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该协议演示了在Sternberg工作记忆模式中如何测量焦虑增强的惊吓。
该协议的目的是通过结合Sternberg工作记忆(WM)和冲击范式的威胁来解释如何检查工作记忆过程和焦虑之间的关系。在Sternberg WM范式中,科目需要在WM中保持一连串的字母短暂的间隔,并通过确定该系列中给定字母的位置是否与数字提示相符。在冲击范式的威胁中,受试者暴露于交替的块体,在那里他们有可能接收到不可预测的轻度电击演示的风险,或者不受冲击。焦虑被探测到整个安全和威胁块使用声学惊恐反射,这是强化的威胁(焦虑恐惧惊吓(APS))。在威胁恐惧的威胁下进行Sternberg WM模式,并在WM维护间隔或间隔间隔期间探测惊吓响应,可以将d了解WM维护对APS的影响。
根据注意控制理论(ACT),焦虑通过竞争获取有限的工作记忆(WM)资源来干扰认知处理1 。然而,ACT没有解决这种关系的逆向( 即认知处理对焦虑的影响)。通过期间使用休克范式的威胁认知任务操纵焦虑,有可能评估焦虑对认知的效果以及认知焦虑2,3,4,5中的效果。该协议的目的是演示如何在冲击范式的威胁下管理Sternberg WM范式,以探测焦虑与WM维护之间的双向关系。
休克范式的威胁在实验室中广泛应用于操纵状态焦虑F"> 6,7,8,9,10,11,并且可以在健康受试者2,3,4,5和患者12,13,14,15一样来实施(参见布拉德福德等人 16的例子)。该模式由交替的威胁和安全17块。主题是在威胁块期间接收不可预知的电刺激的风险,但不会在安全块。受试者的焦虑可以定期用声音惊吓反射18,19来探测。主题通常是威胁块期间流较大惊恐反应相比,安全块,和这焦虑增强惊吓(APS)可以在测试17中 ,18中可以用作在正在进行的焦虑变化的周指数。震惊范式威胁中的激烈惊慌被国家心理健康研究所(NIMH)认可为研究领域标准矩阵20中焦虑的生理指标。然而,也可以使用自我报告的Likert型量表来探索个人的焦虑。因为冲击的威胁是一种被动的范式,其他认知任务可以同时进行21 。通过将休克的威胁与Sternberg WM任务相结合,可以在WM维护期间探测焦虑3 。
在Sternberg WM范式中,主体需要对WM中的一系列字母进行编码并作出响应压脚提升一个短暂的时间间隔3,22。不像更复杂的WM任务( 例如,在N back任务)4,5,23,斯腾任务不需要的信息的操作在WM 3,22。此外,受试者在不同间隔期间对物品进行编码,维护和响应。一起,这些功能使得可以将WM维护与其他更复杂的认知过程分离24 。通过在WM维护间隔期间探测APS,可以确定WM维护对焦虑的影响。同样,通过比较威胁和安全块之间的WM精度和反应时间(RT),可以确定焦虑对WM维护的影响。该协议将详细说明执行Sternberg WM范式所需的程序步骤有冲击的威胁,以及在任务期间评估APS,准确性和反应时间所需的分析步骤。
所有参与者都获得了国家心理健康研究所(NIMH)联合神经科学机构审查委员会(IRB)批准的书面知情同意书,并得到参与。
1.设置设备
注意:如下所述设置设备(参见图1A ) 3 。
2.使用可用的软件编程实验
注意:使用神经行为系统软件(这里称为实验软件;参见材料表 )。其他等效可以使用软件。
3.运行实验
4.分析绩效
注意:使用以下说明分析单个参与者的性能数据。
5.分析惊魂
6.分析自我报告数据
该协议产生三种主要数据类型:精度,RT和APS。对于准确性和RT,该协议涉及两个实验操作,威胁和负载。对于准确性,典型的结果显示负载的主要影响,但没有威胁的主要影响,没有负载 - 威胁的相互作用(试验(F(1,18)= 84.34; p <0.01; 见图5 )。受试者通常更多对于RT,典型结果显示两种负载(F(1,18)= 19.49; p <0.01)和威胁(F(1,18)= 8.03)的主要影响; p = 0.01),但没有逐个威胁的相互作用(参见图6 )。受试者在低负荷试验期间通常显示出比在高负载试验期间更快的RT,而在威胁阻止期间比在安全块期间更快的RT。
