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回避是慢性疼痛残疾的核心,但缺乏足够的范例来研究与疼痛有关的避免。因此,我们开发了一个范式,允许研究如何学习疼痛相关的避免行为(获取),传播到其他刺激(一般化),可以减轻(灭绝),以及它如何随后可能重新出现(自发恢复)。
回避行为是从急性疼痛向慢性疼痛残疾过渡的关键原因。然而,缺乏生态上有效的范式来实验性地研究疼痛相关的避免。为了填补这一空白,我们开发了一个范式(机械臂接触范式),以研究疼痛相关避免行为发展背后的机制。现有的回避模式(主要是在焦虑研究的背景下)通常将回避作为实验者指导的低成本反应来运作,叠加在与巴甫洛夫恐惧调理过程中与威胁相关的刺激。相比之下,当前方法在避免工具学习(获取)和增加避免响应成本方面提供了更大的生态有效性。在范式中,参与者使用机械臂执行从起点到目标的触臂动作,并自由选择三种不同的运动轨迹。运动轨迹与痛苦的触电刺激配对的概率不同,在偏差和阻力方面需要努力。具体来说,痛苦的刺激可以(部分)避免,但代价是需要加大努力的动作。回避行为被作为每个试验中最短轨迹的最大偏差来操作。除了解释新范式如何帮助理解避免的获取之外,我们还描述了机械臂触手模式的适应(1)检查避免传播到其他刺激(一般化)、(2) 在实验室中建模临床治疗(使用反应预防避免的消亡),以及(3) 建模复发和灭绝后避免的回归(自发恢复)。鉴于生态有效性的提高,以及扩展和/或适应的多种可能性,机械臂接触模式提供了一个很有前途的工具,以促进对回避行为的调查,并进一步加深我们对其基本过程的理解。
回避是对疼痛的适应性反应,它发出身体威胁的信号。然而,当疼痛成为慢性,疼痛和疼痛相关的避免失去他们的适应性目的。与此一致,慢性疼痛1、2、3、4、5、6、7、8的避险模式认为,将疼痛错误地解释为灾难性疼痛,引发对疼痛的恐惧增加,从而激发避免行为。 过度回避可导致慢性疼痛残疾的发展和维持,由于身体不使用和减少参与日常活动和愿望1,2,3,4,5,9。此外,鉴于没有疼痛可能被错误地归于避免而不是恢复,可以建立一个与疼痛有关的恐惧和避免的自我维持循环。
尽管最近对《焦虑文学11》、《12》中的回避感兴趣,但关于疼痛领域回避的研究仍处于起步阶段。先前的焦虑研究,以有影响力的双重理论13为指导,通常认为恐惧会驱使避险。相应地,传统的回避范式12包括两个实验阶段,每个阶段对应一个因素:第一个建立恐惧(帕夫洛夫调理14阶段),第二个检查回避(仪器15阶段)。在帕夫洛夫的差别化调节过程中,中性刺激(有条件的刺激,CS+;例如,一个圆圈)与内在的逆向刺激(美国无条件刺激,例如电击)配对,自然产生无条件的反应(URs,例如恐惧)。第二个控制刺激从未与美国配对(CS-;例如,一个三角形)。在CS与美国配对后,CS+将在美国缺席的情况下引起恐惧本身(有条件的反应,CRs)。CS-来信号安全,不会触发CR。之后,在仪器调理过程中,参与者了解到,他们自己的行为(响应,R:例如,按下按钮)会导致某些后果(结果:O,例如,没有受到冲击)15,16。如果响应阻止负面结果,则重复响应的机会增加;这被称为负加固15。因此,在传统回避模式的帕夫洛夫阶段,参与者首先学习CS-US协会。随后,在工具阶段,引入了实验者指示的避免响应 (R),如果在 CS 演示期间执行,则取消美国,从而建立 R-O 关联。因此,CS 成为一种歧视性刺激 (SD),表示条件 R15的适当时机并激励其性能。除了一些实验显示疼痛报告17和疼痛相关的面部表情18的工具调节外,对疼痛工具学习机制的调查一般来说是有限的。
