Когнитивная психофизиология: Когнитивная психофизиология | СГУ — Саратовский государственный университет

Когнитивные исследования: Проекты направления

1. Плеяды (скопление молодых звезд по спектру похожих на Сириус)
2. Влияние использования технологий виртуальной реальности на эффективность образовательной деятельности

Описание проектов
 

1. Плеяды (скопление молодых звезд по спектру похожих на Сириус)

Руководитель проекта: Бибилов И.В., Дикая Л.А.

Аннотация:  На программы Сириуса приезжает множество людей из разных городов и стран, разной специализации и интересов. Во время работы на программах участники активно общаются, обмениваются контактами и формируют команды. Однако поддержание таких тесных контактов после программ, а также поиск новых затруднены.

Проблема

Несмотря на разнообразие площадок для общения, для эффективного сотрудничества между участниками программ Сириуса и поиска соратников требуется единая платформа.

Цель проекта — разработка мобильного приложения, которое помогает в знакомствах для проектной коллаборации, общении, обмене мнениями и опытом, экспертизе, построении эффективного комьюнити на программах. Помогать в этом будут кейсы создания мероприятий, задач, опросников, запросы на помощь или экспертизу. По сути, это локальная социальная сеть и интеллектуальный «секретарь», ориентированные на формирование ядра программы, синергию от взаимодействия, упрочнение социальных и рабочих связей. 

Создавая приложение, участники пройдут все этапы разработки, включая консультации с сообществом Сириуса о наборе интересных кейсов, тестирование, техподдержку, изменение и дополнение функционала. Ведь пользователи приложения будут рядом, на расстоянии вытянутой руки. Как только будет создана система, в которой пользователи оставляют свои информационные следы, появится возможность анализировать эти действия. Начнется исследовательская часть проекта. Будут построены графы взаимодействий по типам, временные графики различных активностей, социальные портреты пользователей.

  На основе этих данных будут приниматься решения об эффективности работы приложения и дальнейших шагах на повышение этой эффективности.  Кроме того, стоит отметить, что проект имеет перспективу стать традиционным для программ (можно сравнивать активности на разных программах, приняв условные критерии успешности), а также будет предпринята попытка интегрироваться с инфраструктурой Сириуса и его официальным приложением.  Возможен вариант, когда приложение будет работать и вне программ, поддерживая совместную работу и общение.

Партнер проекта: Общество с ограниченной ответственностью «Яндекс»

2. Повышение качества общего образования на основе нейрокогнитивных исследований

Руководители проекта: Ковалев А.И., Бермус А.Г.

Аннотация:  В настоящее время в связи с широким распространением цифровых технологий одним из наиболее актуальных направлений исследований в области наук об образовании является проблема повышения качества общего образования.

Однако вопросы об эффективности применения цифровых технологий (в частности технологий виртуальной реальности), методологии их внедрения, параметрах устройств и сред виртуальной реальности остаются открытыми.

Проблема

Для измерения качества образования часто применяются методики международного исследования PISA (Programme for International Student Assessment), использование которых в том числе зависит от способов предъявления учебной информации, параметров используемых устройств, содержания и способов организации учебного процесса, способов анализа и обработки учебной информации.

Гипотезы данного исследования заключаются в том, что:

1. уровень усвоения учебного материала с применением технологий виртуальной реальности будет выше, чем в случае использования классических средств предъявления учебной информации в виде текстов и 2D-средств визуализации;

2. качество образования, определяемое по методикам международных исследований PISA, будет зависеть от способов предъявления учебной информации (текстовый, 2D или 3D) и от способов обработки учебной информации при решении задач.

В ходе проекта будут сформированы три группы испытуемых, каждой из которых предстоит изучить учебный материал, предъявляемый в одной из указанных форм (виртуальная реальность, текст, 2D-формат). В качестве устройства виртуальной реальности будет использован шлем HTC Vive Pro.

В качестве ожидаемого результата проекта будут получены данные о различиях в уровне успешности освоения учебного материала, предъявляемого с помощью различных средств, а также предикторов такой успешности. Также участники познакомятся с основными показателями читательской и естественнонаучной грамотности, как способами обработки поступающей информации и актуальными компонентами качества образования; разработают наборы заданий, позволяющих диагностировать индивидуальные показатели качества образования.

Партнеры проекта: Московский государственный университет имени М.В. Ломоносова, Южный федеральный университет

 

Данилова Нина Николаевна. Все психологи России.

Актуальное членство в РПО: членство должно быть подтверждено оплатой взносов

философский факультет МГУ имени М.В. Ломоносова

Ученая степень: доктор психологических наук, кандидат педагогических наук

Должность: профессор кафедры психофизиологии факультета психологии

Место работы: факультет психологии МГУ имени М.В. Ломоносова

Заместитель декана факультета психологии МГУ по работе с иностранными учащимися (1972-1981). Соросовский профессор по биологии (1994).Член Международной организации «Психофизиология в эргономике» (1996). Член Президиума Московской ассоциации психофизиологов (2000). Заместитель редактора журнала «Общая психофизиология» (2003). Член двух докторских диссертационных советов: факультета психологии МГУ им. М.В. Ломоносова (1985) и Ростовского государственного университета (1997).

Темы диссертации:

• Кандидатская
  Ориентировочный рефлекс и реакция перестройки биотоков мозга
• Докторская
  Функциональные состояния: механизмы и диагностика

Области научных исследований

• Мозговые механизмы когнитивной деятельности человека.
• Функциональные состояния, эмоции и стресс, их влияния на эффективность психической деятельности и обучения.

Данилова Н.Н. яркий представитель российской научно-педагогической школы психофизиологии, основателем которой является академик РАО Е.Н. Соколов, в рамках которой создано новое научное направление векторная психофизиология.

Еще одно направление исследований связано с изучением функций осцилляторной активности мозга как частотно-специфического механизма, подчиняющегося принципу векторного кодирования информации. Результаты исследований суммированы в монографии «Функциональные состояния: механизмы и диагностика» (1985). Предложена модель таламического сетевого волнового пейсмекера альфа-подобной активности (1975). Впервые показана причастность таламических нейронных механизмов к возникновению реакции десинхронизации альфа-ритма в коре (1970). Разработан метод экспресс диагностики функционального состояния бодрствования и сна у человека по спектральному, гармоническому составу реакции перестройки биотоков мозга на тестовый ритмический световой раздражитель (1960, 1961, 1985).

В последние годы на основе совмещения данных о мозговой локализации эквивалентных дипольных источников высокочастотной активности мозга по данным многоканальной ЭЭГ (гамма-ритму) со структурными срезами мозга человека, полученными методом магнитно-резонансной томографии, сформулировано представление о существовании в самых различных структурах мозга множества пейсмекерных нейронов, независимо функционирующих и работающих на разных частотах в диапазоне гамма-ритма (30-100 Гц), и характеризующихся острой настройкой на свою частоту.

Предложен новый неинвазивный метод регистрации нейронной активности мозга у человека (2000, 2002, 2003). Получены первичные данные об участии узкополосных гамма осцилляторов в векторном кодировании информации о субъективных различиях.

Педагогическая деятельность

Курсы лекций в МГУ и других вузах

• «Физиология высшей нервной деятельности»
• «Физиология сенсорных систем»
• «Психофизиология»

Спецкурсы.

• Когнитивная психофизиология,
• психофизиология функциональных состояний,
• мозговые механизмы эмоций, эргономическая психофизиология,
• ритмическая активность мозга: функции и механизмы, психофизиология внимания.

Подготовила 7 кандидатов наук.

Основные публикации

• Данилова Н.Н.  К вопросу о механизмах взаимодействия слухового и зрительного анализаторов. // Вопросы психологии, №5, 1960. С. 65-78.
• Данилова Н.Н. Перестройка биотоков мозга человека при раздражении световыми мельканиями, близкими по частоте к альфа-ритму, в процессе развития сонного торможения. // Вопросы электрофизиологии и электроэнцефалографиии. — М.: Издательства АН СССР, 1960. С. 31-40.
• Данилова Н.Н. Реакция электрической активности головного мозга в ответ на световые мелькания, совпадающие с диапозоном частот альфа-ритма.  // Журн. высш. нервн. деят., т. 9, вып. 1, 1961. С. 12-21.
• Danilova N.N. The Activation Dynamics in the Learning Process and its Reflection in VEP. // R. Sinz & M. R. Rosenzweig (eds.): Psychophysiology 1980 VEB Gustav Fischer Verlag Jena (GDR) and Elsevier Biomedical Press, Amsterdam (Netherlands) 1982. P. 407-412.
• Данилова Н.Н., Онищенко В., Сыромятников С.Н. Трансформация семантического пространства терминов состояний под влиянием информационной нагрузки в условиях дефицита времени. // Вестник Московского университета. Сер. 14 — Психология, №4, 1990. С. 29-40.
• Данилова Н.Н. Психофизиологическая диагностика функциональных состояний: Учеб. пособие. — М.: Изд-во МГУ, 1992. — 192 с.
• Данилова Н.Н. Сердечный ритм и информационная нагрузка. // Вестник Московского университета. Сер. 14 — Психология, №4, 1995. С. 14-27.
• Данилова Н.Н., Астафьев С.В., Стрекалова Т.В. Проявление антитревожного эффекта диазепама в показателях сердечного ритма у человека. // Вестн Вестник Московского университета. Сер. 14. Психология. 1997. № 2. С. 87-91.
• Данилова Н.Н. Стрессоустойчивость как индивидуальная особенность. // I Международная конференция памяти А.Р. Лурия. / Сб. докладов под ред. Е.Д. Хомской, Т.В. Ахутиной. — М.: МГУ, 1998. С. 177-192.
• Данилова Н.Н., Астафьев С.В. Изменение вариабельности сердечного ритма при информационной нагрузке. // Журн. высш. нервн. деят., т. 49, вып. 1, 1999. С. 28-38.
• Данилова Н.Н., Астафьев С.В. Внимание человека как специфическая связь ритмов ээг с волновыми модуляторами сердечного ритма. // Журн. высш. нервн. деят., т. 50, вып. 5, 2000. С. 791-804.
• Данилова Н. Н., Мальцева Л.Б. Представленность тревожности в семантическом эмоциональном пространстве. // Нейропсихология и психофизиология индивидуальных различий / Коллективная монографии под ред. Е.Д.Хомской и В.А.Москвина. — М., Оренбург: Изд-во ООИПКРО, 2000. С. 188-201.
• Данилова Н.Н., Ханкевич А.А. Гамма-ритм в условиях различения временных интервалов. // Вестник Московского университета. Сер. 14 — Психология, №1, 2001. С. 51-64.
• Данилова Н.Н., Быкова Н.Б, Анисимов Н.В, Пирогов Ю.А, Соколов Е.Н. Вызванный и индуцированный гамма-ритм в сенсорном кодировании. // «Медицинская физика» (Сб. научн. трудов под ред. проф. В. И. Трухина, проф. Ю.А. Пирогова, проф. П. К. Кашкарова, проф. Н.Н. Сысоева). — Москва, 2002. С. 97-108.
• Данилова Н.Н., Быкова Н.Б., Анисимов Н.В., Пирогов Ю.А., Соколов Е.Н. Гамма-ритм электрической активности мозга человека в сенсорном кодировании.  // Биомедицинские технологии и радиоэлектроника, №3, 2002. С. 34-41.
• Данилова Н.Н., Быкова Н.Б. Осцилляторная активность мозга и информационные процессы. // Психология. Современные направления междисциплинарных исследований. Материалы научной конференции, посвящённой памяти чл.-корр. РАН А.В. Брушлинского, 8 октября 2002. С. 271-283.
• Данилова Н.Н., Быкова Н.Б. Роль частотно-специфических кодов в процессах внимания. // А.Р. Лурия и психология XXI века. Доклады второй международной конференции, посвящённой 100-летию со дня рождения А.Р. Лурия. — Москва, 2003. С. 290-295.
• Ведерко О.В., Данилова Н.Н., Гуляева Н.В., Коган Б.М., Лазарева Н.А., Онуфриев М.В. Эффекты информационного стресса у человека: соотношение биохимических параметров и сердечного ритма. // Нейрохимия, 2003, том 20, № 1, с. 68-74.
• Данилова Н. Н, Быкова Н.Б., Пирогов Ю.А., Соколов Е.Н. Исследование частотной специфичности осцилляторов гамма-ритма методами дипольного анализа и анатомической магнитно-резонансной томографии. // Биомедицинские технологии и радиоэлектроника, №4-5, 2005. С. 89-97.
• Данилова Н.Н. Роль высокочастотных ритмов электрической активности мозга в обеспечении психических процессов. // Психология. Журнал Высшей школы экономики. 2006. Т. 3, № 2. С. 62-72.
• Данилова Н.Н. Частотная специфичность осцилляторов гамма-ритма. // Российский психологический журнал. Том 3, №2, 2006. С. 35-60.
• Ведерко О.В., Данилова Н.Н., Онуфриев М.В., Коган Б.М., Лазарева Н.А., Ставицкая М.К., Степаничев М.Ю., Гуляева Н.В. Системные изменения биохимических и электроэнцефалографических параметров под влиянием информационной нагрузки. // Нейрохимия, 2007, том 24, № 2, с. 172-179.
• Danilova N.N. Frequency-selective gamma generators in processing of auditory stimuli // Psychology in Russia: State of the Art / Ed. by Y. Zinchenko & V. Petrenko. — Moscow: Department of Psychology MSU & IG-SOCIN, 2008. — 388 p.

