로봇 팔에 도달하는 패러다임을 사용하여 통증 관련 회피 행동 조사
Summary
회피는 만성 통증 장애의 중심이지만 통증 관련 회피를 검사하기위한 적절한 패러다임이 부족합니다. 따라서, 우리는 통증 관련 회피 행동이 어떻게 학습되는지(취득), 다른 자극(일반화)으로 확산되는 방법, 완화(소멸)로 의지를 조사할 수 있는 패러다임을 개발했으며, 이후에 어떻게 다시 나타날 수 있는지(자발적 복구).
Abstract
회피 행동은 급성 통증에서 만성 통증 장애로의 전환에 중요한 기여입니다. 그러나, 실험적으로 고통 관련 회피를 조사하기 위하여 생태학적으로 유효한 패러다임의 부족이 있었습니다. 이 격차를 메우기 위해, 우리는 고통 관련 회피 행동의 발달의 근본적인 기계장치를 조사하기 위하여 패러다임 (로봇 팔에 도달하는 패러다임)를 개발했습니다. 기존의 회피 패러다임 (주로 불안 연구의 맥락에서) 종종 파블로비안 공포 컨디셔닝 절차 동안 위협과 관련된 자극에 중첩 실험자 지시, 저비용 응답으로 회피를 운영했다. 대조적으로, 현재의 방법은 회피의 기악 학습 (취득)의 관점에서 증가 생태학적 타당성을 제공하고, 회피 응답에 비용을 추가하여. 패러다임에서 참가자들은 시작점에서 로봇 팔을 사용하여 대상까지 팔에 도달하는 움직임을 수행하고 세 가지 다른 운동 궤적을 자유롭게 선택합니다. 운동 궤적은 고통스러운 감전 자극과 짝을 이룰 확률과 편차및 저항측면에서 필요한 노력에서 다릅니다. 특히, 고통스러운 자극은 증가된 노력을 요구하는 움직임을 수행하는 비용으로 (부분적으로) 피할 수 있습니다. 회피 동작은 각 시험에서 가장 짧은 궤도에서 최대 편차로 작동됩니다. 새로운 패러다임이 회피의 획득을 이해하는 데 어떻게 도움이 될 수 있는지 설명하는 것 외에도, 우리는 (1) 다른 자극 (일반화)에 대한 회피의 확산을 검사하는 로봇 팔 도달 패러다임의 적응을 설명하고, (2) 실험실에서 임상 치료를 모델링 (응답 예방을 이용한 회피의 소멸), 뿐만 아니라 (3) 모델링 재발, 그리고 소멸 후 회피의 반환(자발적인 복구). 생태학적 타당성이 증가하고 확장 및/또는 적응에 대한 수많은 가능성을 감안할 때, 로봇 팔에 도달하는 패러다임은 회피 행동에 대한 조사를 용이하게 하고 기본 프로세스에 대한 이해를 증진시키는 유망한 도구를 제공합니다.
Introduction
회피는 신체 적 위협을 신호 통증에 적응 반응입니다. 그러나 통증이 만성적으로 변질되면 통증과 통증과 관련된 회피는 적응적 목적을 잃게됩니다. 이에 따라 만성통증1,2,3,4,5,6,7,8의 공포 회피 모델은 고통의 잘못된 해석을 치명적인 것으로 간주하고, 회피 행동을 동기를 부여하는 고통의 두려움을 유발합니다. 과도한 회피는 만성 통증 장애의 발달 및 유지 보수로 이어질 수 있으며, 일상적인 활동 및 포부1,2,3,4,5,9의신체적 사용 및 감소된 참여로 인해. 더욱이, 고통의 부재가 회복보다는 회피에 잘못 기인될 수 있다는 것을 감안할 때, 고통 관련 공포및 회피의 자립 주기를 설치할 수 있습니다10.