虽然上述标准回避范式阐明了许多回避的基本过程,但它也有几个限制5,19。首先,它不允许检查回避本身的学习或获取,因为实验者指示回避反应。让参与者在多个轨迹之间自由选择,因此,了解哪些反应是痛苦的/安全的,哪些轨迹是避免/不避免的,更准确地模型现实生活中,其中避免出现作为对疼痛的自然反应9。其次,在传统的避免模式中,按钮按下避免响应是免费的。然而,在现实生活中,回避对个人来说可能变得极其昂贵。事实上,高成本的避免尤其扰乱了日常运作。例如,避免慢性疼痛会严重限制人们的社会和工作生活。第三,按下/不按按钮等二分法反应也不太能很好地代表现实生活,因为现实生活中会发生不同程度的回避。在下列部分,我们描述了机械臂触手范式20如何解决这些限制,以及如何将基本范式扩展到多个新颖的研究问题。
获取回避
在范式中,参与者使用机械臂执行从起点到目标的触臂动作。运动被用作工具反应,因为它们非常类似于疼痛特异性,发人恐惧的刺激。球实际上代表参与者在屏幕上的动作(图1),使参与者能够实时跟踪自己的动作。在每次试验中,参与者在三个运动轨迹(由三个拱门(T1+T3)代表的三个运动轨迹之间自由选择,在努力程度和与痛苦的触电刺激(即疼痛刺激)配对的可能性方面各不相同。努力纵为偏离尽可能短的轨迹,并增加机械臂的阻力。具体来说,机器人的编程使阻力随着偏差而线性增加,这意味着参与者越偏离,对机器人施加的力就越大。此外,疼痛管理被编程为最短,最简单的轨迹 (T1) 总是与疼痛刺激配对 (100% 疼痛/无偏差或阻力)。中间轨迹 (T2) 与接受疼痛刺激的 50% 机会配对,但需要付出更多努力(中度偏差和阻力)。最长、最费力的轨迹 (T3) 从未与疼痛刺激配对,但需要付出最大努力才能达到目标(0% 疼痛/最大偏差、最强阻力)。避免行为作为每次试验中与最短轨迹( T1 )的最大偏差,这是一种更连续的避免措施,例如,按下或不按下按钮。此外,回避对策是以加大努力为代价的。此外,鉴于参与者在运动轨迹之间自由选择,并且没有明确了解实验性R-O(运动轨迹疼痛)突发事件,避免行为是工具性获得的。网上自我报告的恐惧与运动相关的疼痛和疼痛预期已被收集,作为对不同运动轨迹的有条件恐惧的衡量指标。疼痛预期也是应急意识和威胁评估21的指标。这种变量组合允许仔细研究恐惧、威胁评估和避免行为之间的相互作用。利用这个范式,我们不断证明实验性地获得回避20,22,23,24。
避免的概括
我们已经扩展了范式来研究回避23的概括性——一种可能导致过度回避的可能机制。帕夫洛夫恐惧泛化是指将恐惧传播到类似原始CS+的刺激或情况(一般刺激、GSs),恐惧随着与CS+相似性降低而下降(泛化梯度)25、26、27、28。恐惧概括最大限度地减少了重新学习刺激之间的关系,从而能够在不断变化的环境中迅速发现新威胁25、26、27、28。然而,过度的泛化导致对安全刺激的恐惧(GS类似于CS-),从而造成不必要的痛苦28,29。与此相呼应的是,使用巴甫洛夫恐惧泛化的研究表明,慢性疼痛患者过度概括与疼痛相关的恐惧30、31、32、33、34,而健康控制则表现出选择性的恐惧泛化。然而,如果过度的恐惧导致不适,过度回避可能最终导致功能障碍,由于避免安全运动和活动,并增加日常活动脱离1,2,3,4,9。尽管它在慢性疼痛残疾中起着关键作用,但关于避免的概括性研究很少。在适应研究回避概括的范式中,参与者首先获得回避,遵循上述20个程序。在随后的概括阶段,在没有疼痛刺激的情况下引入了三种新的运动轨迹。这些概括轨迹(G1–G3)与收购轨迹位于同一连续体上,分别类似于每个轨迹。具体来说,G1 的通用轨迹位于 T1 和 T2 之间,G2 位于 T2 和 T3 之间,G3 位于 T3 右侧。这样,就可以研究避免向新安全轨迹的概括。在之前的一项研究中,我们展示了自我报告的概括,但不是回避,可能暗示了疼痛相关的恐惧和避免泛化23的不同基础过程。
与响应预防一起避免的灭绝
