偏见的笑脸面对中国患者抑郁症的分类处理

文摘

我们探讨了面对分类处理机制在抑郁症患者,特别是笑脸的偏见在面临萧条的分类处理。三十的首发抑郁症患者在哈尔滨医科大学第一附属医院被选为大萧条,而健康的人与年龄、性别和教育程度被分配到对照组。汉密尔顿抑郁量表和汉密尔顿焦虑量表是用来选择研究对象;然后,我们被迫面对分类模式用于收集行为(响应时间和精度)和事件相关电位(ERP)研究对象的数据。组之间的差异估计使用重复测量方差分析。分类的总响应时间在抑郁症组长于对照组,正确的利率较低,差异具有统计学意义( )。N170成分分析表明,抑郁组长时间的延迟,和数据具有统计上的显著差异( )。分类笑脸时,抑郁症患者表现出减少N170振幅和延迟时间的延长一些大脑区域与健康人相比。抑郁的认知偏见可能是由于长期积极的面部信息的处理和困难,产生积极的情绪反应。

1。介绍

抑郁症是全球疾病和残疾的主要原因,与抑郁症和> 3亿个人生活(1]。10%至15%的抑郁症患者自杀风险(2]。一项调查显示,中国的经济负担由于抑郁症超过600亿元(2]。

学者们探讨了抑郁症病因学的机制从遗传、生化、和心理方面,但具体机制尚不清楚。认知因素,尤其是认知偏见(处理对负面刺激偏见),发生的一个主要原因是,抑郁症状的延续和发展3]。抑郁症的认知模型表明,抑郁个体倾向于属性负面含义中性刺激和加强治疗抑郁的刺激。随后,许多研究已经证实抑郁患者倾向于选择负面信息符合他们的消极模式因为消极的认知模式在他们的大脑在处理外部信息4]。研究表明,抑郁症患者有面部表情识别的重要障碍5]。文献也表明,抑郁个体倾向于夸大负面刺激(6,7和悲伤的面孔更兴奋8]。抑郁症患者更容易判断笑脸中性刺激,中性面孔消极刺激,无法区分模糊面临负面刺激。健康的人更有可能解释中性表达阳性表达(6,7]。许多与事件相关电位(ERP)的研究表明,抑郁症患者有偏见情绪处理和有更高的分数在评估悲伤的强度(9]。

然而,证据不一致。一些学者还没有发现抑郁症患者有特殊意义的感知(情感和面部表情判断)不足10]。几项研究已经证明没有区别在重度抑郁症情绪刺激的处理(6,9,11];其他人已经报道的差异的处理或悲伤或快乐的表情都(4,12]。学者也指出,负面信息处理障碍的抑郁症患者是由于积极的表情识别能力的下降和负面表情刺激的增强识别能力,这是与抑郁症状的严重程度密切相关。一些学者认为,抑郁症是由于减少的负面偏好对积极刺激的响应(13,14]。

值得注意的是,在正常的受试者,快乐面部优势(HFA)存在于正常的脸分类处理10,15),但在抑郁症患者,障碍处理已观察到幸福的表情。抑郁症患者难以区分积极的社会刺激(例如,幸福的表情)6,16,17]。上的细微差别是抑郁症患者缺乏积极的情感识别,尤其是快乐面孔识别障碍,这可能导致负面状态的恶化或产生负面的社会效应。欢颜评价分数的抑郁症患者显著下降,明显低于健康和抑郁组(18]。研究还证实,评价的积极情绪刺激减少抑郁症患者,使他们感到在处理积极材料不足。积极的刺激引起的抑郁症患者不能摆脱抑郁状态,和抑郁症患者有负面的脸注意偏好(19]。“注意避免”的正脸也被描述加剧抑郁个体的消极认知偏见,使他们很难摆脱负面情绪,达到正常状态20.]。

总之,研究面临的结果分类和处理抑郁症患者不一致,因为不同的研究范式、研究方法、抑郁症的严重程度和年龄。根据抑郁症的情绪处理,其他研究抑郁症的情绪处理的最常用方法是人脸识别任务(21),点探测任务(22),和视觉搜索任务(16]。相比之下,面临的任务分类基于分类速度已经涉及较少,大部分的研究集中在识别悲伤和抑郁患者的抑郁。比较的笑脸也进行了精度23]。是否有HFA影响抑郁症患者的面部表情分类仍未得到解决。抑郁症患者的分类模式是否一样健康个体没有相关文献报道。

