基于智能手机的情感识别技能训练对述情障碍患者的影响——一项随机对照的初步研究

版权所有©2019-2019深圳市创科科技有限公司基于智能手机的情感识别技能训练对述情障碍患者的影响--一项随机对照的初步研究Christian Aljoscha LukasBagh，Hugo Trevisi Fuentes，Matthias Berking临床心理学和心理治疗，弗里德里希-亚历山大-埃尔朗根-纽伦堡大学，德国A R T I C L E I N F O保留字：情感识别述情障碍智能手机移动干预培训A B S T R A C T背景：神经生物学研究表明，情绪识别缺陷是述情障碍的常见现象。因此，有效的述情障碍治疗通常包括情绪识别领域的技能训练。鉴于基于智能手机的干预措施（SBI）或情绪技能训练已被证明是有希望的心理治疗方法，促进情绪技能训练的混合SBI可能对减少述情障碍有效。研究方法： 在这项初步试验中，N=29名报告述情障碍水平升高的个体被随机分配到 混合SBI，包括心理教育课程和14天的Mindtastic述情障碍应用程序（MT-ALEX）或仅心理教育控制条件的培训。主要结果是在基于计算机的两个选择任务范式中评估的情绪识别技能。结果：平均而言，与控制条件相比，参与SBI与计算机评估的情绪识别技能显著增加相关（d=0.97）。结论：研究结果提供了初步证据，SBIs可以提高述情障碍者的情绪识别技能。需要使用更大样本和针对临床人群的研究来进一步评估MT-ALEX的潜力。1. 介绍述情障碍是指认知和理解缺陷，是一般人群的常见经历。患病率研究表明，大约10%的普通人群患有述情障碍（例如，Salminen等人，1999; Samur等人，2013年）。除了Sifneos（1973）最早的定义，即无法区分自己的感觉和身体感觉之外，神经生物学研究表明，述情障碍与两种间的缺陷有关（Jongen et al.，2014; Moriguchi和Komaki，2013）和个体内（Karlsson等人，2008年; Páez等人，（1999）情感的认知。研究表明，述情障碍与各种精神障碍如抑郁症之间存在密切联系（Bamonti等人，2010）、创伤后应激障碍（Brady等人，2017）、精神分裂症（van'tWout et al.，2007）、进食障碍（D'Agata等人，2015;Minnich等人， 2017）和人格障碍（Berenson等人，2016年）。此外，已知述情障碍可预测抑郁症的症状进程（Günther等人，2016）和消极的幸福感（Timoney和霍尔德，2013）。此外，研究表明，述情障碍是可能干扰心理干预，因此，在治疗其他精神疾病时与不太有利的结果相关（Ogrodniczuk等，2005; Porcelli等人， 2017年）。尽管有大量的个体患有述情障碍，但针对述情障碍的心理治疗研究仍然很少。现有文献中的许多研究表明，情绪识别技能的训练是减少述情障碍的有效治疗成分。例如，Beresnevaite（2000）发现，与接受两次基于小组的心理教育课程的对照组相比，每周进行为期4个月的综合性小组治疗的干预措施（其中识别和识别情绪等技能的培训发挥了重要作用）显著降低了心肌梗死后患者的述情障碍（d= 1.03）。此外，Kennedy和Franklin（2002）的一项非对照研究表明，以识别和表达情绪为重点的技能治疗（16鉴于心理健康领域的成本压力不断上升，针对各种心理问题的技能培训越来越多地被成功地用作可扩展的在线干预措施（例如，·通讯作者：临床心理学和心理治疗系，埃尔兰根-纽伦堡弗里德里希-亚历山大大学，Naegelsbachstrasse 25 a，D-91052埃尔兰根，德国。电子邮件地址：christian.aljoscha. fau.de（C.A. 卢卡斯）。https://doi.org/10.1016/j.invent.2019.100250接收日期：2018年7月5日;接收日期：2019年3月20日;接受日期：2019年3月25日2019年4月30日的一份声明2214-7829/©2019Authors.由ElsevierB.V. 这是一个不可操作的CC，它与CCBY-NC-NDLicense（http：//creativecommons.org/licenses/BY-NC-ND/4。