 큰 놀라움 반응을 나타내며,이 불안증 자극 (APS)은 시험 중 불안의 변화의 주변 지표로 사용할 수 있습니다 17 , 18 . 충격 패러다임의 위협에 대한 놀랄만 한 놀라움은 NIMH (National Institute of Mental Health)에 의해 연구 도메인 기준 매트릭스 20 에서 불안의 생리적 지표로 인정됩니다. 그러나 자기보고 리 커트 형 척도를 사용하여 개인의 불안을 조사 할 수도 있습니다. 충격의 위협은 수동 패러다임이기 때문에 다른인지 작업이 동시에 수행 될 수 있습니다 21 . 충격의 위협을 Sternberg WM 과제와 결합함으로써 WM 유지 보수 중 불안을 조사 할 수 있습니다 3 .

Sternberg WM 패러다임 동안, 주체는 WM에서 일련의 문자를 인코딩하고짧은 간격 3 , 22 . 보다 복잡한 WM 작업 ( 예 : N-back 작업) 4 , 5 , 23 과 달리 Sternberg 작업에는 WM 3 , 22 에서의 정보 조작이 필요하지 않습니다. 또한, 피험자는 별개의 간격 동안 항목을 인코딩, 유지 및 응답합니다. 이와 함께 WM 유지 관리를 다른보다 복잡한인지 프로세스 24 와 분리 할 수 ​​있습니다. WM 유지 관리 간격 동안 APS를 조사함으로써 WM 유지 관리가 불안에 미치는 영향을 파악할 수 있습니다. 마찬가지로 위협과 안전 블록 간의 WM 정확도와 반응 시간 (RT)을 비교하여 불안정성이 WM 유지 관리에 미치는 영향을 파악할 수 있습니다. 이 프로토콜은 Sternberg WM 패러다임을 수행하는 데 필요한 절차 단계를 자세히 설명합니다. d충격의 위험뿐만 아니라 작업 중 APS, 정확성 및 반응 시간을 평가하는 데 필요한 분석 단계가 포함됩니다.

Protocol

모든 참가자들은 국립 정신 건강 연구소 (NIMH)의 종합 신경 과학 기관 검토위원회 (IRB)의 승인을받은 서면 동의서를 제출했으며 참가에 대한 보상을 받았다.

1. 장비 설치

참고 : (그림 1A 참조) 3 아래에 설명 된대로 장치를 설정합니다.

  1. 제어실에서 두 대의 컴퓨터를 설정하고 하나는 실험을 관리하고 다른 하나는 생리 학적 데이터를 기록합니다.
  2. 대상 룸에서 참가자에게 자극을 표시하고 참가자 응답을 기록하기 위해 액정 디스플레이 모니터 및 키보드 (또는 버튼 상자)에 표준 19를 설정합니다.
  3. 정신 생리학을 기록하려면 Ethernet to USB 어댑터를 사용하여 녹음 컴퓨터를 정신 생리학 모니터링 하드웨어에 연결하십시오.
  4. TTL (트랜지스터 - 트랜지스터 로직) 신호를 레코딩과자극 전달 하드웨어에서 리본 케이블을 사용하여 실험 컴퓨터의 병렬 포트를 브레이크 아웃 박스에 연결합니다.
  5. TTL 신호를 정신 생리학 모니터링 하드웨어에 전달하려면 리본 케이블을 사용하여 브레이크 아웃 박스를 하드웨어에 연결하십시오.
  6. TTL 펄스를 자극 전달 하드웨어에 전달하려면 BNC (Bayonet Neill-Concelman) 케이블을 사용하여 신호 발생기에 브레이크 아웃 박스를 연결합니다.
  7. 충격 장치에 대한 제어 신호를 생성하려면 신호 생성기를 BNC 케이블을 사용하여 충격 장치에 연결하십시오.
  8. 신호 발생기와 충격 장치를 설정하여 100ms, 200Hz 충격을 전달하십시오. 모든 설정은 그림 1BC 를 참조하십시오.

2. 사용 가능한 소프트웨어를 사용하여 실험 프로그래밍

참고 : 신경 행동 시스템 소프트웨어 (여기서는 실험 소프트웨어라고하며 Table 참조)가 사용되었습니다. 기타 동급소프트웨어를 사용할 수 있습니다.