该协议还涉及APS的两个实验操作:加载和启动 le定时。典型结果显示了按时间间的相互作用(F(1,18)= 16.63; p <0.01;参见图7 )。受试者通常在低负荷与高负荷试验期间显示出显着较大的APS,但只有当在维持间隔期间(MNT;维持期:t(18)= 3.92; p <0.01; ITI:p> 0.05时,惊醒探针被传送) d = 0.72)。应该指出的是,由于推论统计可以从研究到研究上有所不同,重要的是复制这些影响。本实验后,发现APS作为任务难度的一致性降低。这种发现是在口头N回任务(3-back> 0-back d(25)= 2.2) 4中观察到的,Sternberg WM范例(见上文,d(18)= 0.72);对于复制,参见实验1 Balderston et al。2016 3 ;高负载>低负载,d(18)= 0.44)和复杂图像识别任务(检索>编码,d(21)= 0.47)ef"> 2但是,应该指出,最终的结果可能部分地由习惯性驱动。
虽然在每次试验中难以确定个人的主观情绪状态,但可以使用自我报告数据来确定焦虑操作的有效性和个体差异度量。因此,重要的是在使用标准化问卷调查的实验前评估受试者的情感状态,并在实验过程中探讨受试者的焦虑情况。典型的结果显示,威胁区间的焦虑程度明显高于安全区块; t(18)= 8.85; p <0.001。
图1: 典型设备设置示意图。 ( A )使用单独的计算管理任务并记录主体的生理信号。通过实验计算机的并行端口将事件与心理生理监测硬件和冲击装置同步。通过以太网电缆将心理生理监测硬件的生理信号转发到采集计算机。使用由信号发生器控制并由任务计算机触发的冲击装置对受试者提供冲击。通过任务计算机的声卡向被摄体发送白噪声,并使用心理生理监测硬件记录踪迹。 ( B )信号发生器所需的设置。 ( C )冲击装置的必要设定。 请点击此处查看此图的较大版本。
gimg"src ="/ files / ftp_upload / 55727 / 55727fig2.jpg"/>
图2:典型主题设置示意图。连接电极以将受到冲击的主体非主导手腕。连接电极以测量受试者非优势掌上的皮肤电导率。连接电极以测量右眼下方的肌电图,在眼轮匝肌上。连接电极以测量受试者左二头肌和右锁骨上的心电图。 请点击此处查看此图的较大版本。
图3:典型实验设计示意图。提供一系列信件,然后是短暂的维护期和答复提示。在响应舞会期间 pt,用一封信(从系列)和一个数字提供主题。指示主题指示该号码是否匹配前一系列中目标字母的位置。在每次试验期间,在维护期间或间隔间隔期间(ITI),现有的惊恐探针。 请点击此处查看此图的较大版本。
图4:跟随白噪声探头的示例EMG跟踪。 ( A )原始EMG痕迹。 ( B )在30〜500Hz下进行EMG跟踪带通滤波。 ( C )使用20 ms常数进行过滤和整流的EMG迹线。 ( D )由基线噪声污染的试验中的原始EMG踪迹。iles / ftp_upload / 55727 / 55727fig4large.jpg"target ="_ blank">请点击此处查看此图的较大版本。
图5:典型的反应时间(RT)结果。受试者在低负荷试验期间通常比在高负荷试验中要快。受试者的冲击威胁也通常更快。棒表示平均值±SEM。 请点击此处查看此图的较大版本。
图6:典型的焦虑强化惊魂(APS)结果。在维持期(MNT)期间检测到惊恐时,受试者通常显示出较大的惊恐与高负载试验相比,低负荷。然而,在ITI期间探测到惊吓时,此效果不成立。棒表示平均值±SEM。 请点击此处查看此图的较大版本。
图7:典型精度(百分比(%)正确)结果。在低负载试验中,受试者通常比高负荷试验更准确;然而,性能不会随着休克的威胁而变化。棒表示平均值±SEM。 请点击此处查看此图的较大版本。
补充代码文件: Wav file为白噪声演示(40ms_wn.wav。) 请点击这里下载此文件。为实验软件设置硬件参数所需的代码(Sternberg_threat_v5.exp。) 请点击此处下载此文件。运行实验所需的代码(Sternberg_threat_v5.sce。)。 请点击这里下载此文件。
本文演示了如何在冲击威胁下管理Sternberg WM任务。使用该协议,可以显示WM维护足以减少焦虑,如通过声学惊吓反射3的增强所测量的。这些结果表明,认知和焦虑之间的关系是双向的3 - 5和焦虑模型( 例如,注意控制理论)1必须解释焦虑除了焦虑对认知的影响认知的影响。虽然目前的协议说明了斯腾WM任务和冲击范式威胁的整合,它也可以作为更普遍的21学习认知和焦虑之间的关系的框架。
