BRAIN:原发性失眠神经反馈训练的双盲安慰剂对照研究腾讯云开发者社区

神经反馈训练建立在工具性条件反射基础上,即得到奖赏的行为更有可能再次发生,这就是桑代克的“效果律”。在神经反馈中,将特定脑电图的激活信息反馈给被试,而只要产生所需的脑电模式,被试就会得到奖励。早期应用感觉运动节律神经反馈的治疗方法发现,觉醒时通过训练将感觉运动皮层中的节律增加至12~15Hz,可以减少注意缺陷/多动障碍和癫痫症状,甚至可通过提高睡眠纺锤体活动(在同一频率范围)来改善睡眠质量。

来自萨尔兹堡大学的ManuelSchabus等在BRAIN发文。本研究旨在检验先前关于感觉运动节律神经反馈对睡眠质量和记忆的积极作用是否也能在25名失眠症患者的双盲安慰剂对照研究中复制出来。患者在实验室共度过了9个晚上,期间进行了12次神经反馈和12次安慰剂反馈训练,并用多导睡眠仪记录睡眠状况。重要的是,在主观睡眠抱怨的测量中,神经反馈和安慰剂反馈同样有效。这表明,实验中观察到的睡眠改善是由于一些非特定的因素所致,比如信任体验和来自实验者的关怀和移情。此外,反映神经反馈作用机制的客观脑电测量,如频谱脑电图测量[spectralelectroencephalographicmeasures]和睡眠纺锤体参数,在12次训练后保持不变。将真正的失眠症患者和感知型的失眠症患者(主观的,并不存在客观睡眠问题)分组,也没有改变上述结果。

研究者认为,对于原发性失眠,神经反馈的疗效并不优于安慰剂反馈,因此它不能替代认知行为疗法来治疗失眠症。本研究可能会促进对神经反馈的批判性讨论,同时也强调了在其他研究中使用真正的安慰剂和双盲对照试验证明神经反馈效果的重要性。

方法

被试:

30位原发性失眠症患者(平均年龄38.59,SD=11.18,female19人),接受神经反馈训练[Neurofeedbacktraining(NFT)]和安慰剂反馈训练[Placebofeedbacktraining(PFT)];

12位原发性失眠症患者(平均年龄26.67,SD=4.46,female6人),仅接受神经反馈训练[Neurofeedbacktraining(NFT)];(用以获得常规的NFT学习曲线)

31位年龄和性别匹配的健康睡眠控制组(平均年龄35.52,SD=10.63,female19人),既不接受Neurofeedbacktraining(NFT)也不接受Placebofeedbacktraining(PFT)。

原发性失眠评判标准为相应的疾病史和PittsburghSleepQualityIndexQuestionnaire(PSQI,匹兹堡睡眠质量量表):

睡眠控制组除满足PSQI得分≦5外,其睡眠效率在和欧洲健康睡眠数据库对比时,差异要小于一个标准差。

此外,有九名患者并未出现客观的睡眠问题,只是主观报告自己为原发性失眠症患者,因此将其划分到错误感知型失眠患者组。

最终分析时共分为四组:

原发性失眠患者组(Insomnia,n=16);

错误感知型失眠患者组(Misperceptioninsomniacs,n=9);

睡眠控制组(Sleepcontrols,n=26);

神经反馈控制组(NFTcontrols,n=12)。,

程序:

如下图,

②Visit1,共两个夜晚,每晚被试都要完成手指敲击任务或者词对联结任务中的一个[记忆任务],且每晚开始和结束后,需完成斯坦福睡眠量表(StanfordSleepinessScale(SSS);Hoddesetal.,1972),多维情绪问卷(MultidimensionalMoodQuestionnaire(MDBF);Steyeretal.,1997)和心理运动警戒任务(psychomotorvigilancetask,DingesandPowell,1985);

③2-4周内进行12次NFT和12次PFT,两种操作的顺序在被试间平衡;

④Visit2,内容同Visit1;

⑤三个月后进行Visit3,内容同Visit1;

⑥2-4周内进行12次NFT和12次PFT,两种操作的顺序在被试间平衡。

⑦Visit4,内容同Visit1;