1.1。这项研究的目的是

本研究的目的是确定HFA效应存在于首发,drug-naive,抑郁症患者,尤其是笑脸的偏见面临萧条的分类处理。本研究的目的是分析抑郁症患者的脸的分类和处理机制,并提供一个抑郁症的诊断和临床预测的基础。

2。材料和方法

2.1。主题

研究对象包括30个抑郁症患者和30名健康个体选择在医院门诊部在哈尔滨,中国。受试者的抑郁和控制匹配组性别、年龄、教育水平;两组之间没有显著差异( )。所有受试者右手正常或纠正视力。实验计划符合赫尔辛基宣言,并得到伦理委员会的批准。了解该研究的目的和内容后,所有受试者签署知情同意书。

受试者被诊断为抑郁症的第一集,dsm - iv中描述。受试者在18岁至55岁之间,没有精神病药物,和家族遗传史是不起眼的。控制和抑郁组与年龄、性别和教育水平。也满足以下标准:不严重的生理疾病,没有神经精神疾病,也没有服用抗焦虑、抑郁、和精神药物。

2.2。方法

2.2.1。研究工具

一般情况问卷调查收集了性别、年龄、婚姻状况、教育水平的受试者,以及他们是否服用精神药物在1个月和是否有抑郁症患者的家庭。

(1)汉密尔顿抑郁量表(HRSD)。HRSD编制的汉密尔顿。天平的评价方法很简单,和标准是明确的。17项被用于这项研究。的规模是由七个因素:焦虑、躯体化、认知障碍、体重、昼夜变化,睡眠障碍,障碍,和绝望。如果抑郁总分< 7个人没有抑郁症的症状。如果抑郁总分> 17日个人可能有轻度或中度抑郁。如果总分> 24,个人不得有严重的抑郁症24]。

(2)汉密尔顿焦虑量表(HAMA)。哈马由14个项目分为两个维度(身体和精神焦虑)。规模是由五个等级的0 - 4分(总 点,可能严重的焦虑;总 点,明显的焦虑;和总 分、焦虑)。一般界定值14分。

2.2.2。刺激

所呈现的刺激序列E-prime软件。刺激材料提取面部系统中国情绪图片系统(25]。九十情绪面孔,30笑脸,30中性面孔,30选择悲伤的面孔。每张脸的性别比例是1:1。刺激的例子在图所示1。识别和强度不同的面部表情。没有观察到显著差异程度、大小、亮度、对比,和空间频率的软件处理后的图片是相同的。

2.2.3。过程

实验是在一个安静和light-appropriate电生理实验室进行的。受试者坐在一个17寸电脑屏幕的分辨率 像素。60 Hz刷新率。眼睛和屏幕之间的距离是80厘米。实验的背景屏幕是浅灰色的。实验分为两个阶段(实践和实验阶段)。在演习中,18岁的照片。受试者判断面部表情信息(快乐,中性,sad)所代表的脸,然后尽快回应的关键。正确的练习达到率> 90%,才可能受试者进入正式实验。

在正式实验中,有四个街区。每个块包含102次试验。每个面提出了300 ms。脸上呈现在屏幕上时,参与者被要求法官面部表情信息所代表的脸(快乐、中性和悲伤)。接下来,他们被要求尽快按下按钮,记录参与者的响应时间和正确的速度。每个面立即提出,不能是相同的。当三个或三个以上面临相同的表达式,键盘采用平衡匹配的原则。在实验之前,18试验培训。每一块之间,参与者可以休息1 - 2分钟。

2.2.4。脑电图(EEG)记录和分析

EEG记录32 Ag / AgCl电极安装在一个定制的帽子(ECI;美国伊顿,哦)。根据扩展10 - 20系统,EEG与0.20 -100 Hz带通采样。鼻子的顶端在录音,作为参考和电极阻抗保持低于5 kΩ。

脑电图是分段获得时代开始之前200 ms和结束画面出现后800毫秒。工件校正传统构件(例如,眨眼)是由意味着“密集阵列研究的统计校正工件。“EEG段平均分别为每个参与者和每个面刺激(至少50试验条件)。平均波形数字,有低通30 Hz(24分贝/倍频程)。基于文献[26,27)和审查的头皮N170振幅分布,统计分析是局限于后外侧区域(T5, T6、A1和A2)在右半球和同族体网站在左边。对于每一个主题,每个ERP组件的峰值26,27)被确定为120年和220年之间最负峰女士(N170)。后续视觉审查确保最负值代表真正的山峰而不是时代的端点。

2.2.5。数据分析

一般的人口数据和行为结果,如年龄、教育水平、HRSD分数,和哈马得分,进行了分析。正确的汇率计算,错误的数据删除。接下来,分析了响应时间重复测量方差分析,用 随着统计显著水平的差异。