通过重新设计在替代期间发生的现有认知任务安全威胁和克时期,它是可以研究的焦虑特定的认知过程,像WM和持续关注2,31,32的效果。例如,在以往的工作中,N-back任务与休克范式的威胁集成,表明焦虑WM在低负载而不是高负荷4,5干扰。这些结果表明焦虑干扰了WM,但是当任务要求很高时,健康人也能够克服焦虑。持续关注响应任务(SART)也与冲击范式的威胁相结合;受试者不得不抑制其对罕见的靶刺激的反应。这表明冲击的威胁任务31,32时增加了NOGO试验的准确性。和...一起N回研究中,这些结果表明,焦虑可以削弱和促进表现,效果的方向取决于任务所涉及的具体认知过程。
同样,通过为已经适应冲击范式的威胁的现有认知任务添加精确定时的惊恐探测,可以研究特定认知任务对焦虑的影响。期间在N回WM任务最初观察到该WM负载和焦虑之间的关系,其中,增加待保持的项目数减少APS 4,5。然而,因为这个任务需要维护和操作,就很难确定哪些WM成分是必需的焦虑23,33所观察到的减少。通过使用更简单的Sternberg WM范例来跟踪这些研究,可以进行sh那么中央执行处理对于减少焦虑是不必要的3 。
这种技术可用于研究焦虑对认知的影响,以及认知对焦虑的影响。因此,重要的是在这种范式中操纵焦虑和认知负担,并采取可靠的措施。当将这种方法应用于新的认知范式时,重要的是确保认知范式在性能上具有可区分的难度级别。如果先导测试在实验条件下不显示性能差异,请检查天花板/底板效果,并相应地调整任务的难度。同样,重要的是设计冲击处理的威胁,以便在低认知负荷条件下可以观察到APS。如果导频测试在低认知负荷条件下没有显示出惊人的差异,请尝试检查信号在EMG通道中的噪声比。
确保本协议有效性有三个关键步骤。首先,重要的是确保该主题了解正在实施的认知任务。如有必要,设计任务的练习版本,以确保受试者了解说明。第二,重要的是确保所用的电刺激具有足够的强度以引起受试者的焦虑。如有必要,每次运行后重新校准电刺激的强度。第三,重要的是确保EMG信道的信噪比足以恢复声学惊吓响应。如果通道噪声或阻抗太高,请彻底清洁眼睛下面的皮肤并重新施加EMG电极。
虽然这种范式有很多优点,但还有待解决的局限性。例如,使用av电击可能引起一些IRB的关注,特别是在处理弱势群体时。应该指出的是,除了使用电击,还有其他诱导焦虑的方法。这些包括呼吸CO 2(7.5%)的水平升高长时间(8-20分钟)34,使用厌恶热刺激35的威胁,呈现负valenced图片36, 等等 。然而,应当指出的是,电刺激安全(使用正常),使用广泛,有效。虽然该协议建议一个标准化的方法来分析增强惊吓,原始分数在某些情况下9,10更加可靠。如果使用标准分数,建议您先检查原始分数。
该协议的优点在于它允许研究人员灵活运用在单个会话中处理受试者的状态焦虑并测试焦虑与特定认知过程之间的关系。该协议有三个潜在的未来应用。首先,了解认知和情感系统如何在神经过程水平上相互作用是非常重要的。未来的研究应该考察焦虑与维持性维生素相关的神经活动之间的关系,并在记录BOLD活动时使用这一范例。第二,将这些发现推广到其他认知过程,如持续关注和奖励处理是很重要的。使用此协议的未来研究应在威胁和安全时期操纵这些过程。第三,了解健康人群和患者群体中认知与焦虑之间的关系很重要。使用该协议的未来研究应包括来自这些特殊人群的个人。
总而言之工作提出了一个研究WM负荷与诱发焦虑之间关系的协议。使用这种范式的研究表明,WM维护足以减轻焦虑,但焦虑不会干扰WM负载本身。虽然这里提出的发现是特定于Sternberg WM范式,但是该方案可以适应于研究认知和焦虑之间的双向关系。
作者报告没有利益冲突。
该研究的财政支持由国家心理健康研究所校内研究计划ZIAMH002798(ClinicalTrial.gov标识:NCT00026559:Protocol ID 01-M-0185)提供。
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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