⑧三个月后进行追踪调查,被试完成PSQI(匹兹堡睡眠质量量表)。

图1.实验流程

NFT(神经反馈训练)与PFT(安慰剂反馈训练)

告知被试采用最合适他们自己并最能成功的策略来完成这项任务。例如,告知被试放松并积极思想可能会帮助他们超过阈限。每隔5分钟就有1分钟的停顿,然后再进行下一次训练。眼动和肌肉运动造成的伪迹以及幅值超过200μV的试次均被剔除。在NFT条件下,被试必须在12~15Hz的SMR(sensorimotorrhythmtraining感觉运动节律训练)范围内增强EEG幅值,而在PFT期间,被试必须提高7到20Hz之间的随机频率范围(但不是12-15Hz的SMR范围);重要的是,在PFT中,只有一个频率会得到训练和奖赏。

图2.NFT(神经反馈训练)与PFT(安慰剂反馈训练)单trail示意图

EEG记录

使用SynampsEEGamplifiers(NeuroScanInc.)记录,采样率500Hz,22个电极(Fp1,Fpz,Fp2,F3,Fz,F4,F8,T3,C3,Cz,C4,T4,T5,P3,Pz,P4,T6,O1,Oz,O2,以及A1,A2两乳突做线下重参考),一个双极水平眼电(HEOG)和一个双极垂直眼电(VEOG),一个双极心电图(ECG)和一个双极肌电图(EMG),以及一个记录胸腔壁运动的呼吸通道。睡眠多导仪记录睡眠时EEG通道减少为八个,同时有一个双极ECG,两个双极EOG,四个呼吸测量(鼻息,胸腔和腹腔运动,氧饱和度)以及四个单极EMG(脑下神经和左/右胫神经)。电极依照国际10-20系统排布。睡眠由SOMNOLYZER24*7(TheSiestaGroup)自动评分,并由一名睡眠评分专家根据美国睡眠医学学会的睡眠评分标准手工验证。

EEG频谱分析

使用BrainVisionAnalyzer2.0(BrainProducts)进行预处理。带通滤波0.5-70Hz,凹陷滤波50Hz。眼部伪迹矫正后再进行人工剔除。然后,以2s为长度对数据剖分,并采用快速傅里叶变换得到频率域上的幅值,最后在期望的频率范围内求出平均值。分析重点放在经过训练的12-15Hz频段(即SMR)以及邻近的16-25Hzβ波频段,这与失眠患者入睡时的过度觉醒有关。此外,还检验了θ波(5-7Hz)范围的变化,因为θ振幅的增加表示昏睡。对于分析,研究者选择了电极C3(用于NFT/PFT期间反馈)和对侧电极C4。

睡眠纺锤波测定

以对侧乳突重参考,在额叶电极、中央电极和顶叶电极(F3,C3,P3)上自动检测睡眠纺锤波。纺锤波检测算法基于以下标准:

统计分析

使用Kolmogorov-Smirnov检验对数据的正态分布进行矫正,再使用重复测量方差分析进行统计。主要分析三部分数据:

(i)NFT/PFT期间的EEG反应;

(ii)NFT/PFT之后短期内的EEG反应;

(iii)NFT/PFT之后长期的EEG反应。

对NFT/PFT期间的EEG反应——

对NFT/PFT之后短期内的EEG反应——

对NFT/PFT之后长期的EEG反应——

将NFT/PFT之前或之后两个实验夜晚的值平均。方差分析因素包括睡眠阶段(Wake,N1,N2,N3,R)、反馈(NFT,PFT)、训练时序(每次训练前、后,Visit1~2、Visit3~4)和组别(Insomnia,Misperceptioninsomniacs)。

对睡眠纺锤波的分析包括纺锤波的强度和密度,方差分析因素包括反馈(NFT,PFT)、训练时序(前,后)、纺锤波类型(慢波,快波)、组别(Insomnia,Misperceptioninsomniacs)。

对睡眠的主观测量和生活质量也进行了分析。采用训练时序(前,后)、反馈(NFT,PFT)和组别(Insomnia,Misperceptioninsomniacs)的三因素重复测量方差分析,对PSQI得分和生活质量(由世界卫生组织生活质量评估)进行分析。对于15例Insomnia和8例Misperceptioninsomniacs,在四个Visit里分别有一次PSQI测量,3个月后还有一次追踪测量。为评估主观睡眠质量变化的稳定性,将最后一个trainingblock(NFT或PFT)与追踪时的数据进行配对t测试。