Данилова Нина Николаевна опубликовала более 150 работ.

Награды и звания

• «Заслуженный профессор Московского университета» (2001).
• «Почетный работник высшего профессионального образования (2001).
• «Заслуженный работник Высшей школы Российской Федерации» (2002).
• Лауреат конкурса «Новые книги по социальным и гуманитарным наукам для высшей школы», проводимого Институтом «Открытое общество» в рамках программы «Высшее образование» (1996).
• Лауреат Ломоносовской премии (2004).

Нейрологопедия и когнитивная психофизиология | Российская Нейропсихиатрическая Ассоциация

Председатель секции:

Доцент, ст. н.с., член-корреспондент Академии медико-технических наук РФ Барабанов Родион Евгеньевич

Дефектолог, клинический психолог, руководитель Научно-консультативного центра практической психологии «Концепт». 

Контакты: +7 (985) 695-24-63 [email protected]  

Со-председатель секции:

Психофизиолог, гештальт-терапевт, клинический психолог Колпаков Юрий Николаевич 

Руководитель центра психофизиологии, психологии и коррекции речи «Альфа».

Контакты: +7 (909) 455-69-34 [email protected]

Члены секции:

А.А. Спирина, Ю.С. Кривых, Д.В. Клюкин, М.К. Кабардов, Л.М. Качалова, Е.В. Чмыхова, С.Н. Норвилс, И.А. Михалевская, К.О. Чедия, Г.К. Абидова

Научно-исследовательская деятельность:

1. Организация и развитие любых научных направлений в области когнитивной нейрологии и нейрологопедии. Сопровождение научной деятельности: программ исследований; техническая и методическая поддержка; обработка данных;  публикации в индексируемой научной периодике.
2. Организация и руководство распределенной научной структурой:  привлечение потенциала и материально-технической базы ведущих научных учреждений — независимо от географического положения, ведомственной принадлежности и формы собственности.
3. Организация учебных и научных лабораторий – дизайн-проектирование, аппаратная комплектация;  сопровождение учебной деятельности: разработка методических материалов, лабораторных практикумов, лекций, семинаров, вебинаров, КПК, профессиональной переподготовки, мастер-классов, обучение специалистов. Проект секции – лаборатория нейробиоуправления и психологической коррекции:

• обеспечение условий для формирования основных профессиональных компетенций психологов, логопедов, дефектологов;
• наполнение аппаратурой и методическими рекомендациями для нейрологопедических тренингов и медико-психологической реабилитации  лиц с особыми образовательными потребностями;
• создание базы для научных исследований — в том числе НИРС и подготовки аспирантов;
• предоставление платных услуг частным лицам (стоимость консультации от 5000р).

1. Внедрение в исследовательскую и коррекционную практику любых психофизиологических методов (электроэнцефалограмма, вызванные потенциалы, методики БОС (биологическая обратная связь), интерфейсы мозг-компьютер, нейрокоучинг (в том числе дистанционные системы), аппаратура и методы регистрация движений глаз (eyes tracking) – в контексте задач нейрологопедии и нейрокоррекции.
2. Развитие тренингов оптимального функционирования, а также реабилитационных программ.
3. Разработка оригинальных программно-аппаратных комплексов психофизиологического мониторинга, в том числе сетевых версий для удаленного доступа и применения в реабилитационном процессе.
4. Широкое освещение в СМИ научной деятельности секции: в том числе в журнале секции «Вестник Нейрологопедии».
5. Лицензирование и сертифицирование практической деятельности логопедов в области нейротехнологий.
6. Экспертная оценка и супервизирование логопедической практики.
7.  Организация научных мероприятий, а также разработка профессиональных стандартов в области логопедии и психологии.

 

 

Психофизиология | МГППУ

Аннотация проекта

Период реализации: 2019-2021

Руководитель проекта: Александров Ю.И.

Подразделение: Институт экспериментальной психологии, лаборатория нейрокогнитивных исследований индивидуального опыта

Результаты проекта:

В рамках реализации проекта в 2019 году были проведены исследования в 4-х направлениях. 

В ходе изучения  психофизиологических закономерностей решения межгрупповых конфликтов выявлено меньшее системное рассогласование при решении моральных дилемм, нежели во время беседы с экспериментатором и в состоянии покоя у взрослых (N=27) по сравнению с детьми, что может быть связано с постепенным формированием моральной оценки в подобных ситуациях, накоплением достаточного количество эпизодов взаимодействия с другими, основанными на справедливом отношении.  

В рамках исследования особенностей мозговой активности при решении разных задач людьми с разными типами ментальности (N=52) выявлено более быстрое решение холистической задачи по сравнению с аналитической, что может объясняться преобладанием холистического полюса в русскоязычной популяции. Зарегистрированные показатели ЭЭГ обрабатываются. 

В рамках изучения закономерностей реализации индивидуального опыта разной степени дифференцированности выявлено, что в новом обучении животные чаще демонстрируют поведение, связанное с выполнением позже приобретенных навыков, независимо от их количества. Иммуногистохимический анализ показал одинаково высокий уровень экспрессии раннего гена c-fos в структурах, связанных как с более ранним навыком, так и с более поздним, что может говорить о вовлечении в приобретение нового навыка всех ранее приобретенных. 

В ходе изучения мозговых механизмов «эмпатических» способностей были подготовлены экспериментальные условия, 9 животных обучены пищедобывательному поведению. В ходе экспериментов не было продемонстрировано изменения поведения индивида-«эмпата» при электрокожной стимуляции индивида-«жертвы», сопровождающейся вокализациями, специфичными для выражения дискомфорта. Планируются дополнительные эксперименты и обработка ЭЭГ, зарегистрированной в ходе экспериментов.

Результаты исследования в 2020 году. 

В рамках проекта продолжалось исследования по четырем направлениям. В исследовании особенностей мозговой активности при решении разных задач людьми с аналитическим и холистическим типами ментальности (как разными способами взаимодействия с окружающим миром) приняли участие 52 человека. Было показано, что холистические задачи решаются быстрее и правильнее аналитических, что согласуется с представлением о холистическом характере российской культуры. При этом наблюдается улучшение результативности в задачах “не своего” типа, т.е. холистических задач у аналитичных индивидов, и наоборот. Получены различия между компонентами связанных с событиями потенциалов (ССП), возникающих при решении задач разного типа аналитичными и холистичными индивидами, в том числе – выявление суб-пиков P300 при решении аналитической задачи аналитичными индивидами. Полученные результаты по различиям в ССП были сопоставлены с выделенными нами ранее критериями аналитических и холистических задач. 

В рамках изучения закономерностей актуализации индивидуального опыта разной степени дифференцированности был проведен анализ поведенческих и нейрогенетических особенностей формирования индивидуального опыта различной степени дифференцированности на модели с участием животных. На основе данных анализа было выдвинуто предположение о вовлечении на нейронном уровне всех сформированных в рамках исследования навыков в формирование нового навыка. При этом на поведенческом уровне попытки реализовать последнюю эффективную модель происходят чаще. 

Планируется продолжение проведения исследования с использованием аналогичных задач с регистрацией электроэнцефалограммы (ЭЭГ) у людей. В рамках исследования организации активности мозга и психофизиологических основ эмпатии были проведены исследования при участии 9 животных в специально созданной экспериментальной установке. Ни один из индивидов, предполагаемых «эмпатов», ни в одной из сессий не проявил эмпатии, при этом степень «знакомства» предполагаемого «эмпата» с «реципиентом» не имела значения. Получены предварительные результаты по сопоставлению параметров СПП моторной, зрительной и задней ретросплениальной областями коры мозга у «равнодушных» индивидов в одном и том же поведении в условиях «эмпатии» и в контроле. В следующей серии планируется модифицировать экспериментальную установку для уточнения данных об наличии/ отсутствии эмпатии у животных и выявления системной организации мозговой активности в реализуемом поведении. 

В рамках исследования нейровисцеральных закономерностей решений межгрупповых конфликтных ситуаций были проведены исследования с участием 34 взрослых (студентов) на модели решения моральных дилемм с параллельной регистрацией активности сердца. Полученные данные были сопоставлены с данными 74 детей от 4 до 11 лет. Выявлено, что у взрослых не наблюдается повышенного уровня вегетативного напряжения при использовании более поздних стратегий решения межгрупповых конфликтных ситуаций, в отличие от детей. Сделан вывод о возможном продолжительном онтогенетическом периоде перестройки системной организации поведения, связанного с решением межгрупповых конфликтных ситуаций, что имеет значение для понимания психофизиологических основ морального выбора. 

В настоящее время проводятся исследования с одновременной регистрацией сердечной и мозговой активности при решении межгрупповых конфликтных ситуаций.

Публикации по проекту: Arutyunova et al., 2019_BNA , Gavrilov2 , 1813-2612-1-SM , Bulava AI, Volkov SV, Alexandrov YI (2020) A Novel Avoidance Test Setup , Gavrilov1 , Gavrilov3 , Gavrilov4 , Sozinova2019_Chapter_SpectralParametersOfHeartRateV , АлександровСозинов19_ИПЭЭ,
СозиноваАлександров19_НН , МИФИ2019 , Созинова_пнб19 , АлександровАпанович19_НН , sps_2019_n3_Znamenskaya_Alexandrov , Тищенко_19_НН , СавицкаяАлександров_Нелинейная динамика — VI Всеросс-конф-2019_removed , Созинов и др_Нелинейная динамика — VI Всеросс-конф-2019_removed, Судак 2019

Лаборатория психофизиологии и когнитивных исследований начнет работу в Нижнем Новгороде

Появление лаборатории станет стимулом к развитию научных исследований ментального здоровья. Теперь врачи смогут лучше понимать особенности работы мозга в норме и при патологии и разрабатывать эффективные методы когнитивной реабилитации.

«Тема ментального здоровья в нашем регионе обсуждается очень активно, очевидна потребность в разработке новых подходов к реабилитации пациентов с когнитивными нарушениями.

Конечно, наука говорит об этом давно, не мы первые решили этим заниматься. Тем не менее, внимание к психическому здоровью детей сейчас особенно велико. Многие жизненные факторы влияют  на состояние детской психики, поэтому мы должны быть более эффективными в своей работе», – сказала АСИ Оксана Баландина, руководитель Центра ментального здоровья Приволжского медицинского исследовательского университета, генеральный директор АНО «Приволжский центр ментального здоровья».

Центр ментального здоровья открылся на базе Приволжского медуниверситета в 2019 году. Он стал частью проекта «Ментальное здоровье» – непрерывной системы сопровождения людей с расстройствами аутистического спектра и другими ментальными нарушениями. Работа над созданием лаборатории началась весной 2021 года. Благодаря поддержке БФ «Линия жизни» и Альфа-банка в июне ее удалось дооснастить высокотехнологичным дорогостоящим оборудованием.

В лаборатории появился электроэнцефалограф – прибор для исследования функционального состояния мозга по его электрической активности, аппарат для определения вызванных потенциалов, который помогает считывать сигналы мозга и его реакции на различные стимулы, а также транскраниальный магнитный стимулятор – сейчас этот аппарат широко применяется в реабилитации когнитивных нарушений.

«Мы видим, что некоторым нашим подопечным после полученного лечения необходима коррекция когнитивных функций. В большей степени это относится к детям, перенесшим сложные онкологические заболевания, и к тем, кто проходит у нас курсы восстановительного и лазерного лечения.

Часто после победы над основным заболеванием близкие забывают о внутреннем состоянии ребенка – дети замыкаются. Позже возникают патологии. Важно не упустить момент и выправить ситуацию. Осознавая эту проблему, мы откликнулись на запрос Приволжского центра ментального здоровья из Нижнего Новгорода», – отметил вице-президент фонда «Линия жизни» Андрей Карпенко.

Новая лаборатория будет работать в интеграции с клиническим отделением Центра ментального здоровья. Ежегодно за консультативной помощью сюда обращаются более 700 семей с маленькими детьми.

