Os efeitos do treinamento de inibição de resposta após a recuperação da memória compulsiva em jovens adultos comedores compulsivos: um estudo experimental controlado randomizado, parte 2

Reatividade HPF Cue e 'teste de sabor'. O procedimento é descrito em detalhes nas Informações Suplementares. Resumidamente, 'agradabilidade', 'desejo de comer' e 'probabilidade de compulsão alimentar' foram avaliados para 18 imagens HPF e 18 LPF em uma escala 0–100. A partir desta tarefa, imagens HPF e LPF individualizadas (quatro de cada) foram selecionadas por participante, para uso posterior na sonda visual e nas tarefas Go/No-Go com base nas classificações de reatividade de recompensa mais altas e mais baixas.

A relação entre testes de sabor e memória é um tema de grande preocupação. Nos últimos anos, um crescente número de pesquisas mostrou que os testes de paladar podem ajudar a melhorar a memória e as habilidades cognitivas. Especificamente, veja como os testes de sabor se relacionam com a memória:

Primeiro, o teste do paladar ativa o cérebro e o sistema nervoso. Durante o teste de sabor, precisamos de múltiplos sentidos, como olfato, olfato e paladar, para sentir o sabor dos alimentos. A estimulação destes sentidos pode estimular diretamente o cérebro e o sistema nervoso, melhorando assim a sua capacidade de responder e receber estímulos. Portanto, o teste do paladar pode tornar o cérebro mais aguçado e ativo.

Em segundo lugar, os testes de sabor também podem melhorar a nossa memória. Ao realizar um teste de sabor, precisamos identificar e lembrar o sabor e a textura de cada alimento, e compará-los e identificá-los constantemente. Este processo de memória não só melhora a força e durabilidade da nossa memória, mas também melhora a nossa atenção e concentração, tornando mais fácil lembrar e recordar coisas.

Finalmente, os testes de sabor também podem promover o desenvolvimento intelectual e as capacidades de aprendizagem. O teste do paladar não só estimula o cérebro e o sistema nervoso, mas também está intimamente ligado à cognição e à emoção. Através de testes de sabor, podemos melhorar a nossa inteligência e capacidade de aprendizagem, mostrar o nosso pensamento diversificado e promover a melhoria das capacidades de comunicação interpessoal e psicológica.

Em suma, os testes de sabor podem melhorar as nossas capacidades cognitivas e memória, e promover o nosso desenvolvimento intelectual e capacidades de aprendizagem. Portanto, no dia a dia, devemos prestar mais atenção e participar de diversos testes de sabor para melhorar nossas habilidades cognitivas e de pensamento. Percebe-se que precisamos melhorar a memória, e a Cistanche deserticola pode melhorar significativamente a memória, pois a Cistanche deserticola também pode regular o equilíbrio dos neurotransmissores, como aumentar os níveis de acetilcolina e fatores de crescimento. Estas substâncias são muito importantes para a memória e a aprendizagem. Além disso, a carne também pode melhorar o fluxo sanguíneo e promover o fornecimento de oxigênio, o que pode garantir que o cérebro receba nutrientes e energia suficientes, melhorando assim a vitalidade e a resistência do cérebro.

Clique em conhecer maneiras de melhorar a função cerebral

Antes da classificação das imagens, os participantes selecionaram um lanche HPF preferido em um “menu” e foram informados de que o comeriam depois de avaliar algumas imagens de alimentos, em um “teste de sabor” simulado. O alimento selecionado foi colocado na frente do participante e visível durante as avaliações de todas as imagens de alimentos e ao final, a própria classificação da imagem foi avaliada para 'desejo de comer' e previsão de 'prazer' pré-consumo e seus atributos de sabor, verdadeiro' prazer” e “querer mais”, pós-consumo. A comida foi consumida de acordo com instruções na tela que exigiam que os participantes “pegassem a comida”, “se preparassem para comer” e “comissem a comida”.

Tarefa ir/não ir. O viés de resposta à compulsão alimentar foi avaliado e retreinado por meio de uma tarefa Go/No-Go, adaptada de Houben e Jansen42 e seguindo pesquisas anteriores 38,62. Detalhes completos da tarefa são fornecidos nas Informações Suplementares e na Ref.63.