0/）。可在ScienceDirect上获得目录列表互联网干预杂志首页：www.elsevier.com/locate/invent版权所有©2019-2019深圳市创科科技有限公司C.A. Lukas等人2Fig. 1. CONSORT流程图。Clarke等人，2009; Rychtarik等人，2015年）。鉴于述情障碍患者经常表现出对传统治疗中经历的关系互动的担忧，在线干预可能对该患者群体特别有帮助（Mahapatra和Sharma，2018）。然而，我们的审查没有产生任何关于述情障碍的在线技能培训的研究。关于情绪识别技能的基于在线的培训，可用的干预措施明显地集中于向患有自闭症谱系障碍的儿童和青少年提供支持（例如，Ramdoss等人，2012; Thomeer等人，2015年）。由于持续的技术优势，技能培训越来越多地在智能手机设备上进行。在这里，研究证明了基于智能手机的干预措施（SBI）为物质障碍提供技能培训的有希望的结果（Gajecki等人，2017）和抑郁症（Ly等人，2014年）。这种向SBIs的转变可以用各种因素来解释。例如，智能手机的普遍使用使其成为日常生活中的常客，并允许患者不受时间和地点的影响而独立使用它们（Smith，2015）。此外，大量患者已经拥有智能手机，这使得SBI可以轻松传播到各种患者群体（Boschen和Casey，2008）。它们在临床研究和实践中日益普及（Payne等人，2012）可以进一步解释为智能手机允许患者与SBI持续交互并及时接收通知、提醒或警报，从而允许增加治疗的频率和强度（Ben-Zeev等人，2015; Ly等人， 2012年）。然而，研究尚未产生令人信服的证据，证明使用SBIs可以减少和治疗心理健康问题。可用的荟萃分析（Firth等人，2017 a; Firth等人，2017年b）已经表明，SBIs可以减轻抑郁和焦虑的症状，但当与异质性控制条件相比时，效应大小仅在小到中等范围内（焦虑g=0.33;g=0.56（对于抑郁症）。尽管仍然缺乏对SBI的实验验证（Bakker等人，2016年），SBIs最近被用作传统治疗的技术替代品，试图平衡成本效益和对心理治疗的依从性（例如，Clough和Casey，2015;Garrison等人，2015年）。例如，在Schatz et al.（2015）的一项研究中，将基于SBI的技能培训与单次传统治疗相结合，以减少儿童镰状细胞病的疼痛并增加应对能力。与对照组相比，干预组的参与者表现出疼痛强度降低（d=0.81）和应对能力增加（d=2.32）。然而，我们对文献的回顾并没有产生任何研究，检查针对情绪识别技能和/或述情障碍的独立或混合的SBI。考虑到利用趋近-回避修正训练（AAMTs）的混合SBIs在减少拖延方面表现出了优势（η2= 0.15; Lukas和伯金，（2017年）和身体不满（d= 0.62; Kollei等人，2017年），我们开发了一种基于SBI的AAMT，有助于述情障碍的情绪识别技能训练（心智-味觉述情障碍;MT-ALEX）。MT-ALEX是一种混合干预，将心理教育课程与14天的SBI培训相结合。的本研究中使用的MT-ALEX 1.0版本旨在通过利用基于AAMT方法的分类游戏来改善因此，我们假设MT-ALEX与仅进行心理教育的对照条件相比，可以显著提高情绪识别技能，并显著降低述情障碍我们还评估了在1个月的随访中，述情障碍的可能减少是否稳定版权所有©2019-2019深圳市创科科技有限公司C.A. Lukas等人32. 材料和方法2.1. 参与者和程序参与者的招募是通过几个社交媒体渠道，大学的网站，以及公共和校园网站上的广告进行的。要求感兴趣的个人完成在线筛选问卷，评估以下入选标准：（a）述情障碍水平升高（多伦多述情障碍量表20评分≥51; TAS-20; Bagby et al.，1994年），（b）年满18岁或以上，（c）使用Android智能手机（4.0或以上版本），及（d）德语能力足够。为了最大限度地提高外部效度，没有排除标准。图1显示了参与者在整个研究过程中的流程。在我们评估合格性的99名受访者中，46名得分低于TAS-20评分标准，17名未能完成筛选评估，7名年龄在18岁以下。通过电子邮件联系了符合所有入选标准的29名个体，并收到了有关研究程序的额外书面信息。