《中华人民共和国电信与信息服务业务经营许可证》编号：2020年第2号第1期第100334号寻求中立：一个基于VR的个人身份匹配任务，用于注意偏差修正Lichen Maa，Anne-Wil Kruijta，Anna-Karin Ekb，Gustaf Baughyhammarb，Tomas Furmarkb，Gerhard Anderssonc，d，Per Carlbringaa斯德哥尔摩大学心理学系，Frescativägen，114 19 Stockholm，Swedenb乌普萨拉大学心理学系，P.O. Box 256，751 05乌普萨拉，瑞典c临床神经科学系，卡罗林斯卡医学院，Solnavägen 1，171 77 Solna，Stockholm，Swedend林雪平大学行为科学与学习系，581 83林雪平，瑞典A R T I C L EI N F O保留字：注意偏向注意偏向修正社交焦虑虚拟现实点探针个人身份匹配A B S T R A C T背景：注意偏向修正（ABM）旨在通过减弱对威胁性信息的偏向来减少焦虑。本研究结合虚拟现实技术和三维刺激与个人身份匹配（PIM）任务，评估基于虚拟现实的ABM训练对注意力的影响。偏见和焦虑症状。方法：将100名社交焦虑升高的参与者随机分为四个训练组。在训练前和训练后评估注意力偏差，并在训练前、训练后、1周随访和3个月随访时评估焦虑症状。结果：焦虑的变化与偏差的变化无关（r=-0.08）。重复测量方差分析显示，从ABM前后或组间偏倚无显著差异。对于焦虑症状，线性混合效应模型分析显示了时间的显著影响。参与者在每次连续评估时焦虑评分均降低（p.001，Nagelkerke伪r2=0.65）.<然而，没有发现其他显著的主效应或相互作用。临床显著变化分析显示，4%的参与者在3个月随访时被归类为结论：基于VR的PIM任务的单个会话没有改变注意偏向。焦虑的显着减少并不特定于主动训练，大多数参与者在临床上保持不变。1. 介绍社交焦虑症（SAD）是一种常见的心理健康问题，其损害社会功能并降低生活质量（Barrera和Norton，2009; Saris等人， 2017年）。 心理治疗如认知行为疗法（Carpenter et al.，2018）和药理学治疗（Jakubovski et al.，2019）已经显示出高疗效，并可产生积极的长期结局（Mayo-Wilson等人，2014年）。然而，诸如无法获得治疗（例如治疗师短缺或地理距离）、高成本、长等待时间和污名化等障碍可以阻止SAD患者寻求治疗（Hedman等人，2016年）。为了克服这些障碍，一直在努力开发SAD患者可获得、有效和可接受的治疗选择（Heeren等人，2015 b; Lindner等人， 2017年）。1.1. 注意偏向修正SAD的注意力偏差修正（ABM）假设功能失调性焦虑是由注意力对社会威胁信息的优先分配引起的（Cisler和Koster，2010;McNally，2018）。许多研究已经报道了焦虑个体中的这种注意力偏差（例如Amir等人 ，2008; Andersson 等人 ， 2006; De Voogd等人 ， 2014年）。ABM的基本原理是，如果问题性焦虑背后的注意力偏差可以通过训练来减弱，那么焦虑症状也会相应减少（Bar-Haim，2010; Koster etal.，2009; MacLeod和Mathews，2012）。尽管有大量的文献，ABM作为焦虑症的可行治疗选择的有效性仍然是一个有争议的话题（参见Cristea et al.，2015，2017; Grafton等人，2017; Kruijt和Carlbring，2018; McNally， 2018; Mogg和Bradley，2016）。虽然早期通讯作者：斯德哥尔摩大学心理学系，106 91斯德哥尔摩，瑞典。电子邮件地址：www.example.comlichen.ma @ psychology.su.se（L. Ma）。