Los efectos del entrenamiento de inhibición de la respuesta después de la recuperación de recuerdos compulsivos en adultos jóvenes que comen compulsivamente: un estudio experimental controlado aleatorio, parte 2

Reactividad de HPF Cue y 'prueba de sabor'. El procedimiento se describe en detalle en la Información complementaria. Brevemente, se evaluaron el "agrado", el "deseo de comer" y la "probabilidad de darse atracones" en 18 imágenes HPF y 18 LPF en una escala 0-100. A partir de esta tarea, se seleccionaron imágenes HPF y LPF individualizadas (cuatro de cada una) por participante, para su uso posterior en la sonda visual y en las tareas Ir/No-Go basadas en las calificaciones de reactividad de recompensa más altas y más bajas.

La relación entre las pruebas del gusto y la memoria es un tema de gran preocupación. En los últimos años, un creciente número de investigaciones ha demostrado que las pruebas de sabor pueden ayudar a mejorar la memoria y las capacidades cognitivas. Específicamente, así es como las pruebas de sabor se relacionan con la memoria:

Primero, la prueba del sabor activa el cerebro y el sistema nervioso. Durante la prueba de sabor, necesitamos múltiples sentidos, como el olfato, el olfato y el gusto, para sentir el sabor de la comida. La estimulación de estos sentidos puede estimular directamente el cerebro y el sistema nervioso, mejorando así su capacidad para responder y recibir estímulos. Por lo tanto, la prueba de sabor puede hacer que el cerebro esté más alerta y activo.

En segundo lugar, las pruebas de sabor también pueden mejorar nuestra memoria. Al realizar una prueba de sabor, debemos identificar y recordar el sabor y la textura de cada alimento, y compararlo e identificarlo constantemente. Este proceso de memoria no sólo mejora la fuerza y ​​durabilidad de nuestra memoria, sino que también mejora nuestra atención y concentración, haciéndonos más fácil recordar y recordar cosas.

Por último, las pruebas de sabor también pueden promover el desarrollo intelectual y la capacidad de aprendizaje. La prueba del gusto no sólo estimula el cerebro y el sistema nervioso sino que también está estrechamente relacionada con la cognición y la emoción. A través de pruebas de sabor, podemos mejorar nuestra inteligencia y capacidad de aprendizaje, mostrar nuestro pensamiento diversificado y promover la mejora de las habilidades de comunicación interpersonal y psicológica.

Con todo, las pruebas de sabor pueden mejorar nuestras capacidades cognitivas y nuestra memoria, y promover nuestro desarrollo intelectual y nuestra capacidad de aprendizaje. Por lo tanto, en la vida diaria debemos prestar más atención y participar en diversas pruebas de sabor para mejorar nuestras capacidades cognitivas y de pensamiento. Se puede ver que necesitamos mejorar la memoria, y Cistanche deserticola puede mejorar significativamente la memoria, porque Cistanche deserticola también puede regular el equilibrio de los neurotransmisores, como aumentar los niveles de acetilcolina y factores de crecimiento. Estas sustancias son muy importantes para la memoria y el aprendizaje. Además, la carne también puede mejorar el flujo sanguíneo y promover el suministro de oxígeno, lo que puede garantizar que el cerebro reciba suficientes nutrientes y energía, mejorando así la vitalidad y la resistencia del cerebro.

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Antes de calificar las imágenes, los participantes seleccionaron un bocadillo HPF preferido de un "menú" y se les dijo que lo comerían después de calificar algunas imágenes de alimentos, en una "prueba de sabor" falsa. El alimento seleccionado se colocó frente al participante y fue visible durante las calificaciones de todas las imágenes de alimentos y, al final, la calificación de la imagen se calificó según el "deseo de comer" y predijo el "disfrute" antes del consumo y sus atributos de sabor, verdaderos. disfrute' y 'querer más', post-consumo. La comida se consumía de acuerdo con indicaciones en pantalla que requerían que los participantes "recogieran la comida", "se prepararan para comer" y "comieran la comida".