治疗慢性肌肉骨骼疼痛中高度恐惧运动的主要方法是暴露疗法35-临床对应帕夫洛夫灭绝36,即通过在美国36缺乏CS+的反复经验减少CR。在接触慢性疼痛期间,患者进行可怕的活动或运动,以消除灾难性的信念和伤害预期34,37。由于这些信念不一定涉及疼痛本身,而是潜在的病理学,运动并不总是进行无痛在诊所34。根据抑制性学习理论38,39,灭绝学习不会抹去原来的恐惧记忆(如运动轨迹疼痛):相反,它创造了一种新的抑制灭绝记忆(如运动轨迹-无痛),它与原始的恐惧记忆竞争检索40,41。新颖的抑制记忆比原来的恐惧记忆40更依赖于上下文,认为被消灭的恐惧记忆容易重新出现(恐惧的回归)40,41,42。患者经常在暴露治疗期间(通过预防反应的灭绝,RPE)执行甚至微妙的避免行为,通过防止将安全误配到避免10,43来建立真正的恐惧灭绝。
回避的回报
即使在恐惧43、44、45、46灭绝之后,在避免回归方面复发在临床人群中仍然很常见。虽然已发现多个机制导致恐惧47的回归,但与回避有关的机制却鲜为人知。在这份手稿中,我们特别描述了自发的恢复,即由于时间的流逝,恐惧和回避的回归。机器人手臂接触模式已在为期两天的协议中实施,以调查回避的回归。在第1天,参与者首先接受收购培训的范式,如上所述20。在随后的 RPE 阶段,参与者无法执行避免响应,即他们只能执行灭绝下与疼痛相关的轨迹 (T1)。在第2天,为了测试自发恢复,所有轨迹都再次可用,但在没有疼痛刺激的情况下。使用这个范式,我们表明,在成功灭绝一天后,回避返回22。
这里提出的议定书符合KU Leuven社会和社会伦理委员会(注册号:S-56505)和马斯特里赫特大学心理学和神经科学伦理审查委员会(注册号:185_09_11_2017_S1和185_09_11_2017_S2_A1)的要求。
1. 为测试会议准备实验室
2. 筛选排除标准并获得知情同意
3. 附加刺激电极
注:疼痛刺激是通过两个不锈钢筋刺激电极(电极直径8毫米,电极距离30毫米)可爱地传递的2毫秒方波电刺激。
4. 校准疼痛刺激
5. 执行实验任务
6. 结束实验
与收购阶段(图2,由A表示)20的开始相比,参与者在收购阶段结束时避免更多(显示与最短轨迹有较大最大偏差),或与Yoked对照组(图3)23,48相比,表现出更多的避免行为。
与T1和T2相比,参与者对T3的恐惧程度较低,预计T3期间与T1和T220相比疼痛刺激较少。T1 和 T3 之间的差异自我报告是主要利益所在,因为 T2 模棱两可。T1 和 T2 之间的非差分自我报告也被发现,两者都不同于 T323(图 4A、图 5A、图 6A和图 7A)。
收购是推广的先决条件。实验组的参与者在泛化阶段开始时比Yoked组48避免(偏离)更多的回避行为的概括性。鉴于在没有疼痛刺激的情况下进行泛化测试,避免行为可能会在整个泛化阶段减少。此外,在收购阶段结束到泛化阶段(一般化减量)开始之间,避免行为普遍减少。这是引入新运动轨迹的结果,它可能构成一个上下文切换49,50。在先前的研究中,我们没有发现回避的概括,可能是由于范式23的具体参数。
恐惧和疼痛预期的概括与收购阶段的模式相似,即实验组的参与者报告对G3的恐惧程度低于G1和G2,并且期望在G3期间与G1和G2相比,在普及阶段开始时疼痛刺激较少。与收购阶段一样,G1 和 G3 之间的差异自我报告是主要利益来源(图 4B和图 5B)。到目前为止,G1和G2之间的非差异性自我报告已经报告,两者都不同于G323。此外,鉴于在没有疼痛刺激的情况下对泛化进行了测试,参与者在整个泛化阶段可能会报告较少的恐惧和疼痛预期。此外,与收购轨迹(一般化减损)相比,对新颖的概括轨迹的恐惧和痛苦预期普遍减少。在之前的一项研究中,我们发现恐惧和疼痛预期的概括,尽管避免笼统地概括23。
收购是灭绝的先决条件。在预防反应的避免行为灭绝期间,参与者只能执行以前痛苦的运动轨迹 (T1),而其他两个轨迹 (T2 和 T3) 则被禁止。因此,鉴于参与者只能选择执行T1,因此观察到的数据模式并不反映他们自己的选择,即避免行为的真正灭绝,避免的灭绝不包括在分析中(图2)。
当参与者报告对 T1 的恐惧较低,并且与收购阶段结束时相比,在 RPE 阶段结束时执行 T1 时,预计疼痛刺激会减少时,恐惧和疼痛预期的消亡是显而易见的。(图 6B 和 图 7B) 。