https://doi.org/10.1016/j.invent.2020.100334接收日期：2020年4月14日;接收日期：2020年6月16日;接受日期：2020年2020年1月4日的估值2214-7829/©2020TheAuthor（s）.由ElsevierB.V. 这是一个不受约束的CC，并遵循CCBY逻辑（http：//creaitivecommmons.com）。或g/licenses/BY/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/inventL. Ma等人《中华人民共和国电信与信息服务业务经营许2该领域的研究已经报道了ABM训练后注意力偏差和焦虑症状的显著减少（例如Amir等人， 2008; Dandeneau等人，2007; MacLeod等人，2002），但最近的研究未能复制这些结果（例如Boettcher等人，2013;Carlbring等人，2012; Heeren等人，2015 a; Ma等人，2019年）。对ABM研究的Meta分析产生了相互矛盾的发现，一些研究人员得出结论，ABM是焦虑症的有效治疗工具（Linetzky等人，2015），而其他人则质疑支持这种说法的现有证据的可靠性和有效性（Cristea等， 2015年）。1.2. 创新ABMABM的支持者认为，如果注意偏差没有改变，因此，所使用的任务（ABM的程序）必须成功地改变注意力偏差（ABM的过程），以便训练具有任何治疗价值（Grafton和Macleod，2016; Grafton等人， 2017年）。ABM研究中最常用的任务是点探测任务（MacLeod等人，1986），它既作为测量任务，也作为偏差修正任务（通过引入训练偶然性，鼓励注意力从威胁性信息转移）。然而，鉴于使用点探测任务作为ABM训练程序的研究结果不一致，许多研究人员强调需要开发和验证替代ABM任务（Bar-Haim，2010; Van Bockstaele等人，2014年）。对点探测任务的一个批评是它非常重复。关注的是，如果参与者在ABM训练期间失去注意力，他们将不太可能实现偏差修正和症状减轻（Heeren等人，2015年b）。改进ABM的一种方法是使培训更具活力和吸引力。Notebaert等人（2015）基于纸牌游戏“Snap”开发了个人身份匹配（PIM）任务，其中参与者被要求判断两张显示相同表情（愤怒或快乐）的面孔是否属于同一个在注意快乐任务中，参与者被指示只关注快乐面孔的身份，以鼓励注意力从威胁转移。在关注愤怒的任务中，参与者被要求将注意力集中在愤怒的面孔上。PIM任务也不同于传统的点探测任务，因为正确反应的反馈是提供给参与者的。作者报告说，在使用PIM任务进行ABM训练后，与那些处于注意愤怒状态的参与者相比，处于注意快乐状态的参与者对威胁的注意力偏差有所减少。此外，在参加快乐的条件下，参与者也表现出较少的负面情绪转变，在压力源任务相比，在参加愤怒的条件。另一个提高任务参与度的潜在策略是新技术的结合。Urech等人（2015）进行了一项概念验证研究，其中ABM培训在虚拟环境中进行。这种基于虚拟现实（VR）的ABM成功地引起了注意力偏差的转变，同时减少了焦虑。基于VR的治疗提供了大量的控制，因为实验者可以随意修改治疗环境和刺激的呈现方式。高度受控的环境也确保了治疗的一致VR环境的沉浸式本质可以潜在地提高任务参与度和生态有效性。此外，如果基于VR的治疗可以实现与面对面治疗相同的临床结果，则与诊所治疗相比，不依赖临床医生加上VR程序的可访问性增加可能意味着更广泛的分布和更低的成本（Lindner等人，2017年）。1.3. 当前研究本研究的目的是测试一个单一的会话，基于VR的PIM任务在减少注意力偏差和社会焦虑的参与者从普通人群中招募的特质焦虑升高的有效性参与者被随机分配到四个实验组接受PIM训练，无论是中性或厌恶，无论是2D或3D刺激。注意力偏差测量前和训练后使用点探测任务。在训练前、训练后即刻、1周随访和3个月随访时评估自我报告的焦虑症状。