最终样本的平均年龄为M= 27.14（SD= 8.19），大多数参与者为女性（55.2%）。参与者被分配到SBI（n=15）或仅接受心理教育的对照组（n=14）使用区组随机化，其由硕士学位学生（通过randomization.org）进行学生生成分配序列并登记参与者。治疗前和治疗后数据在该部门的门诊进行评估，而1个月随访数据使用在线评估工具（www.soscisurvey.de）进行评估。所有研究程序均符合赫尔辛基方案的人类研究指南，并得到德国心理学会伦理委员会的该试验已在德国临床试验注册中心注册（DRKS 00014641）。2.2. 干预措施2.2.1. 心理教育所有参与者在接受MT-ALEX培训之前都接受了一次心理教育心理教育课程安排在SBI小组开始MT-ALEX 14天培训期的前一天。疗程持续45分钟，包括三个部分。心理教育课程首先提供关于情绪识别技能对心理健康，特别是述情障碍的作用的一般信息。在这个序列中，参与者被系统地引导去发现情感能力缺陷可能导致的缺点和获得（或发展）情感能力可能带来的好处。为此，辅导员接受了培训，以利用指导发现和苏格拉底对话的治疗技术。在这一系列之后，参与者通过引入情绪检查来了解现有情绪的广泛范围，这是一种由50种基本情绪组成的情绪清单（Berking和Znoj，2008）。在这一系列的心理教育课程中，参与者还被要求使用情绪检查来评估和标记他们当前的情绪状态。然后，参与者收到了一份工作表，并被要求在接下来的14天里每天对他们的情绪状态进行评级和标记，以进一步训练他们的情绪识别技能。心理教育课程由两名经过强化训练的硕士生在该部门门诊部的房间里进行。为了确保治疗质量和遵守治疗方案，一名心理学毕业生和一名临床心理学教授定期提供培训和监督关于对学生进行心理教育的培训，学生在干预开始前接受了三次培训。每次培训持续约120分钟。在培训课程中，学生们获得了有关心理教育的一般结构的信息，然后被要求在小组工作中使用几个案例小插曲来实践应用。在此期间，每周进行一次监督在干预期间，主要解决学生在提供心理教育课程时遇到的困难。2.2.2. MT-ALEX会议结束后，向履行机构小组的与会者介绍了MT-ALEX，要求他们在智能手机上安装该应用程序，然后指导他们如何操作。在14个情绪特定训练中，MT-ALEX 1. 0版本旨在训练对七种基本情绪（手稿中称为目标情绪）的个体间和个体内再认知，即恐惧、愤怒、厌恶、悲伤、喜悦、自豪和惊喜。SBI组的参与者被要求连续14天使用该应用程序进行训练，以便在干预过程中针对每种目标情绪进行两次训练。每日标准化的短信宣布了在特定的一天要训练的目标情绪，并作为提高治疗依从性的提醒。14项训练中的每一项都以情绪诱导原理开始。在这个理论基础上，要求参与者阅读和/或听一个短篇故事，并观看旨在诱导参与者相应目标情绪的图片材料。之后，该应用程序要求参与者把自己放在故事主角的位置。对于每一种目标情感，短篇小说的男性和女性版本都可以根据性别进行调整。女性的故事由女性的声音读出，反之亦然。支持在互联网上使用情绪诱导原理的研究显示了它们在成年人群中的有效性（Ferrer等人，2015; Göritz and Moser，2006）.在完成情绪诱导后，该应用程序开始了分类游戏，其中参与者必须通过刷掉干扰刺激或将目标刺激拉向他们来对刺激材料做出反应。每个分类游戏随机呈现24个刺激（18张图片和6个文本陈述），其中12个刺激旨在提高个体内情绪识别，另外12个刺激旨在提高个体间情绪识别。12个刺激，旨在提高个体内情绪识别包括6个刺激描绘或描述的情况下，通常与目标情绪和6个干扰刺激。用于提高个体间情绪识别的12个刺激显示，个人提出了六个目标情绪或六个干扰。在分类游戏中，刺激首先出现在智能手机屏幕上，然后尺寸增加，直到它们几乎填满整个屏幕。平均而言，完成一次锻炼需要大约7分钟。MT-ALEX利用操作性条件反射的机制，通过系统强化训练效果，作为塑造无条件反应的手段，并通过保持高用户动机来改善训练（Siang和Rao，2003）。这是通过对刺激的正确或错误处理提供即时反馈来实现的。当正确时，一个微笑的表情和一个词“正确！”出现在屏幕上。如果为假，则显示皱眉表情，“错了！"，并且智能手机发生了短暂的振动。