Секция психофизиологии. Секция РПО

Черноризов Александр Михайлович

Руководитель

Ученая степень: доктор психологических наук

Должность: заведующий кафедрой психофизиологии

Место работы: МГУ имени М.В. Ломоносова. Факультет психологии

Секция РПО «Психофизиология» была создана решением Президиума РПО, состоявшегося 30 ноября 2000 г. (протокол № 6), на котором с предложением о формировании секции выступил ее сопредседатель Ю.И. Александров (вторым сопредседателем являлся академик РАО Е.Н. Соколов). В настоящее время сопредседатели Секции – проф., чл.-корр. РАО, д.псх.н. Ю.И. Александров (зав. лаб. Психофизиологии им. В.Б. Швыркова ИП РАН; зав. каф. Психофизиологии Государственного Академического университета гуманитарных наук; проф. НИУ ВШЭ) и проф., д.псх.н. А.М. Черноризов (зав. каф. психофизиологии факультета психологии МГУ имени М.В. Ломоносова).

Цель работы Секции – объединение усилий психофизиологов, работающих в рамках разных парадигм, для исследования естественно-научных основ психики.

Задачи секции: организация обсуждения в рамках постоянно действующих семинаров «Системная психофизиология» и «Методологические основы когнитивной нейронауки», а также специальных заседаний Секции психофизиологии:

1. результатов исследований и концепций, развиваемых в психологии и нейронауках отечественными и зарубежными специалистами;
2. диссертационных работ членов секции и других исследователей.

Новости секции

Отчет о работе секции психофизиологии РПО за 2020 год

Опубликовано: 17.12.2020

Секция проводила активное обсуждение проблем, относящихся к проблемному полю психофизиологии, психологии, нейронауки, моделирования. Работа секции «Психофизиология» проходила как в направлении проведения заседаний, в которых принимали участие члена секции, так и в организации профильных симпозиумов на российских и международных конференциях. За отчетный период на заседаниях секции были представлены доклады на следующие актуальные для современной психофизиологии темы:

О работе секции «Психофизиология» в 2017 году

Опубликовано: 21.12.2017

В 2017 г. при поддержке Секции на базе кафедры психофизиологии факультета психологии МГУ имени М.В. Ломоносова созданы два новых научно-образовательных формата, открытых для посещения всеми желающими: англоязычный «Журнальный клуб по когнитивной нейронауке» («Cognitive Neuroscience Journal Club») (проведено 7 заседаний) и «Школа юного психофизиолога» (проведено 4 заседания).

Дополнительные ресурсы

Публикации секции

• Alexandrov Yu.I., Krylov A.K., Arutyunova K.R. Activity during learning and the nonlinear differentiation of experience // Nonlinear Dynamics, Psychology, and Life Sciences. 2017. V. 21. No. 4. P. 391-405.
• Sozinova I.M., Sozinov A.A., Laukka S.J., Alexandrov Yu.I. The prerequisites of prosocial behavior in human ontogeny // International Journal of Cognitive Research in Science, Engineering and Education. 2017. V.5. No.1. P. 57-63.
• Isaychev S.A., Chernorizov A.M., Adamovich T.V., Isaychev E.S. Psychophysiological indicators of the human functional state in the process of socio-psychological testing ethnic and religious attitudes / // Psychology in Russia: State of the Art. 2017. Vol. 10, no. 4.
• Kozlovskiy S.A., Shirenova S.D., Neklyudova A.K., Vartanov A.V. Brain mechanisms of the tip-of-the-tongue state: An electroencephalography-based source localization study / // Psychology in Russia: State of the Art. 2017. Vol. 10, no. 3. P. 218–230.
• Александров Ю.И. Системная психофизиология // Психофизиология. СПб.: Изд-во «Питер», 2001 -2017.
• Александров Ю.И., Сварник О.Е., Знаменская И.И. и др. Алкоголизация как условие регрессии при научении и при просоциальном поведении // Вопросы психологии. 2017. №3. С. 80-91.
• Александров Ю.И., Сварник О.Е., Знаменская И.И. и др. Стресс, болезнь и научение как условия регрессии // Вопросы психологии. 2017. №4. С. 87-101.
• Александров Ю.И., Сварник О.Е., Знаменская И.И., Колбенева М.Г., Арутюнова К.Р., Крылов А.К., Булава А.И. Регрессия как этап развития. М.: Изд-во «Институт психологии РАН», 2017.
• Апанович В.В., Знаков В.В., Александров Ю.И. Апробация шкалы аналитичности–холистичности на российской выборке // Психологический журнал. 2017. Т. 38. № 5. С. 80-96.
• Асмолов А.Г., Шехтер Е.Д., Черноризов А.М. Нейрокогнитивная мифология сознания //
• В сборнике: Труды 13-го Международного междисциплинарного конгресса «Нейронаука для медицины и психологии», место издания МАКС Пресс Москва, Россия. 2017. с. 72.
• Асмолов А.Г., Шехтер Е.Д., Черноризов А.М., Львова Е.Н.Эволюция как восхождение к персонализации // В сборнике: Труды 13-го Международного междисциплинарного конгресса «Нейронаука для медицины и психологии», место издания МАКС Пресс Москва, Россия. 2017. С. 73.
• Асмолов А. Г., Шехтер Е. Д., Черноризов А. М. Преадаптация к неопределенности как стратегия навигации развивающихся систем: маршруты эволюции // Вопросы психологии. 2017. № 4. С. 3–26.
• Горкин А.Г., Кузина Е.А., Ивлиева Н.П., Соловьева О.А., Александров Ю.И. Паттерны активности нейронов ретросплениальной области коры в инструментальном пищедобывательном поведении у крыс разного возраста // Журнал высшей нервной деятельности им. И.П. Павлова. 2017. Т. 67. № 3. С. 334-340.
• Колбенева М.Г., Мягченкова М.А., Александров Ю.И. Замедление ментальной реактивации тактильно опосредованного опыта у людей с хронической головной болью напряжения // Психологический журнал. 2017. № 2.
• Созинов А.А., Александров Ю.И. Цингулярная кора в обеспечении поведения: стабильность и изменчивость // Когнитивные исследования. Вып.7. / Отв. ред. Д. В. Ушаков, А.А. Медынцев. – М.: Изд-во «Институт психологии РАН», 2017. C. 119-142.
• Созинов А.А., Гринченко Ю.В., Александров Ю.И. Динамика мозгового обеспечения поведения после перехода от задания к заданию при их чередовании // Нелинейная динамика в когнитивных исследованиях – 2017 / Ред. В.А. Антонец и др. – Нижний Новгород: ИНФ РАН, 2017. С. 206-207.

Группа возрастной психофизиологии — Федеральное государственное бюджетное учреждение науки Институт эволюционной физиологии и биохимии им. И.М. Сеченова Российской академии наук (ИЭФБ РАН)

Руководитель группы к.б.н., вед. научн. сотр. Гальперина Елизавета Иосифовна

Дорогие родители!

Сотрудники группы возрастной психофизиологии ИЭФБ РАН приглашают детей 4-8 лет принять участие в онлайн исследовании. Мы собираем ответы детей для создания нормативной базы. Наша цель — узнать, как дети разного возраста понимают сложные языковые конструкции. Чтобы Ваш ребенок принял участие в исследовании, заполните форму-заявку https://u.to/Hx0bGg  Мы обязательно свяжемся с Вами! 
Вам понадобится компьютер или ноутбук. Ребенок будет слушать предложения и выбирать подходящую по смыслу картинку. Исследование состоит из 4 коротких серий. Наши веселые задания способствуют развитию зрительного внимания, слухо-речевого внимания и памяти. Это отличная возможность провести время с пользой для ребенка! После выполнения ребенком 4 серий мы пришлем вам результаты.
По любым вопросам вы можете обращаться на почту [email protected]
Благодарим за сотрудничество!

       Группа «Возрастной психофизиологии» вышла из состава Лаборатории «нейрофизиологии ребенка» и была образована 8.10.2018 г. к.б.н. Гальпериной Е.И. В настоящее время в Группе № 7 работают 6 научных сотрудников (1 доктор наук и 3 кандидата наук), 1 аспирант и 1 студент. 

Основным направлением деятельности Группы  является изучение возрастных изменений когнитивных функций:

• Формирования нейрофизиологической основы разных аспектов речевой деятельности
• Физиологических основ обучения взрослых
• Влияния индивидуальных особенностей на траекторию становления когнитивной сферы
• Физиологическое обоснование коррекционно-развивающей работы

Методы исследования:

Сотрудничество:

Лаборатория нейрокогнитивных технологий НИЦ СПбГПМУ.

(В рамках гранта РФФИ № 17-06-00542 Церебральные механизмы понимания текстов при дислексии у детей 9- 12 лет: фМРТ и ССП- исследование. Руководитель гранта: Корнев А.Н.)

Кафедра логопатологии СПбГПМУ.

(В рамках гранта РНФ 18-18-00114 Мультифакторная модель формирования навыков устного дискурса у детей: междисциплинарное исследование когнитивных и языковых механизмов. Руководитель гранта: Балчюниене И. Й.)

Гранты:

РФФИ 18-313-00169 Половые особенности функциональной связности различных отделов мозга при вербальной деятельности у подростков (руководитель Кручинина О.В.)
РФФИ 19-013-00923 Церебральное обеспечение когнитивных механизмов понимания сложных логико-грамматических конструкций у дошкольников (руководитель Гийемар Д.М.)

Лаборатория Эрин Хазлетт

Ник Фернандес, Массачусетс

Образование и биография
Бакалавр психологии, Университет Уэйк Форест (2009)
Магистр психологии, Нью-Йоркский университет (2012)

Ник работал в лаборатории доктора Хазлетта с 2011 по 2013 год и получил полную стипендию для получения докторской степени по клинической психологии в Университете Лонг-Айленда в Бруклине.

Ник Блэр, BA

Образование и биография
Бакалавр биохимии, Скидмор-колледж (2012)

Ник работал координатором клинических исследований в компании Dr.Hazlett’s Lab с 2013 по 2015 год. Он в первую очередь отвечал за психофизиологические компоненты грантов доктора Хазлетта, которые включали парадигмы аффективного испуга и предымпульсного торможения (ИПП) для различных психиатрических пациентов. Он получает степень доктора медицины в Медицинском колледже Альберта Эйнштейна.

Мишель Федер, BA

Образование и биография
Бакалавр психологии, Колумбийский университет (2012)

Мишель работала координатором клинических исследований в компании Dr.Хазлетт с 2012 по 2015 год. Мишель в основном работала над 4-летним исследованием VA MERIT доктора Хазлетта «Выбор лучшего лечения для ветеранов с шизофренией», в котором использовались фМРТ и психофизиологические показатели в качестве потенциальных предикторов реакции на лечение. В настоящее время она работает над докторской степенью по клинической психологии в университете Ешива.

Кейтлин Келлихер, BA

Образование и биография
Бакалавр нейробиологии и поведения, Колумбия (2015)

Кейтлин работала координатором клинических исследований в компании Dr.Хазлетт с 2015 по 2017 год. Кейтлин работала в основном над 4-летним исследованием MERIT доктора Хазлетта «Аномалии белого вещества в спектре шизофрении», в котором использовалась визуализация тензора диффузии, структурная МРТ и забор крови. В настоящее время она работает в стартапе Medtech.

Нина Роуз, Массачусетс

Образование и биография
Бакалавр психологии, Вермонтский университет (2013 г.)
Магистр психологии, Нью-Йоркский университет (2019)

Биография
Нина работала координатором клинических исследований в компании Dr.Хазлетт с 2017 по 2019 год. В основном она работала над 4-летним исследованием VA Merit Хэзлетта «Нейробиология аффективной нестабильности у ветеранов с низким и высоким риском самоубийства», в котором для изучения суицидного поведения ветеранов использовались фМРТ и методология психофизиологии. В настоящее время она работает над докторской диссертацией по клинической психологии в университете Ешива.

Даниэль Ваккаро, BA, координатор клинических исследований

Образование
Бакалавр нейробиологии и поведения, Колумбийский университет (2017)

Биография
Дэниел работал координатором клинических исследований в компании Dr.Хазлетт с июня 2017 года. В основном он работает над четырехлетним исследованием VA Merit доктора Хазлетта «Нейробиология аффективной нестабильности у ветеранов и низким и высоким риском суицида», в котором для изучения суицидального поведения используются фМРТ и психофизиологические методы. Он планирует продолжить карьеру в медицине. В настоящее время он получает степень доктора медицины в Колумбийском университете.