我们假设，在训练后和随访评估中，（i）与厌恶PIM组相比，中性PIM组的参与者的注意力偏差和焦虑评分较低;（ii）与接受2D刺激训练的参与者相比，接受3D刺激训练的参与者的注意力偏差和焦虑评分较低。2. 方法2.1. 参与者2017年6月至10月期间，从普通人群中招募了100名参与者。这项研究在网站、报纸和国家电台上做了广告。指导潜在参与者访问研究网站iTerapi（Vlaescu等人，2016年），在那里他们可以了解更多关于这项研究的信息，并注册一个账户进行资格筛选。入选标准是：（i）Liebowitz社交焦虑量表，自我报告（LSAS-SR）上的得分30或以上，表明可能的SAD（Rytwinski等人，2009年）;（ii）正常的深度知觉;（iii）流利的瑞典语;和（iv）至少18岁。排除标准为：（i）过去90天内的任何心理治疗/咨询;（ii）过去90天内精神药理学药物的任何变化（按需药物除外，如β受体阻滞剂）;和（iii）抑郁和自杀意念（如患者健康问卷（PHQ-9; Kroenke et al.， 2001年））。该研究由瑞典斯德哥尔摩的区域伦理审查委员会批准。2.2. 自我报告的措施主要结果测量是通过LSAS-SR评估的社交焦虑（Fresco等人，2001年）。LSAS-SR是一份24项问卷，涉及社交焦虑的两个维度：表现焦虑（13项）和社交情境（11项）。参与者首先使用4分制的李克特量表指出每个项目所描述的情况与恐惧程度的相关程度。同样的24个项目再次评级，以表明有多少回避与每种情况。LSAS-SR已证明具有良好的重测信度、结构变异性和内部一致性（Baker等人， 2002年）。次要结果测量包括患者健康问卷（PHQ-9; Kroenke等人，2001）对于抑郁症，广泛性焦虑症7项量表（GAD-7; Spitzer等人，2006）、情绪调节困难量表-16（DERS-16; Bjureberg等人， 2016）和Brunnsviken简明生活质量量表（BBQ; Lindner等人，2016年）。所有措施都是瑞典语。DERS-16和BBQ最初在瑞典开发。LSAS-SR、PHQ-9和GAD-7的翻译版本均已在之前的临床人群研究中得到验证和使用（例如， Hansson等人， 2009; Hedman等人， 2010; Johansson等人，2013年）。2.3. 注意偏差评估与修正程序2.3.1. 装置VR-ABM程序由Mimerse（https：//mimerse. com）上下载。使用的VR硬件是Oculus Rift消费者版耳机，并使用有线XboX 360控制器记录响应输入。实验在Corsair Tortuga计算机上运行，该计算机具有4GhzIntel Core i7处理器和NVIDIA GeForce GTX 1080显卡。L. Ma等人《中华人民共和国电信与信息服务业务经营许3Fig. 1. 一个点探测任务的示例试验。每次试验开始时，在屏幕上出现一个固定十字架500 ms。固定十字架后，来自同一个人的两张脸显示中性表情和厌恶表情出现在屏幕上（垂直排列）500 ms。中性/厌恶表情的位置是平衡的，这样每个表情在顶部或底部出现的频率相等。在这些面孔消失后，一个探针（字母“E”或字母“F”，频率相等）会随机出现在先前被中性表情或厌恶表情占据的位置，频率相等。 参与者被指示通过向左（“E”）或向右（“F”）推动控制器操纵杆来尽快识别探头。500 ms的试验间隔在新的审判开始之前发生*注 。BP 4D-自发数据库是专有的，因此不允许在出版物中打印实际使用的刺激。本示例中所示的面部来自于Umestown大学面部表情数据库（Samuelsson等人，2012年）。VR环境的示例（如在计算机显示器上所见）可以在补充材料中找到。2.3.2. 刺激本研究中使用的面部刺激选自BP 4D-自发数据库（Zhang et al.，2014年）。总共有32个个体（50%女性），每个个体显示中性表达和非中性表达，被包括在刺激集中，总共有64个表达。