Uma 'versão de avaliação' da tarefa foi utilizada nas Sessões 1 e 3 e uma 'versão de modificação' na Sessão 2 (sessão de 'intervenção'). Os parâmetros da tarefa eram idênticos em ambas as versões, exceto que os bingefoods HPF foram emparelhados com respostas 'No-go' e as imagens LPF emparelhadas com respostas 'Go' em testes de 100% na versão 'modificação'. A versão “simulada” da tarefa Avançar/Não Avançar na sessão 2 foi simplesmente a versão de “avaliação”; com paridade entre os requisitos para respostas Go- ou No-go para todos os tipos de estímulo (HPF binge food, LPF ou filler). Os índices avaliados de viés de resposta foram taxas de erro, tempos de reação medianos, viés de resposta de sensibilidade (d-prime) (critério C) e viés de indexação para 'ir' para imagens independentemente do requisito de resposta42.

Sonda visual. O rastreamento ocular em uma tarefa dot-probe foi usado para avaliar o viés de atenção aos estímulos LPF e HPF auto-selecionados. Todas as imagens alimentares foram emparelhadas com imagens não alimentares correspondentes e o tempo de permanência e a latência da primeira fixação foram calculados como índices de atenção sustentada e automática, respectivamente. Detalhes em Informações Suplementares.

Recuperação excessiva de memória e controle de não recuperação. Os participantes dos grupos BMR + RIT e BMR + sham foram submetidos à Binge Memory Retrieval (BMR), que seguiu um procedimento paralelo àqueles que usamos com sucesso em estudos anteriores sobre reconsolidação de memória de recompensa desadaptativa . O procedimento BMR foi apresentado aos participantes como uma repetição da tarefa de “teste de sabor” da sessão (ou seja, reatividade ao estímulo). Novamente, os participantes selecionaram sua comida favorita no ‘cardápio’ e foram instruídos a consumi-la após avaliarem as imagens.

As imagens apresentadas foram as quatro 'pistas de compulsão' mais bem avaliadas do participante. Eles então avaliaram o prazer previsto e o “desejo de comer” o alimento selecionado. Depois disso, os prompts de consumo na tela são lidos como antes. O aviso final, no entanto, dizia 'Pare, coloque a comida no chão', momento em que a comida foi retirada. Os participantes foram assim impedidos de consumir a recompensa alimentar prevista, supostamente gerando um erro de previsão cognitiva.

Os participantes na condição NR seguiram o mesmo procedimento da TMB, exceto que (1) as dicas de compulsão alimentar foram substituídas pelas imagens de alimentos LPF com classificação mais baixa da tarefa de reatividade às dicas e (2) em vez de selecionar seu HPF favorito no menu, os participantes receberam um LPF (palitos de aipo) sem compulsão alimentar e disseram que comeriam isso depois de avaliar as imagens de alimentos.

Posteriormente, as classificações de imagens e alimentos e as telas de alerta foram idênticas ao procedimento de BMR, incluindo o procedimento de erro de predição. O procedimento NR foi projetado para corresponder ao TMB o mais próximo possível, sem (re) ativar a memória de recompensa alimentar compulsiva.

Procedimento.

Após a triagem, os participantes participaram de três sessões de laboratório e forneceram (remotamente) dados de acompanhamento em quatro ocasiões adicionais (+2 semanas, 3 meses, 6 meses e 9 meses). Antes das sessões de laboratório, eles jejuaram de alimentos sólidos (4 horas) e abstiveram-se de cafeína (2 horas). Todas as sessões de laboratório foram realizadas entre 13h e 17h. O consentimento informado por escrito foi dado no início da Sessão 1, após a triagem de elegibilidade. O procedimento completo é descrito em detalhes nas Informações Suplementares.

Sessão 1. Foram obtidas medidas demográficas, questionário, biológicas (incluindo glicemia, pressão arterial, peso e altura para cálculo do IMC) e medidas relacionadas à alimentação (ver suplemento para lista completa). Além disso, foram avaliadas medidas estaduais de desejo alimentar (FCQ) e fome (régua da fome), seguidas do procedimento de reatividade ao estímulo e da versão de avaliação da tarefa Go/No-Go. Finalmente, eles completaram a tarefa de sondagem visual.

Sessão 2 (sessão 1+48 h). Depois de repetir as medidas biológicas e de estado da sessão 1, os participantes completaram o procedimento de TMB ou NR conforme apropriado para a alocação aleatória do grupo. Tal como acontece com nossos estudos anteriores, seguindo o procedimento BMR ou NR, os participantes completaram tarefas de memória de trabalho de alta carga (lembrança de prosa da bateria Rivermead e extensão de dígitos para frente e para trás), para garantir o desligamento cognitivo dos sinais alimentares. Após a conclusão dessas tarefas de 'distração' (~5 min), os participantes começaram a versão 'RIT' ou 'farsa' da tarefa Go/No-Go, seguida pelo estado FCQ e pelo 'governante da fome'.