Страх и тревога: модели на животных и когнитивная психофизиология человека

Ссылки

21 сентября 1979 г. · Труды Лондонского королевского общества.Серия B, содержащие статьи биологического характера · Р. Докинз, Дж. Р. Кребс

1 мая 1979 г. · Психофизиология · Р. Ф. Саймонс П. Дж. Ланг

1 апреля 1978 г. · Журнал экспериментальной психологии. Процессы поведения животных · М. Дэвис, Д. И. Астрахан

1 ноября 1978 г. · Журнал личности и социальной психологии · А Оман, У. Димберг

1 февраля 1992 г. · Поведенческая нейробиология · CB Sananes, М. Дэвис

1 мая 1992 г. · Наука · JJ Kim, MS Fanselow

1 апреля 1992 г. · Поведенческая нейробиология · RG Phillips, JE LeDoux

1 декабря 1991 г. · Поведенческая нейробиология · JM Hitchcock, M Davis

1 января 1992 г. · Физиология и поведение Дэвис

1 декабря 1991 г. · Поведенческая нейробиология · Дж. Б. Розен М. Дэвис

1 мая 1990 г. · Исследования мозга.Обзоры исследований мозга · AJ Dunn, CW Berridge

1 июля 1990 г. · Психологический обзор · PJ LangB N Cuthbert

24 сентября 1986 г. · Исследования мозга · М. СаканакаК Ледерис

1 июня 1989 г. Дэвис

1 июня 1989 г. · Поведенческая нейробиология · Дж. М. Хичкок М. Дэвис

1 января 1989 г. · Прогресс в нейропсихофармакологии и биологической психиатрии · RJ Blanchard, DC Blanchard

1 января 1986 · Psychopharmacology 9000G Koo2000 1 ноября 1988 г. · Журнал аномальной психологии · SR VranaP J Lang

1 июня 1988 г. · Journal of Personality and Social Psychology · D WatsonA Tellegen

1 января 1987 г. · Физиология и поведение · Дж. М. Хичкок, М. Дэвис

августа 1, 1986 · Journal of Abnormal Psychology · EW CookP J Lang

1 апреля 1985 · Поведенческая неврология · WK Berg, M. Davis

1 ноября 1981 · Фармакология, биохимия и поведение · JN Crawley

1 июня 1980 г. · Журнал методов нейробиологии · SE File

1 апреля 1983 г. · Когнитивная психология · AJ Marcel

1 февраля 1995 г. · Развитие ребенка · MT Balaban

29 июля 1994 · Поведенческие исследования мозга · W KraseH U Schnitzler

28 сентября 1995 · Природа · Л. Кэхилл, Дж. Л. Макгоу,

,

, 1 августа 1995 г. · Поведенческая нейробиология, П. У. Франкленд, Дж. С. Йоманс,

,

, 25 августа 1995 г. 1, 1995 · Текущая биология: CB · GA Clark

1 ноября 1994 · Психофизиология · DM Jansen, NH Frijda

1 января 1993 · Поведенческая и нейронная биология · M KimM Davis

20 декабря 1993 г. · Поведенческие исследования мозга · М. Дэвис М. Ким

1 января 1994 г. · Психофизиология · PS WongW J Williams

1 марта 1993 г. · Scandinavian Journal of Psychology · F Esteves, A Ohman

1 февраля 1993 г. · Journal of Abnormal Psychology · CJ PatrickP J Lang

1 мая 1993 · Психофизиология · PJ LangA O Hamm

1, 1 марта 996 · Психофизиология · BN CuthbertP J Lang

1 января 1996 г. · Поведенческие исследования мозга · M FendtH U Schnitzler

16 сентября 1996 г. · Исследования мозга · U Ebert, M Koch

31 октября 1996 г. · Nature Долан

1 ноября 1996 · Психофизиология · MM BradleyP J Lang

1 января 1997 · Психофизиология · AO HammD Vaitl

21 июня 1997 · Annals of the New York Academy of Sciences · M DavisY Lee

Jul 1, 1997 · Психофизиология · К. Грильон, М. Дэвис

, 15 сентября 1997 г. · Биологическая психиатрия · С. Грильон, М. Дэвис,

, 15 сентября 1997 г. · Биологическая психиатрия

Цитаты

14 марта 2002 г. · Депрессия и тревога · S LudewigF X Vollenweider

31 марта 2006 г. · Психофармакология · Кэтрин Дж. Хармер Филип Дж. Коуэн

21 ноября 2007 г. · Психофармакология Дж.

7 декабря 2007 г. · Psychopharmac ology · Кристиан Грильон

12 декабря 2007 г. · Психофармакология · Катарина ГоспичПредраг Петрович

15 апреля 2009 г. · Психофармакология · Порче Киркланд Генри Леонард Ла Хауэлл

7 августа 2012 г. · Психофармакология · Филип Дж. Корр2 9 сентября 165000 г. , 2006 · Экспериментальные исследования мозга · Сабина М. ГрюссерХерта Флор

29 сентября 2011 г. · Экспериментальные исследования мозга · Брайан К. Хорслен, Марк Дж. Карпентер

25 апреля 2012 г. · Биологическая кибернетика · Дэвид Фернандо Рамирес-Морено, Терренс Джозеф Сейновски

17 сентября 2005 г. · Прикладная психофизиология и биологическая обратная связь · Софи Котэ, Стефан Бушар

17 октября 2013 г. · Прикладная психофизиология и биологическая обратная связь · Клаудиа Хлоя БрамбоДональд Д. Пфафф

15 декабря 2007 г. · Журнал аномальной детской психологии

22 июля 2004 · Поведенческие исследования мозга · Сима Бхатнагар Лорен Бок

28 апреля 2004 · Поведенческие процессы · Антонио Кандидо Изабель де Бругада

90 002 9 июня 2005 г. · Биологическая психиатрия · Джек ван Хонк Деннис Дж. Л. Г. Шуттер

6 августа 2004 г. · Биологическая психология · Коэн Б. Е. БёкерМаринус Н Вербатен

7 февраля 2013 г. · Биологическая психология · Эвелин Глотцбах-ШунАндреас 9 мая 2005 г., 9 мая 2005 г. · Международный журнал психофизиологии: Официальный журнал Международной организации психофизиологии · Вольфганг Х. Р. Милтнер Томас Вайс

8 марта 2005 г. · Журнал тревожных расстройств · Мюриэль Хагенаарс, Агнес ван Миннен

26 ноября 2003 г. · Журнал боли: Официальный журнал Американского общества боли · Генриетта Л. ЛоганЕва Старренбург

26 марта 2004 г. · Мануальная терапия · Мишель Стерлинг

12 апреля 2005 г. -психофармакология и биологическая психиатрия · Зул МералиХайми Анисман

21 мая 2013 · Психиатрические исследования · Кристин А. Рабинак Кин Луан Фан

23 мая, 2 мая 002 · Биологическая психиатрия · Джеймс Т. Уинслоу Майкл Дэвис

14 июня 2003 г. · Гастроэнтерология · Брюс Д. Налибофф Эмеран А. Майер

27 мая 2003 г. · Журнал психиатрических исследований · К.Дж. БерХ Зауэр

30 мая 2001 г. M Kavaliers, KP Ossenkopp

12 декабря 2001 г. · Психиатрия больницы общего профиля · D HintonM Tran

6 июня 2003 г. · Прогресс в нейропсихофармакологии и биологической психиатрии · Ingmar HA Franken

31 октября 2002 г. · Биологическая психология · Pilar CobosJa Вила

13 декабря 2001 г. · Текущее мнение в области нейробиологии · MG Packard, L Cahill

3 июля 2003 г. · Neurophysiologie Clinique = Клиническая нейрофизиология · Рене Мислен

28 января 2009 г. · Психологическая медицина · Дж. Лоббестаэль Ф. Чаксси Мар

, 2004 · Журнал аномальной психологии · Карин Могг, Брендан П. Брэдли,

, 25 мая 2006 г. · Поведенческая нейробиология an

29 сентября 2005 г. · Эмоции · Тобиас Брош, Динкар Шарма

22 декабря 2005 г. · Эмоции · Стефан Дж. Хофманн, Диего А Пиццагалли

30 августа 2006 г. · Эмоции · Стивен Д. Смит Дэвид Х Зальд

6 декабря 2006 г. Эмоция · Миртес Гарсия ПерейраЛуис Пессоа

27 июля 2011 г. · Эмоции · Луис ПессоаЭндрю Бауэр

31 августа 2011 г. · Эмоции · Элейн Фокс Крис Эшвин

10 июня 2008 г. · Нейропсихофармакология: официальное издание Американского колледжа нейропсихологии GiakoumakiPanos Bitsios

, 21 августа 2009 г. · Нейропсихофармакология: официальная публикация Американского колледжа нейропсихофармакологии · Майкл Дэвис, Кристиан Гриллон

6 июня 2009 г. · Нейропсихофармакология: официальная публикация Американского колледжа нейропсихофармакологии 3000 Ротвелл. , 2005 · Обзоры природы.Открытие лекарств · Джон Ф. Крайан, Эндрю Холмс

14 июля 2005 г. · Нейропсихофармакология: официальная публикация Американского колледжа нейропсихофармакологии · Рэйчел Иегуда, Стивен Э. Хайман

23 ноября 2006 г. · Нейропсихофармакология: официальная публикация Американского колледжа нейропсихофармакологии · Мишель Рош, Джон П. Келли

Когнитивный контроль — Лаборатория клинической психофизиологии

Беспокойство Когнитивный контроль и мониторинг ошибок

В нашей лаборатории проведено большое количество исследований. сосредоточены на том, как тревога связана с когнитивным контролем / мониторингом ошибок.

---

Как сделать характеризуем тревогу?

Наша лаборатория обычно изучает тревогу как существующую вдоль континуума, так что даже люди, не отвечающие критериям психологические расстройства могут по-прежнему испытывать подъем тревожности. Обычно мы думаем о тревоге как о двух подкатегориях, определяемых Heller и его коллеги (например, Nitschke, Heller, imig, McDonald & Miller, 2001). Беспокойство или «тревожные опасения» — это аспект беспокойства. характеризуется негативной, ориентированной на будущее мыслительной деятельностью.С другой стороны, «Тревожное возбуждение» — это измерение тревожности, обычно связанное с физиологическим ощущение страха.

Что такое когнитивный контроль и мониторинг ошибок?

Контроль ошибок относится к процессу распознавание возникновения ошибок и корректировка производительности для предотвращения будущего ошибки. В связи с этим когнитивный контроль — это процесс, с помощью которого мы можем использовать информацию и корректировать поведение для достижения текущих целей. Когнитивный контроль тесно связан с контролем внимания, рабочей памятью и другие когнитивные функции более высокого порядка.

Как мы изучаем тревогу и когнитивный контроль / ошибку мониторинг?

Обычно мы оцениваем тревожность с помощью анкет. и интервью. В наших исследованиях используются поведенческие задачи на компьютере, предназначенные для задействовать различные аспекты когнитивного контроля, отслеживания ошибок, работы память, контроль внимания и торможение. Помимо изучения выполнение поведенческих задач (например, точность), мы также используем физиологические методы. Мы часто используем электроэнцефалограмму (ЭЭГ) для измерения электрического мозга. активности во время выполнения задач и изолировать связанные с событиями потенциалы (ERP), которые изменения напряжения, которые обычно происходят, когда человек реагирует или просматривает стимулы во время выполнения заданий.Есть много разных типов ERP, которые когнитивные исследования показали, что они связаны с различными когнитивными процессы. Чаще всего в нашем исследовании тревожности и когнитивных способностей наша лаборатория фокусируется на наше исследование ERP, связанных с мониторингом ошибок. Большая часть нашей работы сосредоточен на связанной с ошибкой негативности (ERN; возникает в течение 50 мс после возникает ошибка; см. рисунок 1). Есть несколько теорий, которые способствуют понимание ERN, но мы думаем об ERN как о сигнале для другого мозга области, в которых необходимы дополнительные когнитивные ресурсы для исправления работы после ошибка.

Как сделать Мы думаем, что тревога связана с когнитивным контролем / отслеживанием ошибок?

Нашей работой руководит Контроль внимания Теория (ACT), известная теория, предложенная Айзенком и его коллегами для описания как тревога связана с когнитивным дефицитом (Eysenck et al., 2007). Короче говоря, теория утверждает, что тревога приводит к более медленной, но эффективной работе, когда тревога высока из-за беспокойства, истощающего доступные ресурсы рабочей памяти, что приводит к привлечению ресурсов из альтернативных источников.В 2013 году наша лаборатория предложила компенсационный Гипотеза мониторинга (CMH) в первую очередь в ответ на открытие, воспроизведенное нашей лаборатории и многих других, что беспокойство связано с большей амплитудой ERN. Основываясь на предыдущей работе и ACT, CMH заявляет, что ERN является мерой компенсирующее усилие перед лицом тревоги, такое, что оно отражает усилие привлекать больше когнитивных ресурсов, чтобы восполнить истощенные беспокойством (Мозер, Моран, Скродер, Доннеллан и Юнг, 2013 г.).

Что были ли наши основные выводы в прошлой работе?