从这64个图像创建两组刺激，一组是二维（2D）的，另一组是三维（3D）的。2D图像的分辨率为1040× 1392像素。荟萃分析研究报告了关于刺激方式对ABM的调节作用的混合结果（Jones和Sharpe，2017）。例如，一些研究发现，在改变偏见方面，图片比文字更有效（Beard等人，2012），而其他人则发现了相反的结果（Hakamata et al.， 2010年）。ABM研究中使用了不同的面部决定使用厌恶作为社交威胁面部表情是因为厌恶支撑着许多与社交焦虑密切相关的复杂情绪，例如羞耻，羞辱和拒绝（Amir et al.， 2003; Phillips等人， 1998年）。2.3.3. 注意偏向测量（点探测任务）使用点探测任务测量注意偏向（任务描述见图1而在厌恶表情背后出现探针的试验是一致的。而在实验中，探针出现在中性表情后面的实验是不一致的。通过比较参与者在不一致试验和一致试验中的平均反应时间。偏倚指数=平均值（RT不一致）平均值（RT一致）一个积极的偏见指数表明，参与者的反应更快的探针时，他们出现在厌恶的面孔后面，而一个消极的偏见指数表明，更快的反应背后的中性面孔的探针2.3.4. 注意偏向修正（人格-身份-匹配任务）使用改编自Notebaert等人（2015）的PIM任务进行偏倚修改;任务描述见图2）。在中立的PIM中，参与者被要求识别两张中立的面孔是否属于同一个人。相反，在厌恶PIM中，参与者被指示识别显示的两张厌恶的脸是否属于同一个人。2.4. 程序感兴趣的参与者在研究网站上登记和筛选。符合条件的参与者被邀请在斯德哥尔摩大学预订VR会议，并在抵达时提供书面知情同意书。参与者被随机分配到四个实验组（2D中立，2D厌恶，3D中立和3D厌恶）。在VR课程开始之前，参与者完成了培训前评估问卷（LSAS-SR，PHQ-9，GAD-7，DERS-16和BBQ）。L. Ma等人《中华人民共和国电信与信息服务业务经营许4图二. 个人身份匹配任务的示例试验。两对面孔同时呈现，形成4个面孔的2×2网格。每一对都由两个人组成，一个表现出中性的表情，另一个表现出厌恶。在这个PIM任务的中性变体中，参与者被指示忽略具有厌恶表情的面孔，只注意中性面孔，以识别两个中性面孔是否属于同一个人（身份匹配）。参与者使用控制器操纵杆通过向左推动“是/相同”和向右推动“否/不同”来做出反应。如果参与者的反应正确，VR环境的背景将闪烁绿色，而如果他们的反应不正确，它将闪烁红色。一个新的试验开始了，顶部的一对脸旋转出网格，底部的一对旋转到顶部，一对新的脸出现在底部。为了尽量减少受试者取消对数据收集的影响，在VR培训课程中进行随机化，而不是对个体受试者进行随机化。使用R.由于小组隶属关系的顺序是预先指定的，每当一名与会者未能赴约时，被取消的会议（和随后的会议）的小组隶属关系将转移到下一名与会者。VR数据通过参与者ID链接到每个参与者，实验者在会议开始时手动输入到程序中由于实验者还需要在训练开始前为每个条件选择正确的任务，因此他们并不是对实验条件视而不见。VR会议首先在VR环境中进行快速视力检查，以确保所有参与者都能清晰地看到图像然后，参与者通过完成一个教程（连续五次正确回答探测）来熟悉点探测任务。使用100次点探测任务测试基线注意偏向。所有偏差测量均使用2D刺激进行，与PIM训练中使用的刺激无关在偏差测量之后，参与者接受另一个教程来学习PIM任务。在成功完成教程（连续五次正确回答）后，他们完成了两个ABM训练模块（每个模块190次试验），模块之间有一个自定进度的休息时间。根据他们的群体关系，参与者接受ABM：（i）380次厌恶PIM试验与2D刺激;（ii）380次中性PIM试验与2D刺激;（iii）380次厌恶PIM试验与3D刺激;或（iv）380次中性PIM试验与3D刺激。后训练阶段，使用100次点探针试验再次测量注意偏向。参与者通过再次填写LSAS-SR来完成VR课程，以评估他们在培训后的社交焦虑。在VR会议后7天和90天向参与者发送ABM后问卷（LSAS-SR，PHQ-9，GAD-7，DERS-16和BBQ）2.5. 