鉴于研究证明了电子游戏在心理治疗中的有效性，并且有第一个证据表明使用游戏化可以促进参与和干预依从性（Horne-Moyer等人，2014; Kauer等人，2012; Merry等人，2012年），MT-ALEX在分类游戏中使用了游戏原理。例如，参与者通过为每个正确答案呈现微笑表情来加强。此外，参与者每给出五个正确答案就会自动收集2.3. 成果2.3.1. 主要结局指标主要结果是情绪识别技能，通过基于计算机的两个选择任务paradigm中正确配对的数量进行评估。计算机测试类似于内隐联想测试（IAT; Greenwald等人，1998年），因为它要求参与者快速分类描绘两种 不同面部表 情 的 图片版权所有©2019-2019深圳市创科科技有限公司C.A. Lukas等人4使用正确的标签（例如，用标签“恐惧”对表现出情绪“恐惧“和“厌恶“的面部图片进行分类）。测试中使用的图片取自面部A区检查-乌尔姆清单的图片（PFA-U; Limbrecht-Ecklundt等人，2013年a）。PFA-U是一个经过充分研究和高度标准化的图片集，可用于测量个体间和个体内的情感识别技能，评估此类技能的缺陷，并训练情感识别技能（Jongen等人，2014; Limbrecht-Ecklundt等人，2013年b）。在本研究中，正确配对的内部一致性为α= 0.87。2.3.2. 次要结局指标采用TAS-20总体评分评估述情障碍TAS-20（Bagby等人，1994）是一个完善的自我报告量表，用于评估述情障碍，包括三个量表上的20个项目：描述感觉的困难（5个项目），识别感觉的困难（7个项目）和外部导向思维（8个项目）。分数越高，说明述情障碍程度越高。TAS-20的心理测量学特性在临床和非临床人群中分别得到了良好的报告，其内部相关性范围为α= 0.77至α= 0.88（例如，Bagby等人，1994年）。在本研究中，内部一致性为α=0.70。2.4. 统计分析干预效果的评价遵循意向治疗方法。使用马尔可夫链蒙特卡罗多变量插补算法对缺失数据进行插补，每个缺失值有十个估计值（Schlomer等人，2010年）。我们采用重复测量-方差分析，通过分析小组成员和时间之间的相互作用来检验干预的效果。为了检验干预效果持续到随访的假设，我们将时间（治疗后与随访）作为受试者内因素，将治疗前值作为ANOVA模型中的协变量作为效应大小，我们根据Thalheimer和Cook（2002）计算了Cohen'sd，并将0.20/0.50/0.80定义为小/中/大效应（Cohen，1988）。3. 结果3.1. 初步分析符合使用ANOVA的所有统计假设（独立性、正态性和方差齐性）基线时，在任何人口统计学或结局变量方面均无显著组间差异。这些分析的结果见表1。3.2. 干预依从性履行机构小组的所有与会者都完成了发言，五名仅接受心理教育的对照组参与者在评估后退出了研究（见图1）。①的人。SBI组的参与者平均使用该应用程序10.93天（SD = 2.43，范围4-14），每天玩5.48分钟（SD = 0.42，范围= 4.80-6.45），并在14天内完成22.92次锻炼（SD = 10.47，范围9-57）。3.3. 主要结局表2显示了主要和次要结局的经验平均值和标准差。对计算机评估的情绪识别技能的分析显示，时间和小组成员之间存在显著的相互作用，有利于干预组（F（1，27）=6.40;p= 0.018; 95%-CI=0.003.4. 次要结局关于述情障碍，ANOVA结果显示时间和组之间存在显著的相互作用，有利于干预组（F（2，54）=8.70; p= 0.001; 95%-CI=0.06-0.40），且效应量较大（d=1.14）。 当测试可能的效应稳定性时，ANCOVA结果表明时间和组之间存在显著的相互作用（F（1，26）= 23.43; p= 0.000; 95%-CI=0.18-0.65），表明进一步改善有利于具有较大效应量的干预组（d=1.95）。4. 讨论这项试点研究评估了混合SBI的效果，该混合SBI将心理教育课程与14天基于SBI的情绪识别技能训练相结合，用于述情障碍。与仅接受心理教育的对照组相比，我们的研究结果表明，参加SBI小组导致了计算机评估的情绪识别技能的显著改善。此外，结果表明，在干预期间，自我报告的述情障碍有显著改善，有利于干预组。分析表明，在干预组中，述情障碍症状的改善在1个月的随访期内进一步增加，而对照组的症状则恶化。