  1. 아래에 설명 된 매개 변수와 제공된 보완 코드 파일을 사용하여 4 단계의 테스트 단계를 프로그래밍하십시오 (자세한 내용은 보충 코드 참조).
    1. 각 단계마다 26 가지 시도를 프로그램하십시오.
    2. 시험을 4 개의 위협 및 안전 블록으로 나누고 블록 당 6 회 시행합니다.
    3. 각 시험의 시작 부분에, 얼마나 많은 글자가 각각 2,000 밀리 초 동안 나타날지를 나타내는 큐를 제시하십시오.
    4. 큐 이후에 2,500 ± 1,000ms 동안 인코딩 문자 시퀀스를 표시하십시오.
    5. 저 부하 시운전시 순차적으로 5 개의 문자를 차례대로 제시하십시오.
    6. 고부하 시험에서 8 개의 문자를 순차적으로 제시합니다.
    7. 인코딩 단계 후 9,000 ± 1,000 ms의 유지 관리 기간을 프로그래밍하십시오.
    8. 유지 보수 기간이 끝나면 2,000ms 동안 응답 프롬프트를 표시하십시오.
    9. 왼쪽과 숫자에 문자를 표시하라는 응답 프롬프트를 프로그램하십시오.모니터의 오른쪽에있는 문자, 인코딩 시퀀스의 문자를 나타내는 문자 및 시퀀스의 위치를 ​​나타내는 번호가 표시됩니다.
    10. 문자와 숫자 아래에 "일치 / 불일치"라는 단어가 표시됩니다. 문자가 위치 번호와 일치하거나 일치하지 않는 경우를 나타냅니다.
    11. 실험의 절반이 일치하고 절반이 일치하지 않도록 실험을 프로그래밍하십시오.
    12. 응답을 기록하려면 키보드 또는 버튼 상자를 사용하십시오.
    13. 재판 내 사건의시기에 의존하는 가변 기간 시험 간 간격 (ITI)에 따라 재판을 분리하십시오. 각 재판은 23 초입니다.
    14. 각 기간의 천장과 바닥 값 사이의 무작위 기간 (ms)을 선택하여 시험 기간 동안 인코딩, 유지 관리 및 ITI 기간의 지속 시간을 변경하십시오.
    15. 참가자의 절반이 안전한 블록에서 시작하고 참가자 중 절반이 위협 블록에서 시작하도록하는 실험의 균형을 유지하십시오.
    16. 각 실행에서,실행 당 총 3 회의 충격 프레젠테이션을 위해 각 위협 블록 동안 0과 2 개의 의사 랜덤 쇼크를 제공합니다. 안전 및 위협 블록에 동일한 횟수의 시행이 포함되도록 각 충격에 대해 추가 (더미) 시도를 포함하십시오.
    17. 각 런이 시작될 때, 놀라 울 정도의 응답을 얻기 위해 헤드폰을 통해 103dB 화이트 노이즈 (거의 순간적인 상승 / 하강 시간)의 5 개의 40ms 버스트가 발생합니다.
    18. 각 실행 중에, 놀라는 사람 반응 (즉, 안전 대 위협, 낮은 부하 대 고부하 및 유지 보수 기간)을 조사하기 위해 다음 조건에서 백색 잡음에 대한 3 가지 프리젠 테이션을 제시하십시오 ( 그림 3 참조).
    19. 놀라움 반응의 단기적인 요법을 피하기 위해 적어도 17 초 이상의 최소 탐침 간격으로 프로브가 위치하도록하십시오.
    20. 유지 보수 기간 동안 문자 시리즈의 오프셋 후 1 초 이상 존재하는 프로브.
    21. ITI tri의 경우응답 프롬프트의 오프셋 후 4 초 이상 프로브를 제시하십시오.
    22. 제조업체의 지침에 따라 관련 소프트웨어 패키지를 사용하여 생리 모니터링을위한 장비를 설정하십시오.