这些测量重复措施三方提交混合模型方差分析,在面对情感(快乐、中性和悲伤),半球(左和右),和站点(A1 / A2和T5 / T6)作为受试因素和组(抑郁和控制)主客体之间的因素。自由度是纠正在必要时使用Greenhouse-Geisserε的校正因子。

3所示。结果

3.1。比较抑郁和对照组之间的人口数据

表1介绍了大萧条和控制组织的人口数据。年龄没有显著差异和焦虑抑郁和健康对照组之间的分数( )。抑郁组的抑郁评分明显高于对照组,差异具有统计学意义( )。

3.2。行为的结果

3.2.1之上。抑郁和对照组之间的精度比较

类型的面部表情(快乐,中性,sad)被用作类内因素,和组(抑郁和对照组)作为群体间的因素重复测量方差分析。结果表明主要影响面部表情分类的准确性是重要的( , , )。之间的显著差异是观察抑郁和对照组在面部表情分类的准确性( )。分类的准确性的面部表情抑郁组明显低于对照组。面部表情和团体之间的交互是不重要的( , , )。的详细信息如表所示2。

3.2.2。比较抑郁和对照组之间的反应时间

计算响应时间之前,每个参与者被收集的数据进行预处理来删除数据超出了标准偏差(±3)。大约7%的数据被删除,和不同面部表情的分类响应时间被删除。的响应时间抑郁和对照组之间的面部表情分类如表所示3。使用面部表情(快乐,中性,sad)的类内因素和组(抑郁和对照组)作为群体间的因素重复测量方差分析表明,面部表情分类的主要作用是重要的( , , )抑郁组的总体响应时间( ms)显著长于对照组( 女士;表3);差异具有统计学意义( )。面部表情和组之间无显著交互作用观察( , , )。

3.2.3。比较抑郁和对照组之间的N170组件

结果表明N170最明显的消极成分后颞叶和枕叶区域刺激后的女士在120年和220年之间(数字2和3)。

T5和T6的N170振幅电极进行了分析。结果显示无显著差异在N170的振幅之间的抑郁和对照组( )。结果显示显著差异的主要影响面部表情( , , ),的交互影响 ( , , ),和面部的相互影响 ( , , )。没有显著差异在半球间的交互作用( )。进一步的分析表明,当分类快乐的脸,有一个显著差异在两组之间的N170的振幅( ),而抑郁组的N170的振幅降低(图2)。没有显著差异的振幅N170抑郁和对照组之间在处理悲伤的和中性的面孔( )。没有显著差异之间的振幅不同面部表情的N170两组( )。在对照组,笑脸是引起的N170的振幅最大,明显大于由中立的和悲伤的面孔( , , )。两组之间没有显著差异( ;图3),这一发现表明,抑郁症患者的面部表情分类受损。在主半球效应没有显著差异, , ,和 ( )。

N170延迟T5和T6电极的分析显示两组之间的显著差异( ),抑郁组的延迟很长时间。没有显著差异的延迟之间的N170抑郁和对照组( ;图2当快乐的面孔(分类 )。当中性分类和悲伤的脸,抑郁组的延迟时间比对照组( )。

N170 A1和A2的振幅进行了分析。结果显示无显著差异在N170的振幅之间的抑郁和对照组( )。面部表情的主要作用是重要的( , , )。的交互影响 是重要的( , , ,和其他人)。当分类快乐的脸,有显著差异振幅之间的N170抑郁和对照组( ),抑郁组的N170的振幅降低。悲伤和中性的面孔,两组之间没有显著差异( ;图3)。有显著差异的延迟之间的不同面部表情抑郁和控制组织( , , )。因此,引起的N170的振幅对照组是最小的笑脸,显著低于中性和悲伤的表情(图3)。没有中立的和悲伤的面孔之间的显著差异( ),这表明两组有不同的分类机制。

N170 A1和A2的延迟进行了分析。结果表现出显著差异在抑郁和对照组之间的延迟时间( )。面部表情的主要作用是重要的( , , )。抑郁组长时间的延迟。面部的相互影响 是重要的( )。当分类不同的面部表情,有显著性差异的N170抑郁和对照组之间的延迟时间( )。不同面部表情的分类延迟抑郁组的是长时间的。没有显著差异的N170延迟不同面部表情分类抑郁症组( )。在对照组,延迟的快乐表情明显短于中性和悲伤面孔;两组之间没有显著差异( )。