自我报告措施的消亡是自发恢复的先决条件。与 RPE 阶段(图 2B)的末尾相比,参与者在自发恢复测试开始时避免的主动恢复行为更强烈。
与 RPE 阶段末期(图 6C 和图 7C)相比,在自发恢复测试开始期间,报告 T1 恐惧和疼痛预期较高的参与者表示恐惧和疼痛预期的自发恢复。
图1:实验任务的实验设置和展望。参与者坐在电视屏幕前,距离机械臂传感器很远。电极被放置在右臂的三头肌腱上,在那里疼痛刺激被传递(红色圆圈),三脚开关用于给恐惧运动相关的疼痛和疼痛预期评级。实验任务的采集阶段显示在电视屏幕上,并在白匣子中放大。球位于左下角,目标位于左上角(绿色拱门)。T1–T3 分别位于运动平面的中途,从左到右。T1–T3 之间留有空间,特别是为了避免泛化协议,以便为随后的泛化轨迹拱门 (G1– G3) 留出空间。 请单击此处查看此图的更大版本。
图2:采集过程中的回避行为、与响应预防的灭绝以及自发恢复阶段22的测试的代表性数据。平均最大偏差(以厘米为厘米)从最短的轨迹到目标在收购期间(ACQ1–2),灭绝与响应预防(RPE1–4),和自发恢复(TEST1–2)。请注意,参与者仅允许在 RPE 阶段执行最短的轨迹 (T1)。错误条表示平均值 (SEM) 的标准误差。这一数字的数据来自30名参与者(9名男子,21名妇女;平均年龄=21.90)22人。此数字在参考22的许可下进行了修改。请单击此处查看此图的更大版本。
图3:收购阶段20期间回避行为的代表数据。实验组和Yoked48组之间的相对运动比例,在实验运动平面内。顶部、黄色图案表示主要由实验组执行的运动,底部蓝色图案表示主要由 Yoked 组执行的运动。"从起点到目标的方向"表示从起点到目标的最短可能的轨迹。"水平偏差"表示偏离尽可能短的运动轨迹。这一数字的数据来自50名参与者(36名男子,14名妇女;平均年龄=24.92)20人。这个数字在参考20的许可下转载。请单击此处查看此图的更大版本。
图4:在收购和概括阶段23期间,对运动相关疼痛的恐惧的代表性数据。在收购区块(ACQ1–3)和泛化区块(GEN1–3)期间,对实验和Yoked48 组的收购轨迹感到与运动相关的痛苦。请注意,在收购阶段,为 T1–T3 轨迹和 G1–G3 的通用阶段提供自我报告。错误栏表示 SEM。此图中的数据来自 64 名参与者(每组 32 人;实验组:10男22女,平均年龄=22.88岁:约克集团:12名男子,20名妇女:平均年龄 = 23.44)23.此数字在参考23的许可下进行了修改。 请单击此处查看此图的更大版本。
图5:收购和推广阶段23期间疼痛预期的代表数据。平均痛苦预期对收购轨迹在实验和Yoked48 组在收购块(ACQ1–3),和泛化块(GEN1–3)。请注意,在收购阶段,为 T1–T3 轨迹和 G1–G3 的通用阶段提供自我报告。错误栏表示 SEM。此图中的数据来自 64 名参与者(每组 32 人;实验组:10男22女,平均年龄=22.88岁:约克集团:12名男子,20名妇女:平均年龄 = 23.44)23.此数字在参考23的许可下进行了修改。 请单击此处查看此图的更大版本。
图6:在采集过程中对运动相关疼痛的恐惧、与反应预防的灭绝以及自发恢复阶段22的测试的代表性数据。表示对收购期间不同轨迹(T1–T3)运动相关疼痛的恐惧(ACQ1–2)、与响应预防(RPE1=4)一起灭绝以及自发恢复(TEST1–2)。错误栏代表SEM。数据来自30名参与者(9名男子,21名妇女;平均年龄=21.90)22人。此数字在参考22的许可下进行了修改。请单击此处查看此图的更大版本。