统计分析所有统计分析均在R（版本3.6.1; R核心团队，2019）中进行。3. 结果所有100名参与者都完成了ABM前和ABM后的焦虑和偏见评估。对于随访措施，9名参与者未能完成1周随访，7名参与者未能完成3个月随访。 对于偏差测量数据，如果试验（i）是错误试验;（ii）响应时间<200 ms或> 2000 ms;或（iii）对于每种试验类型（一致/不一致），响应时间超过个体平均响应的2个标准差。5名受试者从分析中排除，因为他们在训练前或训练后偏倚测量任务中至少有一种试验类型的试验被丢弃超过20%（见图3;有关数据清理程序的详细信息，请参阅分析脚本）。除了术前的偏倚指数外，各组在基线时的任何人口统计学特征或测量指标均L. Ma等人《中华人民共和国电信与信息服务业务经营许5分析（n= 22）由于试验可用性而排除（n =分析（n= 23）由于试验可用性而排除（n =分析（n= 25）分析（n= 25）筛选后排除（n =267）LSAS-SR 30（n = 21）正在进行或最近结束的心理咨询（n = 46）抑郁或自杀意念（n= 192）深度知觉受损（n = 3）近期精神药理学药物变化（n= 4）年龄18岁（n = 1）由于完成数据收集而被排除（n = 272）3D中性（n = 25）3D厌恶（n = 25）2D中性（n = 25）二维厌恶（n = 25）抵达后随机分配至VR阶段（n = 100）随机分配至相关研究（n = 100）iTerapi上的注册账户（n = 739）培训（见表1）。图三. 整个研究期间的受试者流程概述。在使用PIM任务的ABM后，无论训练偶然性或使用的刺激如何，偏差都没有改变3.1. 偏见与焦虑症状之间的关联使用简单的相关性探讨了注意偏差和焦虑症状之间的关系（图1）。 4）. 在ABM前（r =-0.02，p = 0.88）或ABM后（r = 0.03，p = 0.78），偏倚指数与LSAS-SR评分之间，或偏倚变化与焦虑评分变化之间，均未发现显著相关性（r =-0.08，p = 0.44）。3.2. 偏置变化为了评估ABM训练是否成功地诱导了注意偏差的改变，使用4组作为受试者间因素和时间（前与后）的2 × 4重复测量ANOVA。训练后）作为受试者内因素。结果显示，训练前后的偏倚无显著差异（F （1，91）=0.37，p= 0.544）。未观察到组间差异（F （3 ，91）=1.40，p = 0.248）。未发现组与时间之间的相互作用（F（3，91）=1.34，p = 0.267）。结果表明，注意力我们使用Jacobson和Truax（1991）提出的方法，通过计算每个参与者的可靠变化指数，进一步探索了个体水平上的偏倚修正。首先，基于预训练点探测任务的样本基线标准差和分半信度计算测量的标准误差（SEM）。5000个随机分割的Spearman-Brown校正平均可靠性估计值（Parsons，2018）用作偏倚的内部可靠性指标 指数. 的 所得 估计是非常低（r=0.05）。基于测量的标准误差计算标准化差异评分（Sdiff）（Sdiff= 0（2*SEM2））。如果个体的偏差指数降低了至少1.96倍的Sdiff，则将其归类为显示出可靠改善的偏差（即，减少了对威胁的主观偏差如果一个人的偏差指数增加了至少1.96倍的Sdiff，他们被归类为显示出可靠恶化的负偏差。如果个体的偏倚变化在1.96 Sdiff范围内，则将其归类为无变化。结果显示，5名参与者的偏倚出现可靠恶化，88名参与者没有出现可靠变化，只有2名参与者1-周随访（n =23）1.预反弹道导弹电池（LSAS-SR、PHQ-9、GAD-7、DERS-16、BBQ）2.反弹道导弹发射前偏差测量3.反弹道导弹训练4.