3. 실험 실행

  1. 참가자를 스터디 룸으로 에스코트합니다.
  2. 동의서를 관리하십시오.
  3. 참가자들에게 이전에 채울 수있는 State-Trait Anxiety Inventory Y-1 (STAI-Y1) 25 , Beck Anxiety Inventory (BAI) 26 , Beck Depression Inventory (BDI) 27 및 ASI (Anxiety Sensitivity Index) 28 작업 지침 및 설정.
  4. 참가자들에게 2 가지 유형의 시련이 있음을 알리고 다음 세부 사항에 따라 시련에 대처할 것임을 알린다.
  5. 낮은 짐 재판을하는 동안 참가자들에게 순서대로 5 개의 글자를 기억하도록 지시하십시오.그것들은 제시된다.
  6. 고부하 재판을받는 동안 참가자들에게 제시된 순서대로 8 권의 일련의 글자를 기억하도록 지시한다.
  7. 지체 된 후에 참가자들에게 편지와 일련 번호의 위치를 ​​나타내는 번호를 알려줄 것을 알린다.
  8. 참가자들에게 왼쪽 또는 오른쪽 화살표 키를 사용하여 문자와 위치 번호가 시행 순서와 일치하는지 불일치하는지 명시하도록 지시합니다.
  9. 참가자들에게 예기치 않은 경미한 전기적 충격을 손목에 가할 위험이있는 경우 안전 및 위협 기간 동안 시행 할 것이라고 참가자들에게 알립니다.
  10. 참가자들에게 실험을 통해 안전하고 위협적인 조건에서 청각적인 놀라움 프로브를들을 것이라고 알려줍니다.
  11. 그림 2 의 다이어그램에 따라 각 참가자에게 전극을 청소하고 부착하십시오.
    1. 장소 t피부 전도도를 모니터하기 위해 왼쪽 손바닥에 약 2cm 간격으로 11mm은 - 염화은 (Ag-AgCl) 전극을 사용합니다.
    2. 전기 자극을 관리하기 위해 약 3 cm 떨어져 왼손의 손목에 2 개의 일회용 11 mm Ag-AgCl 전극을 놓습니다.
    3. 팔꿈치 바로 위에있는 왼쪽 팔 안쪽에 1 개의 일회용 11mm Ag-AgCl 전극을 놓고 오른쪽 쇄골 바로 아래에 1 개의 일회용 전극을 놓아 심장 박동을 모니터합니다.
    4. 2mm의 Ag-AgCl 컵 전극 2 개를 왼쪽 궤양 관절 근육의 아래쪽에 붙이면 놀라움 반응을 측정 할 수 있습니다.
  12. 모든 전극을 생체 의학 용 테이프로 고정하십시오.
  13. 리드를 손바닥의 전극에 연결하고 정신 생체 모니터링 하드웨어의 EDA 채널에 연결하십시오.
  14. 리드를 손목의 전극에 연결하고 충격 장치에 연결하십시오.
  15. 리드를 팔과 쇄골의 전극에 연결하고 플러그를 꽂습니다.정신 생리학 모니터링 하드웨어의 ECG 채널에 연결합니다.
  16. orbicularis oculi 근육에 첨부 된 컵 전극을 psychophysiology 모니터링 하드웨어의 electromyography (EMG) 채널에 연결하십시오.
  17. 충격 교정.
    1. 실험 시작 전에 불쾌감과 불편 함을 느끼지 만 고통스럽지 않은 강도 수준을 확인하기 위해 일련의 100ms 샘플 전기 자극을 참가자들에게 평가하게하십시오.
      1. 실험 소프트웨어 패키지를 사용하여 손목에 대한 100ms 충격 자극의 시리즈 프레 젠 테이션 (~ 5-10)을 관리합니다 ( 보충 코드 파일재료 표 참조).
      2. 각 프레젠테이션을 한 후, 참가자들에게 각 프레젠테이션을 1 점 (전혀 불편하지 않음)에서 10 점 (불편하지만 고통스럽지는 않음)으로 구두로 평가하십시오.
      3. 충격 장치의 mA 스케일을 사용하여 충격 강도를 서서히 증가시키고 계속하십시오자극의 eries는 주체가 자극을 "10"으로 평가할 때까지 지속됩니다.
      4. 참가자 세부 정보 패킷에 강도 값을 기록하십시오.
        참고 : 연구 중에 결정된 강도로 충격을줍니다.
  18. 실험을 시작하려면 실험 소프트웨어의 지시에 따라 참가자 ID 번호, 평형 상태 및 실행 번호를 실행 상자에 입력하십시오.
    참고 : 두 개의 균형 상태를 만듭니다. 첫 번째 평형 평형 장치는 위협 블록에서 실험을 시작하고 두 번째 평형 평형 장치는 안전한 블록에서 실험을 시작합니다. 2 절 참조.
  19. 정신 생리학 모니터링 녹음에서 "시작"을 클릭하십시오.
  20. 실험 소프트웨어 프롬프트 상자에서 "enter"를 눌러 실험을 시작하십시오.
  21. 피실험자가 4 회 실험을 마칠 수있게하십시오. 편지와 위치 번호가 재판과 일치하거나 불일치하는 경우 참가자에게 왼쪽 또는 오른쪽 화살표 키를 선택하게하십시오시퀀스 (각각 3.7 및 3.8 단계).
    참고 : 각 실행 길이는 6 ~ 7 분 동안 지속되도록 프로그래밍하십시오. 쇼크가 0-2 회 / 실행 사이에 무작위로 전달되도록 프로그램하십시오. 2 절 참조.
  22. 각 실행 후, 피험자에게 방금 완료 한 안전 및 위협 차단 기간 동안 0 (불안감이 없음) ~ 10 (매우 불안감)에서 불안 수준을 구두로 평가하십시오.
  23. 피검자에게 이전 측정 과정에서 제시된 충격의 강도를 초기 보정 절차 (3.17 절)에서 사용한 것과 동일한 0-10 눈금으로 구두로 평가하게하십시오.