图7:采集过程中疼痛预期、与反应预防一起灭绝以及自发恢复阶段22的测试的代表性数据。平均疼痛预期对不同的轨迹 (T1–T3) 在收购期间 (ACQ1–2), 灭绝与反应预防 (RPE1–4) 和自发恢复 (TEST1–2).错误栏代表SEM。数据来自30名参与者(9名男子,21名妇女;平均年龄=21.90)22人。此数字在参考22的许可下进行了修改。请单击此处查看此图的更大版本。
鉴于避免在慢性疼痛残疾1、2、3、4、5方面的关键作用,以及传统避免模式19所面临的局限性,有必要采用方法调查(与疼痛有关的)避免行为。此处介绍的机械臂触手范式解决了其中的一些限制。我们在一系列研究中采用了这种范式,这些研究一直证明我们获得了避免,这些影响已经扩展到我们自我报告的疼痛预期和对运动相关疼痛的恐惧措施20、22、23、24。然而,我们也发现恐惧和回避之间的分离23可能是真实和翔实的,这表明两者并不总是共享一对一的关系5,12,43,44,45。此外,该范式为研究回避行为的不同方面提供了多个机会,如概括23、灭绝与反应预防22和灭绝后回归回避22,如当前手稿所述。
与传统的回避模式相比,目前的方法具有许多优点。首先,机器人手臂接触范式的参与者本身没有执行实验者指示的回避反应,而是获得了回避行为。因此,范式可以更好地反映现实生活中的情况,避免行为自然而然地出现,作为对疼痛的反应。了解如何获得回避的基本过程,可以深入了解避免如何随后成为病态的,并启发这些过程在治疗过程中直接针对的方式。例如,方法上的修改,如操纵实验奖励,以增加方法和减少回避倾向52,53,可以允许更密切地研究行为和认知过程背后的获得不适应回避。对此,用机械臂触手模式证明的避免获取可以很容易地应用于调查过度概括回避到安全刺激23。第二个优点是,在目前的范式中,回避反应的连续性使我们能够审查回避可能变得过分,因为它提供了比二分法更详细的数据。通过比较参与者之间的偏差分数,数据中增加的细节可以提高拾取个体差异的灵敏度。这种连续的措施在生态上也更为有效,因为现实生活中的回避可能会在不同程度上发生。例如,与疼痛相关的避免范围从细微的(例如,执行运动时的姿势变化或呼吸变化)到完全避免(例如卧床不起)。此外,除了将避免成本纳入其中外,当前的回避响应需要一些实际努力,这意味着在整个任务中,成本会随着时间而增加。这准确地模型了现实生活,其中避免可以变得越来越昂贵的个人在一段时间内9。例如,从财务角度来看,长期或经常旷工的成本是54,55。最后,鉴于与以前使用的指示按钮按下响应相关的低成本,很难区分传统回避模式的参与者是因真正的恐惧而避免,还是仅仅由于自动遵循任务说明而避免。相比之下,鉴于当前范式中回避响应的高努力和无指导性,任何回避行为似乎都观察到模型真正的自我激励回避。
除了解决以前方法的局限性外,机械臂接触范式为研究回避行为的进一步方面提供了许多机会,如当前手稿中避免泛化和 RPE 协议所示。值得注意的是,我们以前观察到自我报告与回避之间的分离,恐惧和痛苦预期概括为新的运动轨迹,而回避则没有。对于我们目前正在调查的23号恐惧与回避之间的观察差异,有几种合理的解释。然而,这种分离也可能是一个真实和翔实的发现,这实际上增加了以前的文献表明,恐惧和回避并不总是同时发生5,12,43,44,45,特别是当回避反应是昂贵的56,57。这一发现强调了实验性地研究回避行为本身的重要性,因为不同的过程最有可能导致恐惧学习的不同方面58,59,这些过程将很难通过仅仅测量自我报告和心理生理恐惧指数来发现。除了对新奇动作的回避进行概括外,还应用了机械臂触手范式来研究避免对新奇背景的概括。到目前为止,已使用不同颜色的屏幕作为上下文提示24,对基于上下文的回避概括进行了调查。然而,虚拟现实 (VR) 可以很容易地实现与当前的范式,以提高实验环境的生态有效性。VR也可以应用于研究基于类别的回避泛化,例如不同行动类别60、61之间的回避概括。RPE 协议中还可以实施其他调整。除了使用为期2天的协议来调查自发恢复22,我们还调查了疼痛相关的避免行为是否返回不是随着时间的流逝,而是在意外地遇到疼痛刺激(恢复)42在1天协议。此外,为了更仔细地研究与疼痛相关的避免行为的倾向性基础,可以修改范式,以包括较少或根本没有视觉信息。这是我们目前正在实验室调查的事情。最后,鉴于身体远离逆向刺激代表一种特定物种的防御反应62,并非唯一的恐惧和痛苦,这种类型的操作回避允许调查许多不同类型的回避以及。例如,这种范式可能应用于检查,不仅避免痛苦的刺激,而且还避免其他类型的逆向刺激,如那些诱发厌恶或尴尬63,64。