Tarea Ir/No Ir. El sesgo de respuesta a los atracones se evaluó y se volvió a entrenar mediante una tarea Go/No-Go, adaptada de Houben y Jansen42 y siguiendo investigaciones previas 38,62. Los detalles completos de la tarea se proporcionan en la Información complementaria y en la Ref.63.

Se utilizó una 'versión de evaluación' de la tarea en las Sesiones 1 y 3 y una 'versión de modificación' en la Sesión 2 (sesión de 'intervención'). Los parámetros de las tareas fueron idénticos en ambas versiones, excepto que los atracones HPF se combinaron con respuestas "No-go" y las imágenes LPF se combinaron con respuestas "Go" en pruebas del 100% en la versión "modificación". La versión "falsa" de la tarea Ir/No-Go en la sesión 2 fue simplemente la versión de "evaluación"; conparidad entre los requisitos de respuestas Go-o No-go para todos los tipos de estímulos (HPF atracones de comida, LPF o relleno). Los índices evaluados de sesgo de respuesta fueron tasas de error, tiempos de reacción medios, sesgo de respuesta de sensibilidad (d-prime) (criterio C) y sesgo de indexación para "ir" a imágenes independientemente del requisito de respuesta42.

Sonda visual. Se utilizó el seguimiento ocular en una tarea de sonda de puntos para evaluar el sesgo de atención a los estímulos LPF y HPF autoseleccionados. Todas las imágenes de alimentos se emparejaron con imágenes no relacionadas con alimentos y el tiempo de permanencia y la latencia de la primera fijación se calcularon como índices de atención sostenida y automática, respectivamente. Detalles en Información complementaria.

Recuperación compulsiva de recuerdos y control de no recuperación. Los participantes de los grupos BMR+RIT y BMR+sham se sometieron a Binge Memory Retrieval (BMR), que siguió un procedimiento paralelo a los que hemos utilizado con éxito en estudios anteriores sobre la reconsolidación desadaptativa de la memoria de recompensa48,64. El procedimiento BMR se presentó a los participantes como una repetición de la tarea de "prueba de sabor" (es decir, reactividad de señales) de la sesión uno. Nuevamente, los participantes seleccionaron su comida favorita del "menú" y se les indicó que la consumirían después de calificar las imágenes.

Las imágenes presentadas fueron las cuatro "señales compulsivas" mejor valoradas por los participantes. Luego calificaron el disfrute y el "deseo de comer" previstos en el alimento seleccionado. Después de esto, las indicaciones de consumo en pantalla se leen como antes. Sin embargo, el mensaje final decía "Para, deja la comida", momento en el que se la quitaron. Por lo tanto, se impidió a los participantes consumir su recompensa alimentaria anticipada, lo que supuestamente generó un error de predicción cognitiva.

Los participantes en la condición NR siguieron el mismo procedimiento que BMR, excepto (1) las señales de atracones de comida fueron reemplazadas por las imágenes de alimentos LPF con la calificación más baja de la tarea de reactividad de señales y (2) en lugar de seleccionar su HPF favorito del menú, a los participantes se les dio un LPF (palitos de apio) sin atracones y les dijeron que lo comerían después de calificar las imágenes de alimentos.

A partir de entonces, las calificaciones de imágenes y alimentos y las pantallas de indicaciones fueron idénticas al procedimiento BMR, incluido el procedimiento de error de predicción. El procedimiento NR fue diseñado para coincidir lo más posible con la TMB sin (re)activar la memoria de recompensa por atracones.

Procedimiento.

Después de la evaluación, los participantes asistieron a tres sesiones de laboratorio y (de forma remota) proporcionaron datos de seguimiento en cuatro ocasiones adicionales (+2 semanas, 3 meses, 6 meses y 9 meses). Antes de las sesiones de laboratorio, ayunaron de alimentos sólidos (4 h) y se abstuvieron de consumir cafeína (2 h). Todas las sesiones de laboratorio se llevaron a cabo entre la 1 y las 5 p. m. Se otorgó el consentimiento informado por escrito al inicio de la Sesión 1, luego de la evaluación de elegibilidad. El procedimiento completo se describe en detalle en la Información complementaria.