Исследования взрослых: Несколько исследований и метаанализ, проведенный нашей группой, показывает, что тревожность взрослых — ERN отношения, обнаруженные в нашей лаборатории и других, обусловлены отношениями между беспокойство и ERN особенно среди женщин (а не мужчин; Мозер, Моран, Шредер и Ларсон, 2016).Женщины чаще беспокоятся и страдают от тревожных расстройств с более высокими показателями, поэтому эта работа стала важной текущая работа, связанная с психическим здоровьем женщин в нашей лаборатории (см. текущие проекты ниже). Наша работа также была направлена ​​на то, чтобы лучше понять эту взаимосвязь, исследуя другие ERP (Schoder, Glazer, Bennett, Moran & Moser, 2017), параметры задач (Lin, Moran, Schroder & Moser, 2015) и функциональная связь между области, связанные с когнитивным контролем, с использованием частотно-временного анализа (Moran, Bernat, Avieyente, Schroder & Moser).

Исследования развития: Развитие работа в нашей лаборатории показала, что ERN относится к педиатрической тревоге в у детей старшего возраста, но не у детей младшего возраста (Lo et al., 2017). В нашей лаборатории есть интерпретировали эти результаты как относящиеся к развитию жесткого контроля процессы у детей (Moser, 2017). Дополнительная работа исследовала семейные передача ERP, связанных с вознаграждением, а также их связь с связанные с ошибками ERP (Moser, Fisher, Hicks, Zucker & Durbin, 2018).

Какие факторы мы исследуем что может сыграть роль в связи между тревогой и когнитивным контролем?

• Биологические факторы: В настоящее время лаборатория исследует роль гормонов яичников в взаимосвязь между тревогой и когнитивным контролем у женщин. Гормоны яичников может играть как защитную, так и вредную роль и, таким образом, играть динамическую роль. эта ассоциация у женщин. Нам также интересно, как другие нейротрансмиттеры (например,г. допамин) может быть вовлечен в эту ассоциацию.
• Социальные / связанные с идентификацией Факторы: Лаборатория также в настоящее время исследуя роль расы в этой ассоциации. Черные люди испытывают повышенный хронический стресс из-за расизма и, следовательно, тревожность влияние на когнитивный контроль может отличаться из-за повышенной аллостатической нагрузки (т. е. износ организма из-за хронических стрессоров).

Что такое некоторые из наших текущих проектов, связанных с тревогой и когнитивным контролем / мониторинг ошибок?

• An Исследование, финансируемое NIMH, изучающее роль гормонов яичников в взаимосвязь между тревогой и когнитивным контролем через продольные отслеживание женщин в течение менструального цикла.Мы надеемся, что текущее исследование выяснить, как гормоны влияют на то, как тревога влияет на ошибку обработка у женщин.
• Финансируемый NIDA исследование в сотрудничестве с доктором Эмили Дурбин из МГУ, изучающее, как связи между тревогой и обработкой ошибок меняются в процессе разработки, передаются из поколения в поколение и относятся к другим процессам (например, реактивность страха, обработка вознаграждения).

Лаборатория когнитивной психофизиологии

Перейти на японский язык (日本語)

Лаборатория когнитивной психофизиологии (CPL) была впервые создана в Университете Хиросимы в апреле 2005 года, а с апреля 2016 года переехала в Университет Осаки.

Наш основной интерес состоит в том, чтобы углубить понимание повседневной психологической деятельности с помощью связанных с событиями потенциалов (ERP) и других психофизиологических показателей.

Недавно мы начали объяснять кавайи (часто переводимые как «милые») с точки зрения науки о поведении.

Хироши НИТТОНО , Ph.D.
Профессор Высшей школы гуманитарных наук, Университет Осаки
Директор лаборатории когнитивной психофизиологии

1. Мой профиль и исследовательские интересы
2. Публикации (Publons / Google Scholar)
3. Психология Кавайи
4. Ссылки

Вся переписка об этом веб-сайте следует отправить по адресу info [at] cplnet.jp.

История основных обновлений

28 июля 2021 г. Исследование, показывающее, что музыкальные образы влияют на раннюю обработку реальных музыкальных отрывков, было принято в Neuroscience Letters .

6 апреля 2021 г. Поговорил с американским подкастом, Понятно, о фэндоме Снупи в Японии.

27 января 2021 г. В журнале SAGE Open опубликована статья о кросс-культурном сравнении концепции кавайи и привлекательности.

18 декабря 20, 2020 Наша статья, которая показывает, что время идет медленно, когда вы что-то скрываете, представлена ​​в PsyPost .

10 декабря 2020 г. Документ, показывающий, что высокочастотные звуковые компоненты звука высокого разрешения не обнаруживаются в коре головного мозга, был опубликован в Scientific Reports .

12 октября 2020 г. Опубликован препринт (на рассмотрении) кросс-культурного сравнения милых / кавайных.

10 октября 2020 г. В Symmetry опубликована новая статья, в которой показано, что «американцы предпочитают правостороннее изображение объекта, а японцы и израильтяне — левое изображение».

30 сентября 2020 г. Руководил рекламной кампанией kawaii известного японского мороженого, Morinaga Pino, 50 пакетов kawaii .

20 июля 2020 г. Новая статья, в которой показано, что время идет медленно, когда вы что-то скрываете, принята к публикации в журнале Biological Psychology .

11 июля 2020 г. В журнале Frontiers in Psychology была опубликована новая статья, показывающая, что фиксация глаз при выполнении мелкой моторики увеличилась после просмотра милых изображений животных.

2016

31 августа — 4 сентября 2016 г. В Гаване, Куба, прошел 18-й Всемирный психофизиологический конгресс (IOP2016).

27 июля 2016 г. Приглашенная речь « Kawaii как эмоция: понимание того, как миловидность влияет на познание и поведение человека» на ICP2016 прошла успешно.

19 июля 2016 г. Комментарии цитируются в статье опекуна «Новая наука милого».

28 апреля 2016 г. Моя обзорная статья о каваи была опубликована в открытом доступе.

1 апреля 2016 г. Лаборатория переехала в Университет Осаки.

23 марта 2016 г. Моя деятельность в Хиросимском университете прекращена сегодня. Спасибо большое за вашу поддержку.

3 марта 2016 г. Комментарии цитируются в колонке Bloomberg Business «Котята, кактусы и голубое сияние: наука, лежащая в основе идеального продуктивного бокса»

2014

27 сентября 2014 г. 17-й Всемирный психофизиологический конгресс (IOP2014) закрылся большой успех. Спасибо за сотрудничество!

26 сентября 2014 г. Мой комментарий об ощущении кавайи к пушистым зверям был опубликован в финской газете.

5 июня 2014 г. Новый документ, показывающий, что увеличение темпа фоновых звуков ускоряет темп поведения, был принят в Психология музыки .

27 мая 2014 г. Внутренняя история нашей статьи PLoS ONE kawaii была опубликована в новом онлайн-журнале (The Winnower).

19 мая 2014 г. В журнале Clinical Neurophysiology была принята новая статья, в которой определены как минимум два подкомпонента поздних положительных потенциалов.

23 февраля 2014 г. Новая статья о влиянии музыки высокого разрешения на ЭЭГ человека была принята в NeuroReport .

2013

20 мая 2013 Общее количество цитирований (по Thomson Reuters ISI) превышает 500. Я буду продолжать медленно в своем собственном темпе.

4 мая 2013 г. Сайт перезапущен с новым дизайном!

11 марта 2013 г. Открыт официальный сайт 17-го Всемирного психофизиологического конгресса (IOP2014) в Хиросиме.

16 января 2013 г. Включено в Psychology World (официальное издание Японской психологической ассоциации). [PDF на японском языке]

2012

28 декабря 2012 г. Опубликовано в «Research Now» на официальном сайте Хиросимского университета.

12 декабря 2012 г. Аспирант получил приз студенческого плаката на симпозиуме HCG2012 (Human-Communication Group).

3 декабря 2012 г. Японский журнал физиологической психологии и психофизиологии стал журналом открытого доступа J-STAGE. Обновлены ссылки из списка публикаций.

16 октября 2012 г. Наша статья PLoS ONE была отмечена в более чем 70 статьях по всему миру (освещение в СМИ. Заняла второе место среди самых просматриваемых статей PLoS ONE за последние 30 дней.

27 сентября 2012 г. Статья, демонстрирующая, что просмотр kawaii (милых) вещей делает нас более внимательными, была опубликована в PLoS ONE.

12 сентября 2012 г. IOP2014 (17-я Всемирная конференция психофизиологии) будет проходить в Хиросиме, Япония (23-27 сентября 2014 г.). Я являюсь председателем Исполнительного комитета.

23 января 2012 г. Две статьи были приняты к публикации в журналах Biological Psychology и NeuroReport .

2011

7 июня 2011 IOP2012 (16-я Всемирная конференция психофизиологии) будет проходить в Пизе, Италия (13-17 сентября 2012 г.).

6 мая 2011 г. Были приняты к публикации несколько работ аспирантов.

24 марта 2011 г. В раздел «Статистический анализ» раздела «Вопросы и ответы» были внесены изменения (только для японской версии).

3 марта 2011 г. Ушел из редакционного совета International Journal of Psychophysiology после шести с половиной лет службы.

17 февраля 2011 г. К публикации принята работа аспиранта.

2010

18 августа 2010 Перемещен в независимый домен (cplnet.jp).

20 июля 2010 г. Обновлены недействительные ссылки.

16 мая 2010 г. Наша статья (на японском языке) получила награду «Лучшая статья 2009» Японского журнала физиологической психологии и психофизиологии. Спасибо!

6 апреля 2010 г. Сайт был изменен и расширен.

20 января 2010 г. Добавлен список публикаций в Pubmed.

2009

13 октября 2009 г. К публикации принята новая статья (на японском языке).

8 сентября 2009 г. Добавлен список публикаций ResearcherID (Thomson Reuters).

24 августа 2009 г. Исправлена ​​ошибка в книге ERP.

3 июля 2009 г. Включено в информационный бюллетень Университета Хиросимы (только японская версия)

8 июня 2009 г. К публикации была принята новая статья.

18 мая 2009 г. К публикации приняты две работы аспирантов.

2008

25 июня 2008 г. На японском языке добавлено «Что нового в нашей лаборатории».

9 июня 2008 г. Новая статья принята к публикации в NeuroReport.

1 апреля 2008 г. Обновлена ​​лабораторная информация (только для японской версии).

30 января 2008 г. К публикации была принята статья «Влияние фильтрации на потенциальные формы сигналов, связанных с событиями» (на японском языке).

2006

11 августа 2006 г. В разделе вопросов и ответов сравнивались характеристики трех основных электродных крышек (только для японской версии).

28 июля 2006 г. Выложены фотографии нашей лаборатории (только японская версия).

23 июня 2006 г. В раздел «Статистический анализ» раздела «Вопросы и ответы» были внесены исправления (только для японской версии).

21 февраля 2006 г. Добавлена ​​лабораторная информация (только для японской версии).

Лаборатория трансляционной психофизиологии и оценки (T-PAL): UC Davis MIND Institute

Главный исследователь

Доктор Дэвид Хессл в настоящее время является директором Лаборатории трансляционной психофизиологии и оценки (T-PAL). Его исследования сосредоточены в первую очередь на генетических, мозговых, экологических и нейроэндокринных факторах, влияющих на познание и поведение людей с хрупкими X-ассоциированными расстройствами.Одним из важных направлений работы в T-PAL является разработка и оценка новых поведенческих, когнитивных и психофизиологических показателей результатов людей с нарушениями психического развития. Эти меры предназначены для использования для выявления улучшения функционирования в рамках контролируемых испытаний лечения. Психофизиологические исследования изучали аномалии социального взгляда, сенсомоторного гейтирования, активности симпатической нервной системы, функции оси гипоталамус-гипофиз-надпочечники и потенцированных реакций испуга.Другие недавние исследования были направлены на улучшение аберрантного поведения и когнитивных показателей у людей с синдромом ломкой Х-хромосомы, синдромом Дауна, аутизмом, умственной отсталостью и другими нарушениями психического развития. Вторым важным направлением работы доктора Хессла является изучение премутации носителей хрупкого X. В детстве эти люди подвергаются повышенному риску синдрома дефицита внимания и гиперактивности и аутизма, а в пожилом возрасте они подвергаются риску нейродегенеративного заболевания, включающего тремор, атаксию. и деменция (синдром хрупкой Х-ассоциированной тремор-атаксии, FXTAS).Доктор Хессл (в сотрудничестве с доктором Сьюзан Ривера) руководит проектом, финансируемым NIMH, по изучению траектории изменений во времени в структуре мозга, нейропсихологии и неврологическом / моторном функционировании этих носителей премутации FMR1.