反弹道导弹系统后的偏差测量5.ABM后焦虑量表（LSAS-SR）1-周随访（n =23）3-月随访（n =21）3-月随访（n =24）3-月随访（n =24）3-月随访（n =24）1-周随访（n =22）1-周随访（n =23）L. Ma等人《中华人民共和国电信与信息服务业务经营许6表1基线时参与者的人口统计学和特征男性N（%）高等教育（%）年龄M（SD）偏倚指数（ms）M（SD）Liebowitz社交焦虑量表（LSAS-SR）M（SD）患者健康问卷（PHQ-9）M（SD）广泛性焦虑障碍7项量表（GAD-7）M（SD）情绪调节困难量表（DERS-16）M（SD）Brunnsviken简明生活质量量表（BBQ）M（SD）二维厌恶（N=22）8(36%）16(73%）40.23（13.53）9.47（37.29）63.91（20.61）6.09（3.60）4.64（4.11）37.50（14.08）52.23（16.76）2D中性（N=23）14(61%）14(61%）39.35（12.40）-23.39（48.28）62.22（18.15）5.74（3.43）4.96（2.87）31.74（8.32）43.61（16.12）3D厌恶（N=25）11(44%）13(52%）35.92（10.88）9.11（37.72）65.28（27.37）4.48（3.50）4.68（4.07）36.00（16.21）54.40（26.62）3D中性（N=25）15(60%）14(56%）38.08（13.08）-2.21（32.80）67.72（23.52）5.48（4.10）5.40（4.32）39.76（15.75）46.84（18.65）组间比较χ2= 4.07，p=0.254χ2= 2.33，p=0.508F（3，91）= 0.53，p=.660 F（3，91）= 3.56，p=.017 F（3，91）= 0.25，p=.862F（3，91）= 0.85，p=0.470F（3，91）=0.20，p=0.898F（3，48.7）= 2.12，p=0.110F（3，50.3）= 1.50，p=0.226注. 对所有其他测量进行ANOVALevene检验显示，DERS-16（p=.02）和BBQ（p=.02）违反了方差齐性假设，因此在不假设等方差的情况下进行了这两项ANOVA对于偏差指数，Tukey检验显示，与2D厌恶组和3D厌恶组相比，2D中性组在基线时具有显著更低的平均偏差指数0.05<磅对于组间比较，对性别和教育进行Pearson卡方检验。在ABM训练后，他们的注意力偏差得到了可靠的改善（图1）。 5）。3.3. 焦虑变化采用混合模型方法分析焦虑评分信息准则（AIC），值范围为2986.3（仅时间效应）至3353.8（仅含截距的零模型）。型号对比详见补充资料。使用完整模型进行线性混合将时间、条件、2D/3D刺激以及所有双向和三向交互建模为固定效应。随机截取，随着时间的推移在四组中发生了变化。两个虚拟编码变量取代了组变量，以分离训练条件（厌恶=0 vs.中性=1）和所用刺激（2D=0 vs.3D= 1）。我们使用R中的nlme（）包（Pinheiro和Bates，2014）比较不同模型对使用Akaike每个参与者的随机斜率被建模为随机效应。对于主效应，只有时间是显 著 的 --< 平 均 而 言 ， 参 与 者 在 每 次 连 续 评 估 中 的LSAS-SR 评 分 降 低 了 4.6 分 （ t （ 265 ） =-3.45 ，p.001，Nagelkerke 的伪r2 = 0.65 ）。没有其他的主效应或交互作用是显著的L. Ma等人《中华人民共和国电信与信息服务业务经营许7见图4。ABM前后偏倚指数（BI）和焦虑评分（LSAS-SR）趋势线散点图及其随时间的变化。阴影区域表示95% CI。L. Ma等人《中华人民共和国电信与信息服务业务经营许8表2图五. 个体参与者偏倚指数的可靠变化图。截止值被归类为得分低于固定效应参数估计值。效应估计值SE DFt p截止值但未显示可靠变化的数据被归类为“非可靠恢复”。显示可靠变化但没有得分的参与者低于临界点的被归类为“改善”。