据我们所知，这是第一项评估混合SBI针对述情障碍的情绪再认知技能培训的有效性的研究。 研究结果表明，混合SBI优于传统的简短干预。如果在未来复制，我们的发现可能具有重要的理论和实践意义。首先，这项研究提供了进一步的证据，证明混合SBI对广泛的心理健康问题的有效性。第二，我们的研究结果强调了情绪识别技能在述情障碍中的重要作用，表明情绪识别技能的训练可以减少述情障碍。第三，实验组没有发生辍学，但几乎三分之一的参与者表1基线时参与者的社会人口统计学和临床特征可变干预组对照组检验统计量p（n=15）（n=14）年龄，M（SD）26.80（8.76）27.51（9.40）F（1，27）=0.007.935性别（女性），n（%）八（五十三）八（57）Fisher精确检验1.00关系状态在关系中，n（%）三（二十）八（57）χ（1）=0.003.628无关系，n（%）十二（八十）五（三十六）教育Fisher精确检验.540<10年，n（%）四（二十八）三（二十一）>10年，n（%）10（66）九（六十五）大学学位n（%）第一章（六）二（十四）配对正确，M（SD）86.93（6.23）88.57（3.60）F（1，27）=0.74.398TAS-2063.61（6.70）58.50（7.65）F（1，27）=3.66.066注. TAS版权所有©2019-2019深圳市创科科技有限公司C.A. Lukas等人5表2经验平均值和标准差。结果组干预前干预后后续行动M（标准差）M（标准差）M（标准差）正确配对（计算机范例）干预86.93（6.23）90.80（5.27）–控制88.57（3.61）89.28（4.04）–TAS-20总体评分干预63.60（6.70）59.73（6.62）57.07（8.63）控制58.50（7.65）54.63（7.08）59.83（7.47）注. TAS在对照条件下的脱落支持了这样一种观点，即当SBIs用作传统治疗的替代品时，它可以增加治疗依从性。尽管这项试点研究的结果令人鼓舞，但未来的研究必须承认以下局限性。主要局限性是（1）使用的样本量较小，（2）缺乏对MT-ALEX潜在变化机制的实验操作，（3）使用未评价的结局指标，（4）未对主要结局指标进行随访评估。由于本研究中使用的样本较小且均匀，因此应谨慎解释效应大小，因为它们的普遍性有限（Howard等人，2009年;约阿希姆，2008年）。因此，未来的研究应包括更大的，最好是临床样本。此外，MT-ALEX的效应特别容易归因于一种离散机制（情绪诱导、AAMT或操作性条件反射）。未来的研究应采用多组研究设计，以评估MT-ALEX所利用的每种机制在何种程度上诱导变化。 虽然计算机评估可以提供高度客观的数据，但本研究中作为主要结局使用的范式是IAT范式的略微修改版本，因此未进行评估。这使得很难将研究结果与使用IAT范式的其他研究结果进行比较。因此，未来的研究应利用充分研究的措施，以允许研究之间的比较。最后，由于缺乏对主要结局的随访评估，目前尚不清楚评估的情绪识别技能变化是否因此，未来的研究应调查随访期间主要结局的稳定性，最好长于本研究中使用的1个月时间。确认这项研究没有从公共，商业或非营利部门的引用巴格比，R.M.，帕克，司法助理，泰勒，G.J.，1994.多伦多述情障碍I量表的20个条目。项目选择和因子结构的交叉验证J. 精神病Res. 38（1），23-32. https：//doi.org/10.1016/0022-3999（94）90005-1.Bakker，D.，Kazantzis，N.，Rickwood，D.，Rickard，N.，2016.心理健康智能手机应用程序：审查和基于证据的建议，为未来的发展。JMIR Mental Health 3（1），e7.https://doi.org/10.2196/mental.4984网站。Bamonti，P.M.，Heisel，M.J.，Topciu，R.A.，Franus，N.，北卡罗来纳州塔尔博特，杜伯斯坦，公共关系，2010年。50岁及以上成年人述情障碍与抑郁症状严重程度的相关性Am. J. Geriatr. 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