4. 실적 분석

참고 : 다음 지침을 사용하여 단일 참가자의 성능 데이터를 분석하십시오.

  1. 실험 소프트웨어에서 생성 된 출력 파일을 엽니 다.
    1. 서로 다른 조건에서 정확한 응답을 평균화하려면 먼저 데이터를 안전 대 위협 및 저 부하로 나누십시오.우리는 응답 데이터의 4 가지 고유 한 조건을 산출하기 위해 고부하를 걸었습니다.
    2. 4 가지 조건 각각에 대해 올바른 시련을 세고이 수를 각 조건의 총 시련 수로 나눕니다.
    3. 다른 조건에서 반응 시간을 평균화하려면 4.1.1 단계와 같이 데이터를 분리하십시오.
    4. 각 조건에 대한 모든 반응 시간을 합산하고이 수를 각 조건의 시행 횟수로 나눕니다.
      참고 : 실험 소프트웨어 출력에 표시된 것처럼 충격 프레 젠 테이션을 포함하는 시험을 생략하십시오.
  2. 그룹 수준에서 행동 성능 및 반응 시간 (29)의 차이를 식별하기 위해 과목에 걸쳐 분산 분석을 2 (안전 위협 대) × 2 (고부하 대 저 부하)을 수행합니다.

5. 애곡 분석

  1. 정신 생리학 분석 소프트웨어 30을 사용하여 분석을 위해 원시 EMG 데이터를 준비하십시오. 그림 4A를 참조하십시오.
    1. 정신 생리학 분석 소프트웨어에서 "Transform">> Digital Filters >> FIR >> Bandpass를 선택하여 디지털 밴드 패스 필터 (30-300 Hz 통과 대역)를 적용하여 원시 EMG 채널을 부드럽게합니다 ( 그림 4B 참조).
  2. Analysis >> Electromyography를 선택하십시오. 정신 생리학 분석 소프트웨어에서 Average Rectified EMG를 파생하여 평균 20 ms의 시간 창 평균을 사용하여 평활화 된 EMG 신호를 수정하십시오 ( 그림 4C 참조).
  3. 정신 생리학 분석 소프트웨어에서 Analysis >> Stim-Response >> Stim Events 디지털 입력을 선택하여 각 시험 유형에 대한 디지털 입력에 해당하는 자극 이벤트에 레이블을 지정합니다.
    참고 : 예를 들어, 시험 유형에는 안전 대 위협, 저 부하 대 고부하 및 유지 보수 기간 대 ITI 기간이 포함됩니다.
  4. 각 자극 이벤트 30 주변에서 깜박임 크기를 추출합니다..
    1. Analysis >> Stim-Response >> Stim-Response Analysis를 선택하고 정신 생리학 분석 소프트웨어에서 채널의 평균 ( 즉, 처리 된 근전도에 해당하는 채널 번호)을 지정하여 고정 된 창에서 평균베이스 라인 활동을 추출합니다. 백색 잡음의 시작에 앞서 0ms.
    2. Analysis >> Stim-Response >> Stim-Response Analysis를 선택하고 정신 생리학 분석 소프트웨어에서 최대 채널 수 ( 즉, 처리 된 근전도에 해당하는 채널 번호)를 지정하여 20 ~ 백색 잡음이 시작된 후 100 ms.
  5. EMG 채널 30 에서 과도한 잡음으로 시행을 제외하십시오.