Доктор Хессл получил степень доктора философии. получил степень доктора клинической психологии Вашингтонского университета, где его работа была сосредоточена на эмоциональном развитии и развитии мозга у младенцев от матерей с депрессией под наблюдением Джеральдин Доусон, доктора философии. Он прошел клиническую стажировку в отделении психиатрии и поведенческих наук и в детской больнице Люсиль Паккард в Стэнфордском университете.Он также получил докторскую степень МакАртура по психофизиологии под руководством У. Томаса Бойса, доктора медицины в Институте человеческого развития Калифорнийского университета в Беркли. Его обучение продолжилось в Исследовательском центре поведенческой нейрогенетики в Стэнфорде, где он начал свою работу над исследованиями генов мозга и поведения при синдроме ломкой Х-хромосомы с Алланом Рейссом, доктором медицины. Он получил премию NIMH Career Development Award (K23) за исследование связи между тревожностью и аутизмом. симптомы у детей с синдромом ломкой Х-хромосомы и физиология, лежащая в основе проблем социальной тревожности, например избегание взгляда у этих людей.Доктор Хессл является лицензированным психологом, и его клинические интересы включают когнитивную, эмоциональную и поведенческую оценку детей, подростков и взрослых с нарушениями психического развития, включая синдром ломкой Х-хромосомы, расстройства аутистического спектра, СДВГ, нарушения обучаемости и синдром Туретта. Он проводит совместные исследования с исследователями из нескольких дисциплин, включая неврологию, молекулярную генетику и невропатологию, чтобы понять связи между генетикой, функцией мозга и поведением.

Нейрокогнитивная обработка детских стимулов у матери и не-матери: психофизиологические, когнитивные и нейровизуализационные данные | Социально-когнитивная и аффективная нейробиология

Абстрактные

Новые данные указывают на то, что матери и не матери демонстрируют разные нейрокогнитивные реакции на стимулы младенца. В этом исследовании изучались психофизиологические, когнитивные и нейронные реакции матери на эмоциональные стимулы младенца.В общей сложности 35 матерей с 4-месячными младенцами и 18 женщин из контрольной группы без маленьких детей прошли компьютеризированные тесты для оценки нейрокогнитивной обработки младенческих стимулов. Во время выполнения заданий регистрировались их взгляды и фиксация глаз, кожно-гальванические реакции (GSR) и выражения лиц на эмоциональные стимулы младенца. Участникам была сделана функциональная магнитно-резонансная томография, во время которой они просматривали фотографии неизвестного младенца, а для матерей — своих собственных младенцев. Матери больше пристально смотрели и увеличили GSR по отношению к стимулам младенца и продемонстрировали более позитивную мимику в отношении смеха младенца, и сами сообщали о более положительных оценках вокализации младенца, чем женщины контрольной группы.На нейронном уровне матери показали более выраженный нейронный ответ в островке, дорсолатеральной префронтальной коре и затылочных областях мозга в пределах заранее определенной «материнской нейронной сети» при просмотре изображений своих собственных против неизвестных младенцев. Этот специфический нейронный ответ на собственных младенцев коррелировал с менее отрицательными оценками собственных по сравнению с неизвестными младенческими сигналами бедствия. Различия между матерями и контрольными женщинами без маленьких детей можно интерпретировать как нейрокогнитивную адаптацию к материнству у матерей.

Введение

Лица младенцев быстро привлекают внимание как родителей, так и не родителей (Kringelbach et al. , 2016). Но исследования показывают, что внимание матери в большей степени захватывается стимулами младенца, чем внимание не матери (Thompson-Booth et al. , 2014a, b). Наш недавний систематический обзор исследований нейронных реакций матерей на стимулы младенца показал, что матери обычно «быстрее распределяют внимание» на стимулы младенца, чем не матери, на что указывают электрофизиологические реакции мозга (Bjertrup et al., 2019). Накопление продольных данных свидетельствует о том, что переход к материнству связан с нейронной реорганизацией (Hoekzema et al. , 2017, 2020). Это может поддерживаться нейроэндокринными и психологическими изменениями на протяжении всей беременности и в послеродовом периоде (Henry and Sherwin, 2012), а опыт общения с младенцем после рождения может консолидировать нейронную архитектуру, которая поддерживает адаптивное материнское поведение (Parsons et al. , 2017b). Эти лонгитюдные исследования показали, что изменения в структуре и функциях областей мозга, связанных с социальным познанием (Hoekzema et al., 2017), вознаграждение (Hoekzema et al. , 2020) и внимание (Dudek et al. , 2020) от беременности до послеродового периода позволяют прогнозировать поведение матери (Hoekzema et al. , 2017, 2020) и матери — привязанность младенца (Dudek et al. , 2020). Следовательно, предполагаемые различия между матерями и не-матерями в нейрокогнитивной обработке младенческих стимулов могут — при отсутствии различий в демографических переменных — отражать нейрокогнитивные изменения, связанные с материнством, в соответствии с предыдущими исследованиями.С другой стороны, это может отражать изначальные различия в мотивации стать матерью.

Непротиворечивые данные указывают на усиление нейронных реакций у матерей на собственных против неизвестных младенцев в нескольких регионах, включая средние лобные извилины (MFG), орбитофронтальную кору (OFC), островок и предклинье (Bjertrup et al. , 2019). Эти области являются частью «материнской нейронной сети», поддерживающей здоровые материнские функции, включая внимание, эмоции, регуляцию, сочувствие, мотивацию и обработку вознаграждения (Bjertrup et al., 2019).

Чувствительные и случайные реакции матери, должным образом настроенные на сигналы младенца, жизненно важны для созревания способности младенца к саморегуляции (Fonagy et al. , 2007). В то время как сигналы младенческого стресса обеспечивают удовлетворение физиологических потребностей, положительные сигналы младенцев, вероятно, служат для того, чтобы оставаться в непосредственной близости от лица, осуществляющего уход (Bowlby, 1997). Некоторые данные указывают на то, что интенсивный детский стресс привлекает внимание взрослых в большей степени, чем другие проявления, что подчеркивает эволюционную важность этих стимулов (Lucion et al., 2017). Сильный стресс у младенцев может стать серьезным стрессом для лиц, осуществляющих уход (Lingle, 2019). Несмотря на это, как получается, что младенческие сигналы бедствия вызывают скорее заботливую реакцию, чем отвращение? Одно из объяснений может заключаться в том, что матери воспринимают характеристики младенца как более полезные, чем женщины, не имеющие маленьких детей, и поэтому на них меньше негативно влияет (и с большей вероятностью справляется) интенсивный детский стресс. Важно отметить, что более позитивный нейрокогнитивный ответ матери на младенческие сигналы может помочь материнскому поведению в реальных взаимодействиях с младенцами.Действительно, настроенные восторженные и радостные выражения материнского лица, когда младенцы выражают положительные эмоции, важны для стимулирования игрового взаимодействия матери и ребенка и, таким образом, для создания у ребенка чувства социальной связанности (Feldman, 2003). Материнство может иметь отличия от материнства в нервных, когнитивных и поведенческих реакциях младенцев на психофизиологическом, нервном, когнитивном и реляционном уровнях. Однако ни одно из предыдущих исследований не проводило интегрированного сравнения матерей и не матерей по этим множественным показателям.

В этом исследовании изучались психофизиологические и когнитивные реакции матерей на эмоциональные лица и вокализации младенцев, а также нейронные реакции матери на собственные против неизвестных эмоциональных лиц младенцев. Мы предположили, что по сравнению с контрольными женщинами матери будут демонстрировать (i) большее визуальное внимание и физиологическую реактивность по отношению к эмоциональным стимулам младенца и (ii) положительную предвзятость к стимулам младенца, что отражается в более позитивных выражениях лица к счастливым против обеспокоенных младенческих лиц и вокализации и более положительная и менее отрицательная оценка младенческих лицевых и вокальных выражений счастья и страдания, соответственно.Мы также предположили, что матери будут (iii) демонстрировать более высокие нейронные реакции на свои собственные по сравнению с неизвестными лицами младенцев в регионах материнской нейронной сети, и что это будет коррелировать с более положительными и / или менее отрицательными оценками собственных против неизвестных младенцев. . Наконец, мы исследовали, будут ли матери и женщины контрольной группы демонстрировать дифференциальные нейронные реакции на обеспокоенные лица и счастливых младенцев.

Методы и материалы

Участников

матерей были набраны из отделения акушерства и гинекологии больницы Видовре, Дания, или через печатные и онлайн-объявления.Женщины из контрольной группы набирались через рекламу. Общими критериями включения были возраст ≥18, отсутствие в личном анамнезе психических заболеваний, оцененных с помощью Mini International Neuropsychiatric Interview (MINI) (Sheehan et al. , 1998), отсутствие неврологических заболеваний или злоупотребления алкоголем или психоактивными веществами (определено МКБ- 10 критериев F10.1 или F10.2), нет признаков расстройства личности (определяется общим баллом ≤3 по стандартизированной шкале оценки личности — сокращенной шкале (SAPAS) (Hesse and Moran, 2010)), нет серьезных психических расстройств. среди родственников первой степени родства — отсутствие магнитных металлических имплантатов (противопоказания для МРТ), а для младенцев матерей — отсутствие диагноза синдрома Дауна, церебрального паралича или других тяжелых неврологических заболеваний.Критерием исключения для контрольных женщин были дети в возрасте до 6 лет. Проект был одобрен местным комитетом по этике в столичном регионе Дании (ID: H-17009045) и Датским агентством по защите данных в столичном регионе Дании (ID: RHP-2017-024; I-Suite: 05603). Письменное информированное согласие было получено от всех участников. Исследование проводилось в соответствии с Хельсинкской декларацией.

Опытный образец

Матери были обследованы через 4 месяца (среднее ± стандартное отклонение: 4.0 ± 0,4) после рождения во время 4-часового посещения на дому и участвовали в полуторачасовом сеансе сканирования функциональной магнитно-резонансной томографии (фМРТ) в другой день, отдельно от домашнего посещения. Женщины контрольной группы прошли одну тестовую сессию продолжительностью 4 часа в Rigshospitalet, Копенгаген. Для всех участников наличие симптомов легкой депрессии оценивалось с помощью 17 пунктов шкалы оценки депрессии Гамильтона (HDRS-17) (Hamilton, 1967), а самооценка состояния и тревожности по признакам измерялась с помощью опросника состояния и черт тревожности (STAI). ) (Спилбергер, 1983).Неэмоциональное познание оценивалось с помощью короткого (<20 мин) экрана когнитивных нарушений в психиатрии (SCIP) (Purdon, 2005; Ott et al. , 2016), и все задачи по обработке эмоций младенцев были компьютеризированы. Выражение лица участников, кожно-гальванические реакции (GSR), взгляды и фиксация в ответ на эмоциональные стимулы младенца регистрировались во время компьютерных задач по обработке эмоций младенца. Участники прошли сканирование с помощью фМРТ, на котором они наблюдали лицо неизвестной 4-месячной кавказской девочки-младенца, а матери дополнительно рассматривали лицо своего ребенка (изображения, полученные во время посещения на дому).После сканирования участников попросили оценить лица младенца в соответствии с тем, как, по их мнению, чувствует ребенок, и как они себя чувствовали, наблюдая за лицами младенца. Матери и контрольные женщины прошли сканирование с помощью фМРТ, где они выполнили «задачу обработки эмоций лица взрослого», о которой будет сообщено в другом месте. Выборка матерей в текущем исследовании также сравнивалась с матерями с аффективными расстройствами эмоционального познания и нервной активности [результаты сообщены в другом месте (Bjertrup et al ., в обзоре-а, б)].

Обработка младенческих эмоций (I): поведенческие и психофизиологические показатели

Младенческих стимулов предъявляли на 14-дюймовом ноутбуке Lenovo T430 с монитором с разрешением 1920 × 1080 с использованием программного обеспечения iMotions версии 6.4 и встроенного оборудования для записи психофизиологических реакций (iMotions A / S, Копенгаген, Дания).

Задание на оценку эмоций у младенцев.

Участников попросили оценить эмоциональную интенсивность 50 детских лиц и 50 младенческих вокализаций.Для обоих типов стимулов младенческие эмоции выражались с пятью степенями интенсивности: наиболее счастливые, умеренно счастливые, нейтральные, умеренно огорченные и наиболее огорченные. На изображениях лиц были изображены младенцы в возрасте 3–14 месяцев (Kringelbach et al. , 2008), а младенческие вокализации состояли из звукозаписей реальных взаимодействий родителей и младенцев (Parsons et al. , 2014). Вокализации воспроизводились либо через динамики компьютера, либо через наушники, а экран становился черным. Младенческие стимулы предъявлялись в течение 2 с.Между предъявлением каждого стимула на экране появлялась горизонтальная шкала оценки, и участники имели максимум 5 секунд, чтобы оценить эмоции младенца по непрерывной шкале Лайкерта в диапазоне от -4 (младенец наиболее обеспокоен) до +4 (младенец наиболее счастлив).