Sesión 1. Se obtuvieron medidas demográficas, de cuestionario, biológicas (incluida la glucosa en sangre, la presión arterial, el peso y la altura para el cálculo del IMC) y relacionadas con la alimentación (consulte el suplemento para obtener la lista completa). Además, se evaluaron las medidas estatales de ansia de comida (FCQ) y hambre (regla del hambre), seguidas del procedimiento de reactividad de señales y la versión de evaluación de la tarea Go/No-Go. Finalmente, completaron la tarea de sonda visual.

Sesión 2 (sesión 1+48 h). Después de repetir las medidas biológicas y estatales de la sesión 1, los participantes completaron el procedimiento BMR o NR según correspondiera a su asignación de grupo aleatorio. Al igual que en nuestros estudios anteriores48,49, después del procedimiento BMR o NR, los participantes completaron tareas de memoria de trabajo de alta carga (recuerdo de prosa de la batería de Rivermead y extensión de dígitos hacia adelante y hacia atrás), para garantizar la desvinculación cognitiva de las señales alimentarias. Después de completar estas tareas de "distracción" (~5 min), los participantes comenzaron la versión "RIT" o "simulada" de la tarea Ir/No-Go, seguida de FCQ-estado y "gobernante del hambre".

Sesión 3 (sesión 2+7 días). El procedimiento de la Sesión 3 fue idéntico al de la Sesión 1, excepto que los participantes no completaron la escala BIS, BIS/BAS o BDI.

Hacer un seguimiento. A las 2 semanas, 3, 6 y 9 meses después de la Sesión 3, los participantes completaron de forma remota BES, EDEQ, Y-FAS, TLFB de atracones, TFEQ y PFS y calificaron cada imagen utilizada en la tarea inicial de evaluación de la reactividad de las señales con las mismas métricas. como en el laboratorio.

Enfoque estadístico. Las medidas continuas en el laboratorio (datos de calificación de reactividad de señales, tiempos de reacción de ir/no ir, sesgo de atención oculomotor y medidas del cuestionario de estado) se evaluaron con 2 [Sesión: Sesión 1 (manipulación) versus Sesión 3 (posmanipulación)) ×3 [BMR+RIT, BMR+sham, NR+RIT]×ANOVA mixto. El cálculo de potencia se basó en este modelo (consulte la Información complementaria para conocer los protocolos completos de manejo de datos, los datos de cálculo del tamaño de la muestra y la aleatorización). Para el análisis de la reactividad de la señal y los datos de RT Go/No-Go, también se modeló un factor de tipo de señal (HPF, LPF, relleno no alimentario).

Para los datos de precisión y tasa de error en Go/No-Gotask, se utilizaron ecuaciones de estimación generalizadas con una función de enlace log-lineal debido a la distribución de Poisson aproximada de los datos de conteo. Para los datos de seguimiento a largo plazo, se utilizaron modelos lineales mixtos (LMM; para datos continuos, distribuidos normalmente) y modelos lineales mixtos (GLMM; datos de recuento compulsivo), incorporando efectos de grupo, punto temporal (línea de base, posmanipulación, 2 semanas, 3 meses, 6 meses y 9 meses) y su interacción.

El criterio C de las métricas de detección de señales (es decir, 'sesgo g' y d′ se calcularon para la tarea Ir/No-Go) y se analizaron con LMM y gamma GLMM (después de la inspección de la distribución de datos). Para las pruebas de variables de rasgos basales, biométricas y demográficas, donde no se plantearon hipótesis sobre las diferencias de grupo, se aplicó el nivel alfa ajustado de la tasa de falsos descubrimientos (FDR65). Las pruebas post hoc posteriores a las pruebas generales se ajustaron utilizando la corrección de Sidak. Los datos fueron recopilados por LS y EC y analizados a ciegas por RKD, utilizando un código generado por SKK.