    참고 : 청각적인 놀라움 반응은 과도한 배경 EMG 활동 또는 다른 오염원 ( 예 : 운동 아티팩트 또는 vol청각 탐침의 바로 앞에서 비약적이고 자발적인 깜박임; 도 4d 참조).
  6. 평가판 별 깜박임 응답을 표준 스프레드 시트 소프트웨어를 사용하여 분석하십시오.
    1. 깜박 거리는 정도를 z 점수로 표준화하십시오 (선택 사항).
    2. 추가 분석을 위해 z 점수를 t 점수로 변환하십시오 (t = 10x + 50, 선택 사항).
    3. 각 시험 유형에 대한 임상 시험에서 평균 t 점수 및 / 또는 원시 점수를 계산하고 각 조건 ( 예 : 저 부하 vs. 고부하 및 유지 기간 대 ITI 기간)에 대한 APS (위협 대비 안전)를 계산합니다.
    4. 그룹 차원에서 APS에 대한 WM 유지 관리의 영향을 확인하기 위해 2 가지 (안전 대 위협) x 2 (유지 관리 기간 대 ITI) ANOVA를 수행합니다.

6. 자체 보고서 데이터 분석

  1. 안전 및 위협 조건에 대한 실행 간 평균 불안 평가.
  2. 그룹 수준에서 threa를 수행하십시오.위협 대처법의 효과를 판단하기 위해 안전 t- 대 비교 테스트를 실시합니다.

Representative Results

이 프로토콜은 정확도, RT 및 APS의 세 가지 기본 데이터 유형을 산출합니다. 정확성과 RT를 위해이 프로토콜에는 위협과 부하라는 두 가지 실험 조작이 필요합니다. 정확성을 위해 전형적인 결과는 부하의 주요 효과를 나타내지 만 위협의 주 효과는없고 위협 별 상호 작용이 없습니다 (시련 (F (1,18) = 84.34; p <0.01, 그림 5 참조). RT의 경우 전형적인 결과는 부하 (F (1,18) = 19.49, p <0.01)와 위협 (F (1,18) = 8.03)의 주요 효과를 보여줍니다. 피험자는 대개 고 부하 시운전시보다 저 부하 시운전시 더 빠른 RT를 표시하고 위협 블록 중 RT가 안전 블록 중보다 빠른 경우를 보여줍니다 ( 그림 6 참조).

이 프로토콜은 또한 APS에 대한 두 가지 실험 조작을 포함합니다 :로드 및 시작 르 타이밍. 전형적인 결과는 하중 - 대 - 시간 상호 작용을 보여준다 (F (1,18) = 16.63; p <0.01, 그림 7 참조). 피험자는 전형적으로 저 부하 대 고부하 시험 기간 동안 유의하게 큰 APS를 보여 주지만, startle probe가 유지 기간 (MNT; 유지 기간 : t (18) = 3.92; p <0.01; ITI : p> 0.05; d = 0.72). 추론 통계는 연구마다 다를 수 있으므로 이러한 효과를 재현하는 것이 중요합니다. 이 실험 후 작업 난이도의 함수로서 APS의 일관된 감소가 발견되었습니다. 이 발견은 Sternberg WM 패러다임 (위의 d (18) = 0.72 참조, 복제의 경우 실험 1 참조)에서 음성 N-back 작업 (3 백> 0 백 d (25) = 2.2) 4 에서 관찰되었습니다. . Balderston 2,016 3, 고부하> 저 부하, D (18) = 0.44), 및 복합 영상 인식 태스크 (검색> 부호화, D (21) = 0.47)그러나 최종 결과는 습관화에 의해 부분적으로 유도 될 수 있음에 유의해야한다.