Sessão 3 (sessão 2+7 dias). O procedimento da Sessão 3 foi idêntico ao da Sessão 1, exceto que os participantes não preencheram a escala BIS, BIS/BAS ou BDI.

Seguir. Às 2 semanas, 3, 6 e 9 meses após a Sessão 3, os participantes completaram remotamente o BES, EDEQ, Y-FAS, TLFB de binges, TFEQ e PFS e avaliaram cada imagem usada na tarefa inicial de avaliação de reatividade ao estímulo nas mesmas métricas como em laboratório.

Abordagem estatística. Medidas contínuas em laboratório (dados de classificação de reatividade de estímulo, tempos de reação Go/No-Go, viés de atenção oculomotor e medidas de questionário de estado) foram avaliadas com 2 [Sessão: Sessão 1 (manipulação) v. Sessão 3 (pós-manipulação)) × 3 [BMR + RIT, BMR + sham, NR + RIT] × ANOVA mista. O cálculo de potência foi baseado neste modelo (ver Informações Suplementares para protocolos completos de manipulação de dados, dados de cálculo de tamanho de amostra e randomização). Para análise da reatividade do sinal e dos dados do Go/No-Go RT, um fator do tipo de sinal (HPF, LPF, enchimento não alimentar) também foi modelado.

Para dados de taxa de erro e precisão no Go/No-Gotask, foram utilizadas equações de estimativa generalizadas com uma função de ligação log-linear devido à distribuição de Poisson aproximada dos dados de contagem. Para dados de acompanhamento de longo prazo, foram utilizados modelos lineares mistos (LMMs; para dados contínuos e normalmente distribuídos) e modelos lineares mistos generalizados (GLMMs; dados de contagem compulsiva), incorporando efeitos de Grupo, Ponto de tempo (linha de base, pós-manipulação, 2 semanas, 3 meses, 6 meses e 9 meses) e sua interação.

O critério C das métricas de detecção de sinal (isto é, 'g polarização' e d′ foram calculados para a tarefa Go / No-Go) e analisados ​​​​com LMMs e gama GLMM (após inspeção da distribuição de dados). Para testes de variáveis ​​de linha de base, biométricas e demográficas, onde não foram hipotetizadas diferenças de grupo, foi aplicado o nível alfa ajustado da taxa de descoberta falsa (FDR65). Os testes post-hoc após os testes omnibus foram ajustados usando a correção Sidak. Os dados foram coletados por LS e EC e analisados ​​​​cegamente por RKD, utilizando código gerado por SKK.

Aprovação ética.

Os autores afirmam que todos os procedimentos que contribuem para este trabalho foram aprovados e cumprem os padrões éticos do Comitê de Ética em Pesquisa da University College London sobre experimentação humana e a Declaração de Helsinque de 1975, revisada em 2008. Identificador de registro ISRCTN: ISRCTN13262256. Pré-registro no Open Science Framework: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>TMB+TIR) na subescala de alimentação descontrolada do TFEQ. Nenhuma dessas diferenças se aproximou da significância no alfa corrigido pelo FDR. Os grupos foram semelhantes nas variáveis ​​basais.

Efeitos de curto prazo do RIT e da TMB (medidas em laboratório).

Os erros de pré-manipulação e de comissão de tarefas Go / No-Go (falsos alarmes) foram maiores para ambos os tipos de estímulos alimentares (LPF e compulsão alimentar) do que para estímulos não alimentares. As taxas de erro foram examinadas em grupos, sessões (pré-manipulação vs pós-manipulação), tipos de estímulo (compulsão alimentar, LPF, enchimento não alimentar) e tipos de erro (perdas e falsos alarmes). Em linha com a análise dos dados de referência, os principais efeitos do tipo de estímulo (χ2(2)=82.194, p<0.001), Error Type (false alarms>erros): χ2(1)=6.404, p=0.011 e sua interação (χ2(2)=13.013, p=0.001) foram encontrados .