所述协议也可以很容易地扩展,以包括心理生理恐惧措施。虽然这里没有描述,我们已经将眨眼的惊吓反应,以及脑电图(EEG),纳入了机械臂接触范式。眨眼惊吓措施提供了一个恐惧特异性的反身防御反应65,66,它可以提供额外的洞察机制背后的回避行为及其与恐惧的关系,而实施EEG的范式,使调查回避行为的特定神经相关性67。此外,皮肤传导反应(SCR)68,以及在线自我报告评级的救济愉快69,70可以包括作为救济措施71。SCR以前被发现与救济72相关——一个建议的回避强化剂69,70,因为它固有的正价值,以回应遗漏负面事件73,74。最后,心率 (HR) 和心率变异性 (HRV) 是很容易实施的措施,与与回避相关的多种逆向情绪相关,如恐惧、厌恶和尴尬75。
尽管它的优势,我们承认,机械臂达到范式也有其局限性。例如,范式不容易转移到其他实验室,因为所使用的设备以及范式(例如机器人和恒定电流刺激器)所需的设备价格昂贵,限制了该范式的广泛使用和其他实验室的实施。然而,请注意,类似的机器人,这是相对常见的康复诊所,可以以同样的方式编程,更实惠的恒定电流刺激器也可用。值得注意的是,在目前的方法中,歧视性刺激(SD)和工具性反应是交织在一起的。这与传统的回避模式形成鲜明对比,在巴甫洛夫阶段,恐惧首先被习向CS,而回避在随后的工具阶段得到检验。然而,恐惧与回避之间的时间关系并不是严格意义上的单向关系。虽然目前的范式允许更深入地研究与恐惧产生有关的避免出现的时间动态,但我们迄今采取的措施不能使我们能够准确地解开恐惧和回避的时间动态。目前,范式中的回避行为可以逐审审查,而恐惧和预期评级仅在任务期间的离散、特定时间点收集,以不干扰任务流程。然而,为了能够精确比较恐惧和回避,未来的研究可以使用更连续的恐惧测量,例如,通过拨号76,单传感器EEG77,或恐惧电击的惊吓,以便详细了解恐惧对不同轨迹的产生,与避免有关。最后,到目前为止,只有触电刺激被用于机械臂触感范式作为疼痛刺激,因为一致性和可比性的原因与以前的研究疼痛相关的恐惧78,79,80。然而,触电刺激可能不能完全模仿慢性疼痛患者经历的更补品的疼痛,因为它们产生一个相对相形见真,罕见和不自然的疼痛体验81。其他疼痛诱导方法,如缺血刺激82和运动诱导(例如,延迟发作肌肉酸痛,DOMS)83,84疼痛被认为是更好的实验模拟肌肉骨骼疼痛,鉴于其自然和内源性质81。这些疼痛感应方法将来可用于机械臂接触范式。尽管有这些局限性,但目前这种模式能够持续地证明使用这种交织在一起的SDs和Rs获得恐惧和避免,这本身就是有趣和新颖的。此外,我们认为,机械臂接触范式本身可以进一步讨论是否需要更生态有效的避免模式19。此外,该范式有可能通过提供一个例子,说明如何以创新的方式解决该领域的问题,为制定更好的避免范式铺平道路。
总之,机械臂到达范式为提高对回避行为调查的生态有效性以及进一步理解基础过程提供了一条很有希望的途径。使用这个范式,我们已经获得了有趣的结果,这也许不是仅仅通过评估恐惧的被动相关性(如口头报告和生理觉醒)来发现的。然而,对范式的延伸提供了一些没有定论的结果,这需要进一步调查和改进程序。尽管如此,在研究回避行为的范式中,机械臂到达范式在生态有效性方面还是一个巨大的飞跃。
作者没有什么可透露的。
这项研究得到了荷兰科学研究组织(NWO)、荷兰(赠款ID 452-17-002)和比利时佛兰德斯研究基金会高级研究金(授予ID:12E3717N)授予安·默德斯的支持。约翰·弗拉延的贡献得到了比利时佛兰芒政府"阿塞内斯"长期结构资金梅图萨勒姆赠款的支持。