각 시험 기간 동안 개인의 주관적 정서 상태를 결정하는 것은 어렵지만, 자기보고 데이터를 사용하여 불안 조작의 효과와 개인차 측정 방법을 결정할 수 있습니다. 따라서 표준화 된 설문지를 사용하여 실험 전에 피험자의 정서적 인 상태를 평가하고 실험 중 피험자의 불안을 조사하는 것이 중요합니다. 전형적인 결과는 위협 블록이 안전 블록보다 유의하게 높은 불안 등급을 보여줍니다. t (18) = 8.85; p <0.001.

그림 1
그림 1 : 일반적인 장비 설정의 개략도. ( A ) 별도의 계산 사용 과제를 관리하고 피험자의 생리 신호를 기록합니다. 실험 컴퓨터의 병렬 포트를 통해 정신 생리학 모니터링 하드웨어 및 충격 장치와 이벤트를 동기화하십시오. 정신 생리학 모니터링 하드웨어에서 이더넷 케이블을 통해 수집 컴퓨터로 생리 신호를 중계하십시오. 신호 발생기로 제어되고 작업 컴퓨터에 의해 트리거되는 충격 장치를 사용하여 충격을 피사체에 전달하십시오. 작업 컴퓨터의 사운드 카드를 통해 피사체에 백색 잡음을 전달하고 정신 생리학 모니터링 하드웨어를 사용하여 추적을 기록하십시오. ( B ) 신호 발생기에 필요한 설정. ( C ) 충격 장치에 필요한 설정. 이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭하십시오.

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그림 2 : 전형적인 주제 설정의 도식. 피험자의 비 지배적 인 손목에 충격을 전달하기 위해 전극을 부착하십시오. 피험자의 지배적이지 않은 손바닥의 피부 전도도를 측정하기 위해 전극을 부착하십시오. 전극을 부착하여 안구 근육 위에 오른쪽 눈 아래의 근전도를 측정하십시오. 피험자의 왼쪽 상완과 오른쪽 쇄골에서 심전도를 측정하기 위해 전극을 부착합니다. 이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭하십시오.

그림 3
그림 3 : 전형적인 실험 설계의 도식. 일련의 편지와 짧은 유지 보수 기간 및 응답 프롬프트가 표시된 주제를 제시하십시오. 응답 무도회 도중 pt, 편지 (시리즈에서)와 숫자를 제시하십시오. 피실험자에게 숫자가 이전 시리즈의 대상 문자의 위치와 일치하는지 여부를 나타내도록 지시합니다. 유지 관리 기간 또는 시험 대 간격 (ITI) 중 각 시험 기간 동안 깜짝 놀라는 프로브를 제시하십시오. 이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭하십시오.

그림 4
그림 4 : 백색 잡음 프로브를 따른 EMG 트레이스의 예. ( A ) 원시 EMG 추적. ( B ) 30 ~ 500Hz에서 필터링 된 EMG 추적 대역 통과. ( C ) 20ms 상수를 사용하여 필터링되고 정류 된 EMG 트레이스. ( D )베이스 라인 노이즈로 오염 된 시험에서 원시 EMG 추적.iles / ftp_upload / 55727 / 55727fig4large.jpg "target ="_ blank ">이 그림의 확대 버전을 보려면 여기를 클릭하십시오.

그림 5
그림 5 : 일반적인 반응 시간 (RT) 결과. 피험자는 일반적으로 고하 중 시험보다 저 하중 시험에서 더 빠릅니다. 피험자는 일반적으로 충격의 위험에 빠 ​​릅니다. 막대는 평균 ± SEM을 나타냅니다. 이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭하십시오.

그림 6
그림 6 : 전형적인 불안 - 강화 된 미늘 (APS) 결과. startle이 유지 기간 (MNT) 동안 조사되면, 대상은 전형적으로 더 큰 놀라운 startle potent고부하 시험과 비교하여 저 부하에서 작동합니다. 그러나 ITI 동안 깜짝 놀랄 때이 효과는 유지되지 않습니다. 막대는 평균 ± SEM을 나타냅니다. 이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭하십시오.

그림 7
그림 7 : 일반적인 정확도 (퍼센트 (%) 정확함) 결과. 피검자는 일반적으로 고부하 시험보다 낮은 하중 시험 중에 더 정확합니다. 그러나 성능은 충격의 위협에 따라 달라지지 않는 경향이 있습니다. 막대는 평균 ± SEM을 나타냅니다. 이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭하십시오.