A interação de quatro vias: Grupo, Tipo de Estímulo, Tipo de Erro e Sessão também foi significativa. Uma interação de três vias Tipo de Estímulo × Sessão × Tipo de Erro estava presente em todos os grupos, embora efeitos simples dentro de cada Grupo mostrassem uma mudança na resposta aos estímulos alimentares Binge apenas na TMB + RIT (ver Tabela 2, no topo). No início do estudo, BMR+RIT mostrou significativamente mais alarmes falsos do que erros de imagens de compulsão alimentar (χ2(1)=18.043, p.<0.001), however, this was abolished post-training (χ2 (1)=1.222, p=0.269).

Para qualificar este efeito, as interações Sessão × Tipo de Estímulo foram avaliadas dentro de cada Grupo e Tipo de Erro (ver Tabela 2, parte inferior). Isso mostrou um aumento significativo nas 'faltas' de compulsão alimentar da sessão 1 para a sessão 3 no BMR+RIT, mas uma diminuição significativa nas falhas (ou seja, maior resposta à compulsão alimentar) no BMR+Sham, indicando um potencial agravamento do viés de abordagem neste grupo. No NR+RIT, houve uma diminuição significativa nos alarmes falsos em ensaios de compulsão alimentar 'no-go' e uma diminuição nos alarmes falsos em imagens de preenchimento.

Medidas de detecção de sinal. Critério C. A 3 (Grupo)×2 (Sessão: pré-manipulação, pós-manipulação) ×Tipo de estímulo (Binge, LPF, fller) modelo fatorial linear misto com estimativas de parâmetros inicializadas encontradas principais efeitos do tipo de estímulo [F(2.450){ {6}}.59, p=0.028] e uma interação Grupo × Sessão × Tipo de estímulo [F(4.450)=3.011, p=0.018]. A 3-forma de interação foi investigada através do exame das interações Sessão × Grupo para cada tipo de estímulo. Isso revelou uma interação Sessão*Grupo apenas para imagens compulsivas.

No BMR+Sham, houve uma piora significativa do viés de resposta à alimentação, refletida em uma redução nas imagens de forbinagem C da sessão 1 para a sessão 3 [F(1,90)=6.14, p=0.015]. Na TMB+RIT, houve uma redução significativa no viés de imagens compulsivas (aumento de C em direção a 0) [F(1,90)=40,635, p=00,034]. No NR+RIT não houve alteração estatisticamente significativa [F(1,90)=3,153,p=0,079]. Isto é possivelmente uma evidência de uma resposta benéfica na TMB + TIR, embora deva ser observado que este grupo mostrou o maior viés para imagens de compulsão alimentar na Sessão 1, indicando potenciais efeitos de dependência basal. Este efeito é mostrado na Fig.

D prime (d′). As with overall accuracy, d′ scores were highly skewed (z>4 na maioria dos casos), indicando desempenho de nível máximo em relação à sensibilidade do sinal de entrada/saída. Por esse motivo, as pontuações d′ foram analisadas usando um modelo linear misto generalizado gama, incluindo fatores de Grupo, Tipo de estímulo e Sessão fatorialmente. Isso produziu um efeito principal apenas do Tipo de estímulo [F(2.522)=4.124, p=0.016], indicando pontuações d′ mais baixas (refletindo maior taxa de falsos alarmes) para imagens de compulsão alimentar versus imagens de preenchimento não alimentar [t(522)=2.783, p{{13} } 0,017], mas não há diferença entre os estímulos HPF e LPF [t(522)=00,766, p=00,444].

Dados de tempo de reação. No início do estudo, os tempos médios de reação nos ensaios 'Go' (corretos) indicaram um efeito do 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.

Viés de atenção oculomotor (sonda visual). A avaliação do tempo de permanência de imagens de comida compulsiva / HPF versus imagens de comida LPF não encontrou nenhuma evidência de atenção sustentada diferencial a imagens de comida compulsiva acima de qualquer imagem de comida em si [efeito principal do tipo de imagem F (1,85) =2 0,79, p { {5}}.099, η2p=0.032]. Da mesma forma, isso não variou na manipulação pré-pós [Sessão × Tipo de imagem F(1,85)=0.7, p=0.792, η2p=0.001] ou entre grupos [Sessão × Tipo de imagem × Grupo F(2,85)=0.43,p=0.65, η2p=0.01]. O tempo de permanência em testes de longa latência (2.000 ms) incorpora o controle automático precoce e posterior consciente da atenção visual.

De fato, foram observadas latências significativamente reduzidas para a primeira fixação em imagens de compulsão alimentar (uma medida de captura automática de atenção) versus imagens LPF [efeito principal do tipo de imagem [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.

For more information:1950477648nn@gmail.com