作者要感谢马斯特里赫特大学的雅科·朗纳和理查德·本宁为实验任务编程,并为描述的实验设计和创建图形。
Name | Company | Catalog Number | Comments |
1 computer and computer screen | Intel Corporation | 64-bit Intel Core | Running the experimental script |
40 inch LCD screen | Samsung Group | Presenting the experimental script | |
Blender 2.79 | Blender Foundation | 3D graphics software for programming the graphics of the experiment | |
C# | Programming language used to program the experimental task | ||
Conductive gel | Reckitt Benckiser | K-Y Gel | Facilitates conduction from the skin to the stimulation electrodes |
Constant current stimulator | Digitimer Ltd | DS7A | Generates electrical stimulation |
HapticMaster | Motekforce Link | Robotic arm | |
Matlab | MathWorks | For writing scripts for participant randomization schedule, and for extracting maximum deviation from shortest trajectory per trial | |
Qualtrics | Qualtrics | Web survey tool for psychological questionnaires | |
Rstudio | Rstudio Inc. | Statistical analyses | |
Sekusept Plus | Ecolab | Disinfectant solution for cleaning medical instruments | |
Stimulation electrodes | Digitimer Ltd | Bar stimulating electrode | Two reusable stainless steel disk electrodes; 8mm diameter with 30mm spacing |
Tablet | AsusTek Computer Inc. | ASUS ZenPad 8.0 | For providing responses to psychological trait questinnaires |
Triple foot switch | Scythe | USB-3FS-2 | For providing self-report measures on VAS scale |
Unity 2017 | Unity Technologies | Cross-platform game engine for writing the experimental script including presentations of electrocutaneous stimuli |
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