불안 문학에 회피에 최근 관심에도 불구 하 고11,12,통증 도메인에 회피에 대 한 연구는 아직 초기 단계에. 이전 불안 연구, 영향력 있는 2 인자 이론에 의해 유도13,일반적으로 회피를 운전 하는 두려움을 가정 했다. 이에 따라, 전통적인 회피패러다임(12)은 두려움을 확립하는 첫 번째 단계(파블로비안 컨디셔닝14상)와 회피를 검사하는 두 번째 단계(기악15상)의 두 가지 실험 단계를 수반한다. 차동 파블로비안 컨디셔닝 동안 중립 자극(조건부 자극, CS+, 원)은 본질적으로 역경 자극(무조건 자극, 미국, 예를 들어 감전)과 결합되어 무조건적인 반응(예: 공포)을 생성합니다. 두 번째 제어 자극은 미국(CS-; 예를 들어 삼각형)과 결합되지 않습니다. 미국과 CS의 페어링에 따라 CS+는 미국이 없는 경우 그 자체로 두려움을 불러올 것입니다(조건된 응답, CR). CS-는 신호 안전에 와서 CRs를 트리거하지 않습니다. 나중에, 악기 컨디셔닝 하는 동안, 참가자는 자신의 행동 (응답, R; 예를 들어, 버튼 프레스)이 특정 결과 (결과)로 이어질 것을 배운다; O, 예를 들어, 충격의 누락)15,16. 응답이 부정적인 결과를 방지하면 해당 응답이 되풀이될 가능성이 높아진다. 이를 음의보강(15)이라고한다. 따라서, 전통적인 회피 패러다임의 파블로비안 단계에서 참가자들은 먼저 CS-미국 협회를 배웁니다. 그 후, 기악 단계에서는 실험자 지시 회피 응답(R)이 도입되어 CS 프레젠테이션 중에 수행될 경우 미국을 취소하여 R-O 협회를 설립합니다. 따라서, CS는 차별자극(SD)이되어, 조건된 R15의성능에 대한 적절한 순간을 나타내고 동기를 부여하는 것이다. 통증 보고서17 및 통증 관련 얼굴 표정18의도구 컨디셔닝을 보여주는 일부 실험 외에도 통증의 도구 학습 메커니즘에 대한 조사는 일반적으로 제한됩니다.
위에서 설명한 표준 회피 패러다임은 많은 공정을 근본적인 회피를 해명했지만5,19에는몇 가지 제한이 있습니다. 첫째, 실험자가 회피 응답을 지시하기 때문에 회피 자체의 학습 또는 인수를 검사하는 것을 허용하지 않습니다. 참가자가 여러 궤적 사이에서 자유롭게 선택하고, 따라서 어떤 응답이 고통스럽고 안전하며 어떤 궤적을 피/피하지 않는지 알아보려면, 회피가 통증9에대한 자연스러운 반응으로 나타나는 실제 생활을 보다 정확하게 모델합니다. 둘째, 전통적인 회피 패러다임에서 버튼 누르기 회피 응답은 비용 없이 제공됩니다. 그러나 실제 생활에서 회피는 개인에게 매우 비용이 많이 들 수 있습니다. 실제로, 고비용 회피는 특히 매일 작동5를방해합니다. 예를 들어, 만성 통증의 회피는 사람들의 사회 및 직장 생활을 심각하게 제한 할 수있습니다 9. 셋째, 버튼을 누르지 않거나 누르지 않는 것과 같은 이분적인 응답은 다른 정도의 회피가 발생하는 실제 생활을 잘 나타내지 않습니다. 다음 섹션에서는 로봇 팔에 도달하는패러다임(20)이 이러한 한계를 어떻게 해결하는지, 기본 패러다임을 여러 개의 새로운 연구 질문으로 확장할 수 있는 방법을 설명합니다.