Aprobación ética.

Los autores afirman que todos los procedimientos que contribuyen a este trabajo fueron aprobados y cumplen con los estándares éticos del Comité de Ética en Investigación del University College London sobre experimentación humana y con la Declaración de Helsinki de 1975, revisada en 2008. Identificador de registro ISRCTN: ISRCTN13262256. Preinscripción del Marco de Ciencia Abierta:https://osf.io/82c4r/.

Resultados

Descriptive statistics for key variables across groups are given in Table 1. Groups were very similar on assessed demographic variables, being typically in their early 20s and higher education. BES scores verified subjective binge-eating status and the PFS, TFEQ, and FCQ indicated relatively high reactivity to food, emotional/uncontrolled eating, and food craving indicating the sample displayed robust maladaptive reward responses to food. There was a trend for greater BMI in BMR+RIT than the other groups, due to three individuals with particularly high BMI (~37). There was also a trend for a difference (BMR+Sham>BMR+RIT) en la subescala de alimentación incontrolada del TFEQ. Ninguna de estas diferencias se acercó a la importancia en alfa corregida por FDR. Por lo demás, los grupos fueron similares en las variables iniciales.

Efectos a corto plazo de RIT y BMR (medidas en el laboratorio).

Los errores de manipulación previa y de comisión de tareas Ir/No ir (falsas alarmas) fueron mayores para ambos tipos de estímulos alimentarios (LPF y atracones) que para los estímulos no alimentarios. Consulte la Información complementaria para obtener análisis completos. Se examinaron las tasas de error en grupos, sesiones (premanipulación versus posmanipulación), tipos de estímulo (atracones, LPF, relleno no alimentario) y tipos de error (errores y falsas alarmas). De acuerdo con el análisis de los datos de referencia, los principales efectos del tipo de estímulo (χ2(2)=82.194, p.<0.001), Error Type (false alarms>errores): se encontraron χ2(1)=6.404, p=0.011 y su interacción (χ2(2)=13.013, p=0.001). .

También fue significativa la interacción de cuatro vías: grupo, tipo de estímulo, tipo de error y sesión. En todos los grupos estuvo presente una interacción de tres vías Tipo de estímulo × Sesión × Tipo de error, aunque los efectos simples dentro de cada grupo mostraron un cambio en respuesta a los estímulos de atracones de comida solo en BMR+RIT (consulte la Tabla 2, arriba). Al inicio del estudio, BMR+RIT mostró significativamente más falsas alarmas que errores en las imágenes de atracones de comida (χ2(1)=18.043, p<0.001), however, this was abolished post-training (χ2 (1)=1.222, p=0.269).

Para calificar este efecto, se evaluaron las interacciones Sesión × Tipo de estímulo dentro de cada Grupo y Tipo de Error (ver Tabla 2, abajo). Esto mostró un aumento significativo en los "errores" de los atracones de comida desde la sesión 1 a la sesión 3 en BMR+RIT, pero una disminución significativa de los errores (es decir, una mayor respuesta a los atracones de comida) en BMR+Sham, lo que indica un posible empeoramiento del sesgo de enfoque en este grupo. En NR+RIT, hubo una disminución significativa de las falsas alarmas en las pruebas de atracones de comida "prohibidas" y una disminución de las falsas alarmas de las imágenes de relleno.

Medidas de detección de señales. Criterio C. A 3 (Grupo)×2 (Sesión: premanipulación, postmanipulación) ×Tipo de estímulo (atracones, LPF, relleno) modelo mixto lineal factorial con estimaciones de parámetros de arranque encontrados efectos principales del tipo de estímulo [F(2,450){ {6}}.59, p=0.028] y una interacción Grupo × Sesión × Tipo de estímulo[F(4,450)=3.011, p=0.018]. La 3-forma en que se investigó la interacción se investigó mediante el examen de las interacciones de sesión × grupo para cada tipo de estímulo. Esto reveló una interacción Sesión*Grupo solo para imágenes compulsivas.