Детские видео.

Чтобы записать «естественные» психофизиологические реакции на эмоциональные стимулы младенца, которые не зависят от задачи и имеют более длительную продолжительность, чем изображения и вокализации, упомянутые выше, участникам было предложено пассивно просмотреть два видеоролика о младенцах — «смех» и «видео о стрессе». ‘- по 28 с каждая.Видео были представлены по одному разу каждому участнику и в произвольном уравновешенном порядке между участниками. «Смехотворное видео» показало, как младенцы и их мать непрерывно смеются на протяжении всего видео. На «видео о бедствии» был изображен обеспокоенный мальчик-младенец, который сильно плакал, но его не брали на руки и не утешали.

Психофизиологические реакции на раздражители младенца.

Выражения лиц участников, отображаемые в ответ на эмоциональные стимулы младенца, были записаны веб-камерой ноутбука и обработаны с помощью Affectiva Affdex в программном обеспечении iMotions.Алгоритм Affectiva Affdex использует систему кодирования лицевых действий для идентификации и категоризации выражений лица как положительных или отрицательных на основе конкретных лицевых «единиц действия» (Ekman and Friesen, 1978; Affectiva, 2017; iMotions, 2017b). Результаты представлялись как процент времени, в течение которого участник демонстрировал положительное или отрицательное выражение лица. Программное обеспечение iMotions оценило вероятность того, что выражение, определенное алгоритмом, будет равно оценке человека-оценщика, и отбросило вероятности ниже 10%.Поэтому о выражениях с высокой неопределенностью сообщалось как «0% времени» как для положительных, так и для отрицательных эмоций (Affectiva, 2017; iMotions, 2017b). Взгляд и фиксация взгляда на экране компьютера, отображающем детские стимулы, отслеживались с помощью айтрекера Tobii Pro 60 Гц (Tobii Pro, Швеция), установленного на тестовом компьютере. Устройство отслеживания движения глаз направляет свет в ближнем инфракрасном диапазоне к зрачкам участников и записывает движения глаз по отражениям роговицы (Gonzalez-Sanchez et al. , 2017; iMotions, 2017a).Движения глаз со скоростью <30 градусов в секунду были классифицированы как фиксации алгоритмом фиксации Velocity-Threshold Identification (I-VT) в программном обеспечении iMotions (iMotions, 2018), тогда как время взгляда определялось как общее время, потраченное на просмотр стимулов. Короткие фиксации (<60 мс) были исключены из данных. Мы исследовали время, затрачиваемое на пристальное наблюдение и фиксацию на лицах младенцев, определяя их как области интереса (AOI) для анализа. Таким образом, были отброшены взгляды и фиксации вне AOI, например фон или мать в «видео смеха».Для повышения точности измерения айтрекер был откалиброван в соответствии с движениями глаз участников перед каждой задачей (Tobii Pro, 2020). GSR для эмоциональных видеороликов младенцев измерялся датчиком Shimmer Sensor3 с частотой дискретизации 128 Гц двумя электродами, прикрепленными к указательным и безымянным пальцам участников. Датчик был подключен через Bluetooth к программному обеспечению iMotions, где «алгоритм обнаружения пиков» обнаруживал пики GSR, определяемые как сигналы, пересекающие пороговое значение 0,01 мкСм и с амплитудой не менее 0,005 мкСм.GSR участников определялись как количество пиков в минуту. Поскольку звуки и изображения младенца были представлены только в течение 2 с, а сигналы GSR задерживаются на 1–5 с (Benedek and Kaernbach, 2010), мы включили только GSR в видео с младенцами и только ответы, происходящие позже 1000 мс. Для отслеживания взгляда отдельные точки данных низкого качества (менее 70%) были исключены из анализа.

Обработка младенческих эмоций (II): нейронные реакции на собственные

против неизвестных и обеспокоенных против счастливых младенческих лиц

парадигма фМРТ.

Изображения лица собственного младенца матери были получены во время домашнего визита, и для сканирования были выбраны три изображения с наиболее счастливым выражением лица и три изображения с наиболее подавленным выражением лица. Изображения были стандартизированы в соответствии с размером, ориентацией и освещением и отредактированы в программе манипулирования изображениями GNU (GIMP) v. 2.8.22 (GIMP Development Team, 2017), поэтому были видны только лица и помещались на черном фоне. Блок состоял из трех изображений, принадлежащих к той же категории, для матерей: (i) собственное счастье, (ii) собственное несчастье, (iii) неизвестное счастье и (iv) неизвестное несчастье и для контрольных женщин: (i) неизвестное счастье и ( б) неизвестный бедствующий.Изображения внутри блока были показаны в течение 3750 мс и разделены крестиком фиксации 500 мс. Блоки были показаны шесть раз в псевдослучайном порядке, разделенные крестиком фиксации 2500 мс. Парадигма была создана и запущена в программном обеспечении E-prime версии 2.0 (Psychology Software Tools) и проецировалась на непрозрачный экран, расположенный в головной части сканера и оттуда видимый участникам на наклонном вверху зеркале внутри сканера. Участникам было предложено просто смотреть изображения. После сканирования участники оценили, что, по их мнению, чувствовали младенцы и как они себя чувствовали при просмотре изображений по шкале от -4 (наиболее обеспокоены), 0 (нейтрально) до +4 (наиболее счастливы) с девятью возможными ответами.

Сбор данных фМРТ.

Активация нейронов младенческой парадигмы оценивалась с помощью in vivo неинвазивных методов фМРТ с использованием 3T сканера Siemens MR и 64-канальной катушки голова-шея. Общая продолжительность последовательности сканера составляла 45 минут и включала: локализатор, T1-взвешенные структурные изображения всего мозга с высоким разрешением [последовательность T1: MPRAGE, время эхо-сигнала (TE) = 2,58, время повторения (TR) = 1900 мс, угол поворота 9 °, коэффициент расстояния = 50%, поле обзора (FOV) 230 × 230 мм и толщина среза = 0.9 мм], и последовательность T2 * -взвешенного градиентного эхо-спирального эхо-планарного изображения (TE = 30 мс, TR = 2 с и угол поворота = 90 °). Всего было получено 193 объема мозга, состоящих из 32 срезов с толщиной среза 3 мм и 25% промежутками между ними (поле зрения 230 × 230 мм с использованием сетки 64 × 64). Стандартная последовательность карты поля B0 (230 × 230 мм FOV; TR = 400 мс; TE = 7,38 мс; угол переворота = 60 °) была получена для исправления геометрических искажений. Матери прошли дополнительную функциональную парадигму (использованную в другом исследовании) и, наконец, 10-минутное сканирование в состоянии покоя.Анализ данных фМРТ проводился в FMRIB Expert Analysis Tool (FSL v. 6.00.) (Https://www.fmrib.ox.ac.uk/fsl).

Анализ данных фМРТ

Данные были проверены визуально на предмет артефактов и чрезмерного движения. Предварительная обработка включала удаление ткани, не относящейся к головному мозгу, с помощью инструмента извлечения мозга FSL (Smith, 2002), а также перестройку, нормализацию, пространственное сглаживание с использованием 5-миллиметрового ядра Гаусса на половину максимальной ширины и коррекцию движения с помощью MCFLIRT. Пики выбросов со средним смещением> 1 мм указывали на чрезмерное движение головы, и эти единичные объемы были удалены с помощью коррекции движения MCFLIRT.Объемы регистрировались в стандартном пространстве MNI152, а регистрации проверялись визуально. В FSL FEAT были смоделированы пять и три независимых переменных (EV) для матерей и женщин из контрольной группы, соответственно, с использованием общей линейной модели (GLM). Пять состояний ЭВ (i) собственное счастье, (ii) собственное несчастье, (iii) неизвестное счастье, (iv) неизвестный дистресс, (v) кроссы с межпробной фиксацией, были смоделированы для матерей, в то время как (i) неизвестно счастье, (ii) неизвестно кресты дистресса и (iii) межпробная фиксация были смоделированы для контрольных женщин и свернуты с функцией гемодинамического ответа двойной гамма-фазы и включены временные производные.Шесть контрастов (i) собственный vs неизвестный, (ii) неизвестный vs собственный, (iii) собственное счастье, (iv) собственное бедствие, (v) неизвестное счастье и (vi) неизвестное бедствие, были определены в анализах отдельных субъектов для матери. Кроме того, три контрастности — (i) неблагополучные младенцы, (ii) счастливые младенцы и (iii) несчастные против счастливых младенцев — были определены в индивидуальном анализе для матерей и женщин контрольной группы. Анализ более высокого уровня активации материнской крови, зависящей от уровня кислорода (жирный шрифт) в ответ на контрасты (i) собственный vs неизвестный и (ii) неизвестный vs собственный и BOLD ответ всех участников на младенческий дистресс против счастья были запущены в FSL FEAT с использованием модели смешанных эффектов (FLAME 1).

Мы исследовали различия в активации априори определенного «объема интереса» (VOI), который включал структуры «материнской нейронной сети», ранее идентифицированные как реагирующие на «собственные против неизвестных» эмоциональных лиц младенца, а именно STG, OFC, островок, полосатое тело, веретенообразная извилина, предклинье и структура dlPFC MFG (обзор существующих исследований см. В Bjertrup et al. , 2019). Структуры были получены из Гарвард-Оксфордских кортикальных и подкорковых структурных атласов в FSLeyes, пороговое значение 25%, преобразовано в двоичную форму и объединено в одну маску VOI, которая была загружена в качестве предпороговой маскировки для коррекции небольшого объема в анализе FEAT более высокого уровня.Миндалевидное тело исследовали как единую «интересующую область» путем извлечения левой и правой миндалины из подкоркового структурного атласа Гарварда – Оксфорда в FSLeyes с пороговым значением 25%, чтобы исключить вокселы, которые имеют 25% или менее вероятность принадлежности к нему. область. Среднее процентное изменение BOLD-сигнала для собственных и неизвестных младенцев счастливых и обеспокоенных лиц в левой и правой миндалине было извлечено путем применения маски миндалевидного тела во время запроса FEAT. Двусторонние реакции миндалины у собственных и неизвестных младенцев сравнивали с парными образцами t -тест (уровень альфа = 0.05). Наконец, мы провели исследовательский анализ всего мозга. Уровень значимости для кластеров был установлен на P <0,05 с поправкой на множественные сравнения с использованием гауссовского случайного поля после порога формирования кластера z = 2,57 (нескорректированный P = 0,005) для всех анализов более высокого уровня, проведенных в FSL. ПОДВИГ. Расположение очагов скопления пиков было идентифицировано с помощью Гарвард-Оксфордских кортикальных и подкорковых структурных атласов в FSLeyes, а области Бродмана были идентифицированы с использованием атласа Talairach (Talairach, 1988).

Связь между нейронной реакцией и оценкой младенцев.

Для структур со значительно увеличенной активацией для владения против неизвестных младенцев и для обеспокоенных против счастливых лиц младенцев, мы извлекли средний процент жирных изменений сигнала в ответ на отдельные изображения (собственное счастье, неизвестное счастье, собственное горе и неизвестное горе как ну и все огорчены и все счастливы) с помощью инструмента FEATquery в FSL. Среднее процентное изменение BOLD-сигнала для собственных против неизвестных младенцев и против счастливых младенцев коррелировало с оценками участников после сканирования собственных против счастливых и несчастных лиц неизвестных младенцев, всех несчастных против счастливых лиц младенцев и собственный эмоциональный отклик при просмотре этих изображений.

Статистический анализ

Групповые различия в демографических переменных, симптомах субсиндромальной депрессии, личностных чертах и ​​неэмоциональном познании были исследованы с помощью тестов t- . Групповые различия в психофизиологических показателях, оценках эмоций младенцев и тревожности состояния и черт характера были проанализированы с помощью анализа дисперсии с повторными измерениями эмоций или подшкалы младенцев (подшкалы тревожности черт или состояния) в вопроснике STAI как внутри-субъектные факторы и группы как меж-испытуемые. фактор.Значительные эффекты взаимодействия отслеживались тестами t- для нормально распределенных данных, тогда как U-тесты Манна – Уитни использовались для ненормально распределенных данных. Постфактум контроль любых значимых групповых различий по шкалам депрессии или тревожности был выполнен путем включения шкал в качестве ковариант в анализ психофизиологических показателей и оценок эмоций младенцев. Различия в собственных оценках участников после сканирования по сравнению с лицами неизвестных младенцев, все расстроенные лица против счастливых лиц младенцев и их собственная эмоциональная реакция на лица младенцев были исследованы с помощью парных образцов t- теста.Отдельно анализировались различия в оценках счастливых и расстроенных лиц собственных и неизвестных младенцев. Связь между изменениями сигнала в значимых кластерах и оценками после сканирования была исследована с помощью корреляционного анализа Пирсона. Из-за исследовательского характера этого исследования значения P- не корректировались для множественных сравнений в первичных анализах. Однако для значимых различий между группами мы провели апостериорную корректировку для множественных сравнений с поправкой Бенджамини – Хохберга (BH), чтобы проверить надежность результатов (Benjamini and Hochberg, 1995).Данные были проанализированы с использованием статистического пакета для социальных наук версии 25 (IBM Corp., 2017).