회피의 취득
패러다임에서 참가자들은 로봇 팔을 사용하여 시작점에서 대상까지 팔에 도달하는 움직임을 수행합니다. 그들은 밀접 하 게 고통 특정, 두려움을 불러 일으키는 자극 을 닮은 때문에 움직임은 악기 응답으로 사용 됩니다. 공은 사실상 화면상의 참가자의 움직임을나타내며(그림 1)를통해 참가자가 실시간으로 자신의 움직임을 따를 수 있도록 합니다. 각 시험 기간 동안, 참가자는 세 개의 아치 (T1-T3)로 화면에 표현 된 세 가지 운동 궤적 중 자유롭게 선택하고, 얼마나 힘든지, 그리고 고통스러운 감전 자극 (즉, 통증 자극)과 짝을 이룰 가능성에 대해 서로 다릅니다. 노력은 가능한 가장 짧은 궤도에서 편차로 조작되고 로봇 팔의 저항이 증가합니다. 특히 로봇은 편차로 저항이 선형적으로 증가하도록 프로그래밍되어 있으며, 이는 참가자가 이탈할수록 로봇에 더 많은 힘을 발휘해야 한다는 것을 의미합니다. 더욱이, 통증 관리는 가장 짧고 쉬운 궤적 (T1)이 항상 통증 자극 (100 % 통증 / 편차 또는 저항)과 짝을 이룰 수 있도록 프로그래밍됩니다. 중간 궤적 (T2)은 통증 자극을받을 수있는 50 %의 확률과 결합되지만 더 많은 노력이 필요합니다 (적당한 편차 및 저항). 가장 길고 가장 노력한 궤적(T3)은 통증 자극과 짝을 이루지 못하지만 목표에 도달하기 위해 가장 많은 노력을 기울여야 합니다(통증/가장 큰 편차, 가장 강한 저항). 회피 동작은 예: 버튼을 누르거나 누르지 않는 것보다 더 지속적인 회피 척도인 평가판당 최단 궤도(T1)의 최대 편차로 작동됩니다. 또한, 회피 응답은 증가 노력의 비용으로 온다. 더욱이, 참가자들이 자유롭게 운동 궤적 중에서 선택하여 실험R-O(운동 궤적-통증) 사태에 대해 명시적으로 통보받지 못한다는 점을 감안할 때, 회피 행동은 기악을 기습적으로 획득한다. 운동 관련 고통과 고통 기대의 온라인 자기 보고 공포는 다른 운동 궤적을 향한 조건부 공포의 측정으로 수집되었습니다. 고통 기대는 또한 비상 인식 및 위협 평가21의인덱스입니다. 이러한 변수의 조합을 통해 공포, 위협 평가 및 회피 동작 간의 상호 작용을 면밀히 조사할 수 있습니다. 이 패러다임을 사용하여, 우리는 지속적으로 회피의 실험적 인수를입증했다 20,22,23,24.
회피의 일반화
우리는 회피23의일반화를 조사하기 위해 패러다임을 확장했습니다 -과도한 회피로 이어지는 가능한 메커니즘. 파블로비안 공포 일반화는 CS+(일반화 그라데이션)와 유사성이 감소하면서 공포가 감소하는 기존 CS+와 유사한 자극 또는 상황(일반화 자극, GSs)에 대한 공포의 확산을 의미한다25,26,27,28. 공포 일반화는 자극을 새롭게 배울 필요가 최소화되어 끊임없이 변화하는 환경에서 새로운 위협을 신속하게 탐지할 수있습니다 25,26,27,28. 그러나 과도한 일반화는 안전한 자극(CS-와 유사한 GSs)에 대한 두려움으로 이어져 불필요한고민(28,29)을유발한다. 이에 따라, 파블로비안 공포 일반화를 이용한 연구는 만성 통증 환자가 통증 관련공포30,31,32,33,34를과도하게 일반화하는 반면 건강한 대조군은 선택적 공포 일반화를 보여준다. 그러나 과도한 두려움이 불편함을 유발하는 경우, 과도한 회피는 안전한 움직임과 활동의 회피로 인해 기능장애로 정점될 수 있으며, 일일 활동 단절1,2,3,4,9. 만성 통증 장애에서 중요한 역할에도 불구하고 회피의 일반화에 대한 연구는 부족합니다. 회피의 일반화를 연구하기 위해 적응된 패러다임에서, 참가자는20위에 기술된 절차에 따라 먼저 회피를 얻습니다. 후속 일반화 단계에서 통증 자극이 없는 상태에서 3개의 새로운 운동 궤적이 도입됩니다. 이러한 일반화 궤적(G1-G3)은 각각 이러한 궤적을 닮은 획득 궤적과 동일한 연속체에 놓여 있다. 구체적으로, 일반화 궤도 G1은 T1과 T2, T2와 T3 사이의 G2, 그리고 T3의 오른쪽에 있는 G3 사이에 위치한다. 이런 식으로, 새로운 안전 궤적에 대한 회피의 일반화를 검사 할 수 있습니다. 이전 연구에서, 우리는 자기 보고서의 일반화를 보여 주었다, 하지만 회피, 아마도 통증 관련 공포에 대한 다른 기본 프로세스를 제안 – 회피 일반화23.