보충 코드 파일 : Wav file for white noise presentation (40ms_wn.wav.) 이 파일을 다운로드하려면 여기를 클릭하십시오. 실험용 소프트웨어의 하드웨어 매개 변수 설정에 필요한 코드 (Sternberg_threat_v5.exp.) 이 파일을 다운로드하려면 여기를 클릭하십시오. 실험 실행에 필요한 코드 (Sternberg_threat_v5.sce.). 이 파일을 다운로드하려면 여기를 클릭하십시오.

Discussion

이 백서에서는 충격의 위험이있는 동안 Sternberg WM 작업을 관리하는 방법을 보여줍니다. 이 프로토콜을 사용하여 WM 유지 관리가 음향 자극 반사의 강화에 의해 측정 된 불안을 줄이는데 충분하다는 것을 보여줄 수있었습니다 3 . 이러한 결과는인지와 불안 사이의 관계는 양방향 제안 3-5 그 불안의 모델 (예를 들어,주의 집중 제어 이론)인지에 대한 불안의 효과에 더하여 불안에 대한인지의 효과를 설명해야 하나. 현재의 프로토콜은 Sternberg WM 작업의 통합과 충격 패러다임의 위협을 기술하고 있지만,인지와 불안 사이의 관계를보다 일반적으로 연구하기위한 프레임 워크 역할을 할 수도 있습니다 21 .

교대 기간 동안 기존의 인식 과제를 재 설계함으로써g 시대의 안전과 위협에 대해서는 WM과 지속적인 관심과 같은 특정인지 과정에 대한 불안의 효과를 연구하는 것이 가능하다 2 , 31 , 32 . 예를 들어, 이전 연구에서 N-back 작업 기억 과제는 충격 패러다임의 위협과 통합되어 저 부하에서는 WM에 간섭을 일으키지 만 고부하에서는 불안정 함을 보여줍니다 4 , 5 . 이 결과는 불안이 WM에 간섭하지만 건강한 개인은 업무 요구가 높을 때 불안을 극복 할 수 있음을 시사합니다. SART (Sustained Attention to Response Task)는 충격 패러다임의 위협과도 통합되었습니다. 피험자는 드물게 표적 자극에 대한 반응을 억제해야했다. 이것은 쇼크의 위협이 과제 31 , 32 중에 NoGo 재판의 정확성을 증가 시킨다는 것을 보여주었습니다. 함께N-back 연구에 따르면, 이러한 결과는 불안이 수행 능력을 손상시키고 촉진 할 수 있으며, 효과의 방향은 과제에 참여한 특정인지 과정에 달려 있음을 제시합니다.

마찬가지로, 충격 패러다임의 위협에 적응 된 기존인지 과제에 정확하게 시간을 맞춘 깜짝 놀랄 탐침을 추가함으로써, 특정인지 과제가 불안에 미치는 영향을 연구하는 것이 가능합니다. WM 부하와 불안감 사이의 관계는 N-back WM 작업에서 처음 관찰되었으며 유지 관리되는 항목의 수를 늘리면 APS 4 , 5가 줄어 들었습니다. 그러나이 작업은 유지 관리와 조작이 모두 필요하기 때문에 관찰 된 불안의 감소에 필요한 WM 구성 요소를 결정하는 것은 어렵습니다 23 , 33 . 이러한 연구를보다 단순한 Sternberg WM 패러다임으로 추적함으로써 sh왜냐하면 중앙 집행 처리는 불안감 감소에 필요하지 않기 때문입니다. 3 .

이 기술은 불안에 대한인지의 효과뿐만 아니라인지에 대한 불안의 효과를 연구하는 데 사용될 수 있습니다. 따라서이 패러다임에서 불안과인지 적 부하를 모두 조작하고 각각에 대한 신뢰할 수있는 조치를 취하는 것이 중요합니다. 이 방법을 새로운인지 패러다임에 적용 할 때,인지 패러다임이 성과에 따라 구별 가능한 수준의 어려움을 가지도록 보장하는 것이 중요합니다. 파일럿 테스트에서 실험 조건에 따른 성능 차이가 나타나지 않으면 천장 / 바닥 효과를 확인하고 그에 따라 작업의 난이도를 조정하십시오. 마찬가지로 낮은인지 기능 부하 상태에서 APS를 관찰 할 수 있도록 충격 조작의 위협을 설계하는 것이 중요합니다. 조종사 테스트에서인지 능력이 낮은 상황에서 놀람의 차이가 나타나지 않으면 신호를 확인해보십시오EMG 채널에서의 잡음 비율.