En BMR+Sham, hubo un empeoramiento significativo del sesgo de respuesta a la comida, reflejado en una reducción en las imágenes de C forbinge de la sesión 1 a la sesión 3 [F(1,90)=6.14, pág=0.015]. En BMR+RIT, hubo una reducción significativa en el sesgo de atracones de imágenes (aumento de C hacia 0) [F(1,90)=4.635, p=0.034]. En NR+RIT no hubo cambio estadísticamente significativo [F(1,90)=3.153,p=0.079]. Esto posiblemente sea evidencia de una respuesta beneficiosa en BMR + RIT, aunque debe tenerse en cuenta que este grupo mostró el mayor sesgo hacia los atracones de imágenes en la Sesión 1, lo que indica posibles efectos de dependencia inicial. Este efecto se muestra en la Fig. 1.

D prime (d′). As with overall accuracy, d′ scores were highly skewed (z>4 en la mayoría de los casos), lo que indica un rendimiento de nivel máximo en cuanto a sensibilidad de la señal pasa/no pasa. Por esta razón, las puntuaciones d′ se analizaron utilizando un modelo mixto lineal generalizado gamma, que incluye factores de grupo, tipo de estímulo y sesión factorialmente. Esto arrojó un efecto principal solo del tipo de estímulo [F(2,522)=4.124, p=0.016], lo que indica puntuaciones d′ más bajas (lo que refleja una mayor tasa de falsas alarmas) para imágenes de atracones de comida versus imágenes de relleno sin comida [t(522)=2.783, p{{13} }.017], pero no hay diferencia entre los estímulos HPF y LPF [t(522)=0.766, p=0.444].

Datos del tiempo de reacción. Al inicio del estudio, los tiempos medios de reacción en las pruebas 'Go' (correctas) indicaron un efecto de StimulusType [F(2,174)=8.447, p.<0.001, η2 p=0.089], that was invariant across groups [Stimulus Type × Group interaction: F(4,174) = 1.948, p=0.105, η2 p=0.043]. Responses were faster to both types of food images (HPF and LPF) than non-food fller images [Helmert F(1,87)=14.82, p<0.001, η2 p=0.146], but not different between HPF and LPF images [Helmert F(1,87)=0.089, p=0.766, η2 p=0.001]. Tus there was an overall faster response to food images in the study sample, but not specifically to HPF 'binge' foods. A general speeding of responses between sessions 1 and 3 indicated practice effects [F(1,87)=32.643, p<0.001, η2 p=0.273], but there were no interactions nor group effects.

Sesgo atencional oculomotor (sonda visual). La evaluación del tiempo de permanencia de las imágenes de alimentos HPF/atracones frente a LPF no encontró evidencia de atención sostenida diferencial a las imágenes de atracones por encima de cualquier imagen de alimentos per se [efecto principal del tipo de imagen F(1,85)=2.79, p{ {5}}.099, η2p=0.032]. Del mismo modo, esto no varió antes y después de la manipulación [Sesión × Tipo de imagen F(1,85)=0.7, p=0.792, η2p=0.001] o entre grupos [Sesión × Tipo de imagen × Grupo F(2,85)=0.43,p=0.65, η2p=0.01]. El tiempo de permanencia en pruebas de latencia larga (2000 ms) incorpora un control temprano automático y luego consciente de la atención visual.

De hecho, se observaron latencias significativamente reducidas hasta la primera fijación en imágenes de atracones de comida (una medida de captura de atención automática) en comparación con las imágenes LPF [efecto principal del tipo de imagen [F(1,85)=27.508,p<0.001, η2 p=0.245. Combined with the lack of difference in dwell time, this suggested that following initial (automatic) attentional capture, participants deployed effortful visual avoidance strategies to disengage attention from binge food images.

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