대응 방지를 위한 회피 의 소멸
만성 근골격계 통증에서 운동의 높은 두려움을 치료하는 주요 방법은 노출 요법(35)-파블로비안멸종에 대한 임상 대응 36, 즉, 미국36의부재시 CS +와 반복된 경험을 통해 CRs의 감소이다. 만성 통증에 노출되는 동안 환자는 치명적인 믿음과 피해34,37의기대를 확인하기 위해 두려운 활동이나 운동을 수행합니다. 이러한 믿음은 반드시 그 당 고통을 우려하지 않기 때문에, 오히려 기본 병리학, 운동은 항상 클리닉에서 통증이없는수행되지 않습니다 34. 억제 학습 이론에 따르면38,39,멸종 학습은 원래의 공포 기억 (예를 들어, 운동 궤적 통증)을 지우지 않는다; 오히려, 그것은 새로운 억제 소멸 메모리를 만듭니다 (예를 들어, 운동 궤도-통증), 검색에 대 한 원래 공포 메모리와 경쟁40,41. 새로운 억제 기억은 원래 공포메모리(40)보다문맥에 의존하며, 소멸된 공포 메모리가 재출현(공포의 반환)40,41,42에민감하다고판단된다. 환자는 종종 노출 치료 (응답 예방, RPE와 멸종), 회피10,43에안전의 오착을 방지하여 진정한 공포 멸종을 확립하기 위해 노출 치료 중 미묘한 회피 행동을 수행하지 못하게된다.
회피의 반환
회피의 반환의 관점에서 재발은 공포43,44,45,46의멸종 후에도 임상 인구에서 여전히 일반적이다. 여러 메커니즘은 공포의 반환을 초래하는 것으로밝혀졌다하지만 (47)회피에 관한 사람들에 대해 거의 알려져 있다22. 이 원고에서, 우리는 특히시간 40,47의통과로 인한 두려움과 회피의 반환, 즉 자발적인 회복을 설명합니다. 로봇 팔에 도달하는 패러다임은 회피의 반환을 조사하기 위해 2 일 프로토콜에서 구현되었습니다. 1일차, 참가자들은20일이상 설명한 바와 같이 패러다임에서 먼저 인수 교육을 받는다. 후속 RPE 단계에서, 참가자는 회피 반응을 수행할 수 없습니다, 즉, 그들은 단지 멸종하에서 통증 관련 궤적 (T1)을 수행 할 수 있습니다. 2 일 동안, 자발적인 회복을 위해 시험하기 위하여는, 모든 궤적을 다시 유효합니다, 그러나 고통 자극이 없는 상태에서. 이 패러다임을 사용하여, 우리는 성공적인 멸종 후 하루, 회피가22를반환 한 것으로 나타났다 .
Protocol
Representative Results
Discussion
만성 통증 장애1,2,3,4,5,및 전통적인 회피 패러다임(19)에 의해 직면한 한계에 대한 회피의 핵심적인 역할을 감안할 때, (통증 관련) 회피 행동을 조사하는 방법에 대한 필요성이 있다. 여기에 제시된 로봇 팔에 도달하는 패러다임은 이러한 한계를 다룹니다. ?…
Disclosures
The authors have nothing to disclose.
Acknowledgements
이 연구는 네덜란드 과학 연구 기구 (NWO), 네덜란드 (교부금 ID 452-17-002) 및 연구 재단 플랑드르 (FWO-블라안데렌), 벨기에 (부여 ID: 12E3717N)의 수석 연구 펠로우십에 의해 지원되었다. 요한 블라옌의 기부금은 벨기에 플랑드르 정부가 “Asthenes”장기 구조 기금 메투살렘 보조금에 의해 지원되었다.
저자는 마스트리흐트 대학의 Jacco Ronner와 리처드 베닝에게 실험 작업을 프로그래밍하고 설명된 실험에 대한 그래픽을 디자인하고 만들어 주셔서 감사합니다.
Materials
| 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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