结果:

NFT/PFT期间的EEG反应:

具体来说,misperceptioninsomniacs在NFT条件下SMR(感觉运动节律)的变化率既显著大于PFT条件也显著大于insomniacs在NFT条件下SMR的变化率;insomniacs在NFT条件下SMR的变化率只比PTF条件大,而与其他组无显著差异。

C3与C4的对比发现NFT的训练效应只特异性的出现在C3处。

图3.NFT/PFT在训练期间对SMR频段功率值的影响在(C3与C4处)。

INs:patientswithinsomnia;

MPs:misperceptioninsomniacs;

NC:neurofeedbackcontrols。

在NFT条件下,θ和β频段内SMR(感觉运动节律)的变化率没有显著差异;但在PFT条件下,β频段(3:16-18Hz,5:18-20Hz;7:17-20Hz;10:17-19Hz)会显著升高,并会导致更高的总体β值。如图4,

图4.β频段功率在NFT/PFT训练期间的变化情况。

NFT/PFT之后短期内的EEG反应:

图5.SMR频段内的短期效应。

NFT/PFT对主观与客观睡眠参数的长期影响:

客观睡眠参数的长期变化——

表1:PFT和NFT前后睡眠参数

对睡眠纺锤波的长期影响——

如图6,NFT/PFT训练并未对睡眠纺锤波产生任何显著性影响。

在NFT条件下,纺锤波的激活程度在训练前后,纺锤波类型以及组别上的主效应和交互效应都不显著。而纺锤波的密度在纺锤波类型上存在一个主效应:快速纺锤波在C3处的密度大于慢速纺锤波。这是符合一般预期的,快速纺锤波在中央顶叶的数量是高于慢速纺锤波的。其他主效应和交互效应均不显著。

在PFT条件下,纺锤波的激活程度在纺锤波类型和组别上的主效应和交互效应都不显著,但在训练前后存在边缘显著:纺锤波的激活程度在PFT后有有所下降。与NFT条件类似,PFT条件下纺锤波的密度在纺锤波类型上存在一个主效应:快速纺锤波在C3处的密度大于慢速纺锤波。而其他主效应和交互效应均不显著。

图6.NFT/PFT训练对睡眠纺锤波激活和睡眠纺锤波密度的长期影响。

对主观睡眠质量与生活质量的长期影响——

如图7,与来自EEG的客观数据的结果不同的是,NFT训练的确提高了主观睡眠质量。训练前后的主效应显著:训练后相对于训练前被试的主观睡眠抱怨降低。但是其他的主效应和交互效应均不显著。总的来说,主观睡眠抱怨的显著性降低是独立于反馈类型的(NFT/PFT),也独立于被试来自于insomnia还是misperceptioninsomniacs。

最后一次训练后的主观睡眠抱怨与三个月后相应追踪值的t检验发现,如果最后一次训练为PFT,那么被试的主观睡眠抱怨会进一步的减少,且达到边缘显著;而如果最后一次训练为NFT,那么被试的主观睡眠抱怨与三个月后并无显著差异。

如图8,被试的主观生活质量在NFT/PFT训练前后及三个月追踪之间不存在任何显著变化。

图7.NFT/PFT训练对主观睡眠质量(PSQI)的长期影响。

图8.NFT/PFT训练对生活质量的长期影响。

总结

当失眠患者受到足够的反馈训练后,他们都可以学会控制他们当前的神经加工,并且这种反馈可以减轻疾病的主观负担。不过,对于原发性失眠,神经反馈的疗效并不优于安慰剂反馈,因此它不能替代认知行为疗法来治疗失眠症。

原文

Schabus,M.,Griessenberger,H.,Gnjezda,M.T.,Heib,D.P.J.,&Hoedlmoser,K..(2017).Betterthanshamadouble-blindplacebo-controlledneurofeedbackstudyinprimaryinsomnia.Brain,140(4),1041-1052.

THE END
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