的参与者截距67.56 5.78 265 11.680.001截距时间−4.57 1.10 265 −3.45 0.001时间条件−3.90 8.09 91 −0.48 0.63二维/三维1.66 7.93 91 0.21 0.83时间x条件1.14 1.85 265 0.61 0.54时间x2D/3D −0.52 1.82 265 −0.29 0.77条件x2D/3D 5.92 11.16 91 0.53 0.60时间x条件x2D/3D −0.36 2.57 265 −0.14 0.89你<好，001.（表2）。图6示出了按组分开的随时间的LSAS-SR减少。尽管仅具有时间主效应的简单模型（t（268）=−6.82，p 0.001）具有最低AIC值，但直接将该模型与完整模型进行比较并未显示出显著更好的拟合（似然比=1.75，p= 0.941）。<3.4. 临床意义的变化计算LSAS-SR评分的Jacobson-Truax临床变化指数在这里，我们应用了完整的临床变化指数计算（而不是仅针对偏倚变化进行的可靠变化计算）。对于每个参与者，首先确定可靠的变化（定义为超过1.96 Sdiff的变化），然后应用A标准确定临床变化。A标准基于LSAS-SR评分的样本基线分布-1.96倍的基线标准差被归类为“为了计算可靠的变化标准，使用心理包确定Cronbachα（Revelle，2018）。LSAS-SR的内部可靠性令人满意（α= 0.95）。训练后、1周和3个月随访时的评分均与基线进行比较。在每个时间点，显示出可靠变化（即变化超过1.96 Sdiff）且评分低于没有显示可靠的变化被归类为“不变”。显示LSAS-SR评分可靠增加的患者将被归类为在3个月的随访中，4名参与者被分类为“恢复”，2名“不可靠恢复”，34名“改善”，44名“不变”，4名“恶化”（图11）。 7）。3.5. 次要结局指标使用线性混合模型分析所有次要结局。所有分析均未显示任何显著效果，表明ABM培训对抑郁、普遍焦虑、情绪调节或生活质量4. 讨论本研究调查了基于VR的个人身份匹配任务在降低LSAS-SR评分与临床人群相当的参与者的注意力偏差和社交焦虑方面在一次训练后，我们没有观察到注意力偏差的任何变化。与我们的假设相反，所有组均显示训练后焦虑症状减少（p 0.001，Nagelkerke伪r2=0.65），无论组隶属关系如何（中性与厌恶PIM; 2D与3D刺激）。<在1周和3个月随访时保持这种降低。在3个月的随访中，只有4%的参与者符合临床显著变化的“恢复”标准，而46%的参与者的焦虑评分被归类为“不变”。4.1. 未能检测到偏倚在最近的许多研究中，已经报道了在社交焦虑的个体中缺乏注意力偏差的证据（Boettcher等人，2013; Heeren等人，2015 a; Ma等人，2019; Miloff等人，2015;关于ABM RCT中基线偏倚的最新荟萃分析，请参见Kruijt et al.，2019年）。此外，我们没有发现ABM后偏倚发生变化的证据L. Ma等人《中华人民共和国电信与信息服务业务经营许9见图6。 Liebowitz社交焦虑量表，自我报告（LSAS-SR）评分随时间变化。 误差线表示95% CI。使用PIM任务进行培训（参见Notebaert等人，2015年）。未能检测到偏差的一个潜在解释是点探测任务的可靠性差（例如Chapman等人，2017; Schmukle，2005; Waechter和Stolz，2015）。斯皮尔曼-布朗修正的对半估计偏倚指数的内部可靠性极低（r=0.05）。在我们的研究小组进行的一项相关研究中，使用点探测任务从另一个100名参与者的样本中获得的偏倚指数的可靠性估计值同样较低（r=图7.第一次会议。 Jacobson-Truax（标准A）分类为随时间推移的临床显著变化。L. Ma等人《中华人民共和国电信与信息服务业务经营许10在别处（Ma等人，2019年）。因此，开发可靠的注意力偏差测量应该是ABM研究的首要任务（Huppert等人，2018; Rodebaugh等人，2016年）。