이 프로토콜의 효과를 보장하기위한 3 가지 중요한 단계가 있습니다. 첫째, 주제가 구현되는인지 적 업무를 이해할 수 있도록하는 것이 중요합니다. 필요한 경우 주체가 지침을 이해할 수 있도록 작업 버전을 설계하십시오. 둘째로, 사용 된 전기 자극이 피험자의 불안을 유발하기에 충분한 강도를 갖는 것이 중요합니다. 필요한 경우, 매 실행 후 전기 자극의 강도를 재조정하십시오. 셋째, EMG 채널의 신호 대 잡음비가 음향 경련 반응을 회복하기에 충분한 지 확인하는 것이 중요합니다. 채널의 소음이 심하거나 임피던스가 너무 높으면 눈 밑의 피부를 깨끗이 닦고 EMG 전극을 다시 바르십시오.

이 패러다임에는 몇 가지 장점이 있지만 해결해야 할 한계가 있습니다. 예를 들어, av민감한 전기 충격은 취약한 사람들을 다룰 때 특히 일부 IRB들 사이에 우려를 불러 일으킬 수 있습니다. 감전을 사용하는 것 이외에도 불안을 유발하는 대안적인 접근법이 있음을 알아야합니다. 여기에는 격렬한 열 자극 35 의 위험성을 사용하여 장시간 (8-20 분) 34 시간 동안 CO 2 (7.5 %)의 상승 된 호흡, 부정적으로 평가 된 그림 36 등의 호흡이 포함됩니다. 그러나 전기 자극 안전하고 (적절하게 사용되었을 때) 광범위하게 사용되고 효과적입니다. 이 프로토콜은 potentiated 놀라게를 분석하기 위해 표준화 된 접근 방식을 권장하지만, 원시 점수는 어떤 경우 9, 10, 더 신뢰할 수있다. 표준화 된 점수가 사용된다면 원시 점수도 검사하는 것이 좋습니다.

이 프로토콜의 강점은 연구원이 유연하게단일 세션에서 주 내의 상태 불안을 조작하고 불안과 특정인지 과정 간의 관계를 테스트 할 수 있습니다. 이 프로토콜에는 향후 세 가지 응용 프로그램이 있습니다. 첫째,인지 과정과 감정적 과정이 신경 과정에서 상호 작용하는 방식을 이해하는 것이 중요합니다. 미래 연구는 BOLD 활동을 기록하는 동안이 패러다임을 사용하여 불안과 WM 유지 관련 신경 활동 사이의 관계를 조사해야합니다. 둘째, 이러한 발견을 지속적인 관심과 보상 처리와 같은 다른인지 과정으로 일반화하는 것이 중요합니다. 이 프로토콜을 사용하는 향후 연구에서는 위협 및 안전 기간 동안 이러한 프로세스를 조작해야합니다. 셋째, 건강한 개인과 환자 집단 모두에서인지와 불안 사이의 관계를 이해하는 것이 중요합니다. 이 프로토콜을 사용하는 향후 연구에는 이러한 특수 집단의 사람들이 포함되어야합니다.

결론적으로,이작품은 WM 하중과 유도 된 불안 사이의 관계를 연구하기위한 프로토콜을 제시합니다. 이 패러다임을 사용한 연구는 불안정을 줄이는데 WM 유지가 충분하지만 불안은 WM 부하 자체를 방해하지 않는다는 것을 보여주었습니다. 여기에 제시된 연구 결과는 Sternberg WM 패러다임에만 적용되지만,이 프로토콜은 일반적으로인지와 불안 사이의 양방향 관계를 연구하는 데 적용 할 수 있습니다.

Disclosures

저자들은 아무런 이해 상충이 없다고보고했다.

Acknowledgments

이 연구에 대한 재정 지원은 ZIAMH002798 (ClinicalTrial.gov Identifier : NCT00026559 : Protocol ID 01-M-0185)의 정신 건강 연구소의 교내 연구 프로그램에 의해 제공되었습니다.

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

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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).

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