4所示。讨论

4.1。行为分析的表达分类模式在大萧条和对照组

在这项研究中,面部表情分类的精度和响应时间是获得使用面部表情分类的任务。抑郁症患者的整体响应时间长于对照组,和有一个HFA效果。这些发现表明,抑郁症患者在面对分类处理阶段,反应速度下降,导致处理速度放缓。在这个阶段,抑郁症患者可能有认知障碍处理。

在这项研究中,不同表情的脸分类影响抑郁症患者进行了研究,结果表明,与文献[这是不一致的6,18,28]。主要原因可能如下。首先,本研究中使用的刺激材料不同于先前的研究中使用。本研究中使用的刺激材料是真实的中国人民而不是卡通或扭曲的脸。第二,本研究基于面部表情分类的速度,这也是本研究的创新优势。最可能的原因是,抑郁患者认知功能障碍的分类。

4.2。生理机制分类模式的抑郁和对照组

在这项研究中,我们首先分析电生理学的改变面部表情分类相比,抑郁症患者的面部表情分类模式,对照组和试图解释抑郁症患者认知障碍的机制。我们没有发现差异之间的N170振幅抑郁和对照组面对分类处理,和N170是长时间的延迟。当分类快乐面孔,抑郁组展示了N170减少振幅和延迟时间的延长一些大脑区域与对照组相比。相比之下,在分类难过和中性面孔,没有观察到显著差异在N170抑郁和对照组之间的振幅。

与对照组相比,面部表情分类处理的模式是不同的抑郁组的,并没有差别的延迟和振幅面部表情抑郁组的分类处理。结果表明,没有显著差异的处理面部表情在抑郁症患者脑电图的水平,和抑郁症的HFA效应消失。也就是说,积极的处理优势面临消失。

本研究直接比较了个人水平的脸(快乐、中性和悲伤)和诱发显著的N170组件,支持结论的文献[29日]。ERP研究表明,抑郁症患者的反应并没有增加负面信息,与积极的信息,降低了受损的处理(13,30.]。抑郁症患者的认知障碍才造成的“缺席”或“回避”的正脸。这项研究是第一个详细说明抑郁症患者的积极“回避”从脸的角度分类。我们进一步证实,积极避免抑郁症的可能源自早期前的分类处理阶段结构编码和处理阶段分类后的处理。在这个阶段,认知控制障碍的积极刺激抑郁患者会导致消极刺激的相对增益处理相对于积极的刺激和stimulus-oriented处理。的上下文中工作,抑郁症早期抑制对负面信息的影响(31日),这表明抑郁症患者可能有更高的感知灵敏度消极情绪信息。这种消极偏见脑电生理学的机制显示,抑郁症的发生一方面是由于认知控制系统调节的失败的生产和评价积极情绪,它提供了一个基础为进一步修订的负面偏见理论萧条。

在这项研究中发现了一个值得注意的现象。我们的研究集中在首发,drug-naive病人。行为结果表明,面部表情和团体之间的相互作用不显著,抑郁症患者的响应时间减少。这一发现是不一致的与其他研究[20.]。在脑电图层面上,有显著差异的交互影响面部表情和组对延迟和振幅。抑郁症患者的HFA效果消失了。具体来说,积极的处理优势面临消失,抑郁组没有差异分类处理不同的面部表情。没有差别的振幅和延迟症状和控制之间的中性的和悲伤的面孔。这些结果表明抑郁症患者认知信息处理的偏见。值得注意的是,表达式的偏差分类信息,异常积极的情感反应,ERP的减少引起的振幅笑脸抑郁组表明,抑郁症患者较少关注快乐的脸,避免增加。分类的快乐在抑郁症患者的面部表情,ERP振幅明显低于对照组,和延迟时间明显长于对照组。drug-naive,首发抑郁症患者不能完全理解积极的物质刺激在分类阶段,评估的积极刺激太低,他们无法消除抑郁通过积极的感应材料,而加剧的负面认知偏见对抑郁症患者抑郁和很难摆脱负面情绪。

5。本研究的局限性

目前的研究是有限的实验组病例数。实验组并不大;然而,所有的受试者被诊断为首次抑郁症临床精神科医生。真的很难收集大量的患者按照诊断标准。临床样本,本研究的病例数不少于大多数类似的已发表的研究。我们会考虑做一个后续推论未来研究来验证我们的结论。由于ERP技术的空间分辨率较低,需要配合其他认知研究方法在很多研究中涉及认知的大脑区域。

数据可用性

使用的数据来支持本研究的发现也没有提供,因为数据形成一个正在进行的研究的一部分。

的利益冲突

作者宣称没有利益冲突。

确认

这项研究受到了中国国家自然科学基金(81773536)。

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