如果没有一种可靠的方法来衡量偏差，任何试图实现偏差修正的尝试都是徒劳的4.2. 症状减轻在所有参与者中，ABM培训后社交焦虑评分总体降低，并在3个月随访时保持不变。然而，在临床显著变化方面，只有4%（95例中的4例）的参与者达到了“恢复”状态。许多研究已经报道，活性ABM和模拟ABM都可以引起相似水平的症状减轻（例如Boettcher等人，2013; Bunnell等人，2013; Enock等人，2014; McNally等人，2013年）。这些研究结果似乎表明，即使ABM任务未能测量或改变注意力偏差，也可能在训练过程中产生治疗效果。这种治疗效果的机制很难确定。在我们的研究中，降低的焦虑不能归因于任何特定的训练偶然性或刺激，因为所有组都表现出类似的焦虑降低水平已经提出，非特异性因素如参与研究导致的安慰剂效应也可能有助于ABM研究中的症状减轻（Enock等人，2014年）。类似地，在整个VR会话中观看面部表情的暴露效应可能有助于症状减轻。4.3. 限制目前的研究有一些局限性，在解释结果时需要考虑。首先，我们发现PIM训练后没有偏倚变化，这与Notebaert等人（2015）的原始研究不一致。当涉及到解释结果时，使用新任务会带来自己的挑战，并且与原始研究的比较由于面部表情的变化（即中性与厌恶而不是高兴与愤怒），缺乏压力源任务以及VR的引入而进一步复杂化。在研究计划阶段进行的先验把握度分析表明，为了检测中等效应量（f= 0.25）和α =0.5，总样本量为100足以达到80%的把握度。然而，有人认为ABM对压力源脆弱性的影响可能大于症状减轻（Jones和Sharpe，2017）。因此，目前的研究可能没有足够大的样本量来检测ABM效应，特别是在没有压力源任务的情况下。其次，所有的结果措施，除了注意力偏差是自我报告。我们研究中的参与者没有通过正式的诊断标准进行评估，因此不能被认为是临床人群。然而，基线时的平均LSAS-SR评分为65，这表明可能的SAD诊断（Rytwinski等人，2009年）。第三，本研究中使用的面部表情没有得到验证。在数据收集过程中，来自实验者的报告指出，一些参与者如何将负面的面部表情视为“愤怒”而不是“厌恶”。第四，由于目前的研究缺乏一个等待名单对照组，很难辨别症状减轻是ABM特异性的，还是由于参加临床研究引起的自发恢复或安慰剂效应等因素5. 结论综上所述，一个单一的会话，基于VR的PIM任务并没有导致ABM特定的注意力偏差或焦虑症状的减少。朝向中性的训练和朝向厌恶的训练都达到了相似的焦虑减少水平，并在3个月的随访中保持不变。焦虑的减少不能归因于注意力偏差的变化，因为我们在基线时未能检测到偏差，也不能通过ABM训练改变偏差。在我们能够正确评估疗效之前，需要更准确、可靠和精确的注意力偏差任何反弹道导弹程序。开放科学和预注册我们坚持开放科学的原则。遗憾的是，目前的研究在数据收集开始之前没有预先登记。为了最好地弥补预注册的不足，当前研究中使用的所有数据以及用于数据清理和分析的完整R脚本都将开放访问。利益冲突声明作者声明无利益冲突。确认本研究部分由Riksbankens Jubileumsfond资助（P15- 0795：1）。我们要感谢纽约州立大学宾汉姆顿分校的Lijun Yin教授和他的研究小组慷慨地提供了BP4D自发数据库作为我们研究中使用的刺激的源材料我们还要感谢William Hamilton和Mimerse为研究中使用的VR程序所做的宝贵工作;亚历山大·米洛夫，共同撰写了成功的研究基金申请;菲利普·林德纳，共同撰写了伦理学申请。附录A.补充数据本 文 的 补 充 数 据 可 在 doi.org/10.1016/j.invent.2020.100334 上 找到。引用Amir，N.，Elias，J.，Klumpp，H.，Przeworski，A.，2003年。威胁的注意偏向恐惧症：促进处理威胁或难以从威胁中脱离注意力？行为举止。Res. 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