Результаты

Характеристики участников и неэмоциональное познание

Для этого исследования была оценена общая выборка из 35 матерей и 18 женщин из контрольной группы. Как видно из таблицы 1, матери и женщины из контрольной группы были хорошо сопоставимы по возрасту ( P = 0,67), продолжительности образования ( P = 0,21), статусу занятости ( P = 0.16), симптомы субсиндромальной депрессии по HDRS-17 ( P = 0,65), субклинические дисфункциональные черты личности (SAPAS) ( P = 0,19) и неэмоциональные когнитивные способности (общий балл SCIP: P = 0,32). Однако матери чаще жили в отношениях ( P ≤ 0,001) и проявляли меньшую тревожность, чем контрольные женщины ( t = 2,11, df = 51, P = 0,04). У одной контрольной женщины было двое детей старше 6 лет. Были включены как первородящие, так и повторнородящие матери.В среднем матери участвовали в сеансе фМРТ через 7 дней после посещения на дому (дни, медиана: 5, IR: 6). В то время как 33 матери участвовали в сканировании с помощью фМРТ от 2 до 45 дней после посещения на дому, одна мать прошла сканирование с помощью фМРТ за 4 дня «до» домашнего визита по практическим соображениям и поэтому предоставила собственные фотографии своего младенца.

Таблица 1.

Демографические данные и клиническая информация участников

≤ SC всего, среднее значение (sd) 9084

.	Матери .	Контрольные женщины .	F / t / Хи-квадрат .	P- стоимость * .
.	N = 35 a .	N = 18 .	.	.
Возраст, лет, среднее (среднеквадратичное)	30,7 (3,3)	31.2 (4,3)	0,43	0,67
Среднее время обучения (IR)	17,0 (3,0)	18,0 (2,0)	1,28	0,21
					908
Занятые, n (%)	31 (88,6)	12 (66,7)	3,70	0,054
Студент, n	(%) 4 .4)	5 (27,8)	2,25	0,13
Проживание с партнером, n (%)	32 (91,4)	8 (44,4)	14,18
Правша, n (%)	33 (94,3)	18 (100,0)	1,07	0,30
HDRS-17, медиана (IR)	2,0 (2,0)	1,5 (2,0)	0,46	0.65
SAPAS, медиана (IR)	1,0 (1,0)	1,0 (2,0)	1,33	0,19
Состояние тревожности, среднее (sd)	47,0 (2,8)	45821 3,9)	1,67	0,10
Типичная тревога, среднее значение (sd)	43,9 (3,5)	46,0 (3,1)	2,11	0,04
83.0 (6,6)	80,8 (8,2)	1,01	0,32
Грудное вскармливание, n (%)	31 (88,6)	NA	NA	NA2 (диапазон) 1 (3) 0 (2) 6,98 ≤0,001 Женский пол, n (%) 15 (42,9) NA NA Возраст ребенка, дни, среднее (см.д.) 120,1 (11,0) NA NA NA GA, среднее значение в неделях (SD) 39,9 (1,4) NA NA NA 99 90 вес, грамм, среднее значение (стандартное отклонение) 3519,7 (723,7) NA NA NA CS, n (%) 5 (14,3) NA NA NA 908 0,21 ≤ SC всего, среднее значение (sd) 9084 . Матери . Контрольные женщины . F / t / Хи-квадрат . P- стоимость * . . N = 35 a . N = 18 . . . Возраст, лет, среднее (см.г) 30,7 (3,3) 31,2 (4,3) 0,43 0,67 Годы обучения, медиана (IR) 17,0 (3,0) 18,0 (2,0) 8 1,28 Род занятий Занятые, n (%) 31 (88,6) 12 (66,7) 3,7021 3,7021 n (%) 4 (11.4) 5 (27,8) 2,25 0,13 Проживание с партнером, n (%) 32 (91,4) 8 (44,4) 14,18 Правша, n (%) 33 (94,3) 18 (100,0) 1,07 0,30 HDRS-17, медиана (IR) 2,0 (2,0) 1,5 (2,0) 0,46 0.65 SAPAS, медиана (IR) 1,0 (1,0) 1,0 (2,0) 1,33 0,19 Состояние тревожности, среднее (sd) 47,0 (2,8) 45821 3,9) 1,67 0,10 Типичная тревога, среднее значение (sd) 43,9 (3,5) 46,0 (3,1) 2,11 0,04 83.0 (6,6) 80,8 (8,2) 1,01 0,32 Грудное вскармливание, n (%) 31 (88,6) NA NA NA2 (диапазон) 1 (3) 0 (2) 6,98 ≤0,001 Женский пол, n (%) 15 (42,9) NA NA Возраст ребенка, дни, среднее (см.d.) 120,1 (11,0) NA NA NA GA, среднее значение в неделях (SD) 39,9 (1,4) NA NA NA 99 90 вес, грамм, среднее значение (стандартное отклонение) 3519,7 (723,7) NA NA NA CS, n (%) 5 (14,3) NA NA NA 908 Таблица 1. Демографические данные участника и клиническая информация 3,0) 9086)22 партнер, n (%) (среднее беспокойство) сд) . Матери . Контрольные женщины . F / t / Хи-квадрат . P- стоимость * . . N = 35 a . N = 18 . . . Возраст, лет, среднее значение (sd) 30,7 (3,3) 31,2 (4,3) 0,43 0,67 Годы обучения, медиана (IR) 17,0 (IR) 18,0 (2,0) 1,28 0,21 Род занятий Занятые, n (%) 31 12 (66,7) 3,70 0,054 Студент, n (%) 4 (11,4) 5 (27,8) 2,25 0,13 32 (91,4) 8 (44,4) 14,18 ≤0,001 Правша, n (%) 33 (94,3) 18 (100,0) 1.07 0,30 HDRS-17, медиана (IR) 2,0 (2,0) 1,5 (2,0) 0,46 0,65 SAPAS, медиана (IR) 1,0 (1,0) 1,0 (2,0) 1,33 0,19 Состояние тревожности, среднее (SD) 47,0 (2,8) 45,4 (3,9) 1,67 0,10 43.9 (3,5) 46,0 (3,1) 2,11 0,04 Суммарное значение SCIP, среднее (стандартное отклонение) 83,0 (6,6) 80,8 (8,2) 1,01 0,37 Грудное вскармливание, n (%) 31 (88,6) NA NA NA Четность, медиана (диапазон) 1 (3) 0 (2) ≤0,001 Женский пол ребенка, n (%) 15 (42.9) NA NA NA Младенческий возраст, дни, среднее (стандартное отклонение) 120,1 (11,0) NA NA NA общее время, недели, среднее значение ) 39,9 (1,4) NA NA NA Вес при рождении, грамм, среднее значение (SD) 3519,7 (723,7) NA NA NA2 n (%) 5 (14.3) NA NA NA 3,0) 9086)22 партнер, n (%) (среднее беспокойство) сд) . Матери . Контрольные женщины . F / t / Хи-квадрат . P- стоимость * . . N = 35 a . N = 18 . . . Возраст, лет, среднее значение (sd) 30,7 (3,3) 31,2 (4,3) 0,43 0,67 Годы обучения, медиана (IR) 17,0 (IR) 18,0 (2,0) 1,28 0,21 Род занятий Занятые, n (%) 31 12 (66,7) 3,70 0,054 Студент, n (%) 4 (11,4) 5 (27,8) 2,25 0,13 32 (91,4) 8 (44,4) 14,18 ≤0,001 Правша, n (%) 33 (94,3) 18 (100,0) 1.07 0,30 HDRS-17, медиана (IR) 2,0 (2,0) 1,5 (2,0) 0,46 0,65 SAPAS, медиана (IR) 1,0 (1,0) 1,0 (2,0) 1,33 0,19 Состояние тревожности, среднее (SD) 47,0 (2,8) 45,4 (3,9) 1,67 0,10 43.9 (3,5) 46,0 (3,1) 2,11 0,04 Суммарное значение SCIP, среднее (стандартное отклонение) 83,0 (6,6) 80,8 (8,2) 1,01 0,37 Грудное вскармливание, n (%) 31 (88,6) NA NA NA Четность, медиана (диапазон) 1 (3) 0 (2) ≤0,001 Женский пол ребенка, n (%) 15 (42.9) NA NA NA Младенческий возраст, дни, среднее (стандартное отклонение) 120,1 (11,0) NA NA NA общее время, недели, среднее значение ) 39,9 (1,4) NA NA NA Вес при рождении, грамм, среднее значение (SD) 3519,7 (723,7) NA NA NA2 n (%) 5 (14.3) NA NA NA Обработка младенческих эмоций (I): поведенческие и психофизиологические показатели Оценка гипотезы 1: материнская бдительность по отношению к младенцам. В соответствии с гипотезой, матери тратили больше времени на просмотр видео о младенцах [среднее значение: матери: 64,4%, женщины контрольной группы: 52,3%; F (1,44) = 19,35, P ≤ 0,001, η 2 = 0,31, B-H с поправкой P = 0.01] (рис. 1A) и изображения лица младенцев, чем у женщин контрольной группы [медиана: матери: 91,2%, женщины контрольной группы: 86,1%; F (1,50) = 6,75, P = 0,01, η 2 = 0,12, B-H с поправкой P = 0,02]. Напротив, они не тратили больше времени на фиксацию на видео или изображениях лиц младенцев (значения P- ≥ 0,11). Матери показали большую физиологическую реактивность на видео с младенцами, отраженную большим количеством пиков GSR [среднее значение: матери: 3,2 пика в минуту, контрольные женщины: 2,1 пика в минуту; F (1,47) = 7.90, P = 0,01, η 2 = 0,14, B-H с поправкой на P = 0,02] (рисунок 1B). После контроля симптомов личностной тревожности основное влияние группы на время просмотра видео и изображений и GSR для видео оставалось значительным (видео: взгляд: P <0,001, GSR: P = 0,01; изображения лиц: взгляд: P = 0,01). Рис. 1. Сравнения матерей и контрольных женщин. (A) Процент времени, проведенного за просмотром видео, на котором: (i) обеспокоенный мальчик-младенец интенсивно плачет, не получая утешения, и (ii) четверной ребенок и его мать непрерывно смеются.В целом матери проводили больше времени, глядя на видео о детском стрессе и детском смехе, чем контрольные женщины. (B) Пики GSR в минуту для видеороликов о детском стрессе и детском смехе. У матерей в целом было больше пиков КСР для видеороликов о детском стрессе и детском смехе, чем у контрольных женщин. (C) Процент времени, в течение которого демонстрируются положительные выражения лица в ответ на: (i) обеспокоенный младенец мальчик, интенсивно плачущий без утешения, и (ii) четвероногие младенцы и непрерывный смех их матери.Эффект взаимодействия показал, что матери тратят больший процент времени на демонстрацию положительного выражения лица в ответ на смех младенца против видео о бедствии, чем женщины контрольной группы. (D) Рейтинги детских эмоциональных вокализаций. Матери обычно оценивали младенческие вокализации менее отрицательно, чем женщины контрольной группы. Полоски показывают средние баллы; планки ошибок показывают стандартную ошибку (стандартная ошибка среднего). Рис. 1. Сравнение матерей и контрольных женщин. (A) Процент времени, проведенного за просмотром видео, на котором: (i) обеспокоенный мальчик-младенец интенсивно плачет, не получая утешения, и (ii) четверной ребенок и его мать непрерывно смеются.В целом матери проводили больше времени, глядя на видео о детском стрессе и детском смехе, чем контрольные женщины. (B) Пики GSR в минуту для видеороликов о детском стрессе и детском смехе. У матерей в целом было больше пиков КСР для видеороликов о детском стрессе и детском смехе, чем у контрольных женщин. (C) Процент времени, в течение которого демонстрируются положительные выражения лица в ответ на: (i) обеспокоенный младенец мальчик, интенсивно плачущий без утешения, и (ii) четвероногие младенцы и непрерывный смех их матери.Эффект взаимодействия показал, что матери тратят больший процент времени на демонстрацию положительного выражения лица в ответ на смех младенца против видео о бедствии, чем женщины контрольной группы. (D) Рейтинги детских эмоциональных вокализаций. Матери обычно оценивали младенческие вокализации менее отрицательно, чем женщины контрольной группы. Полоски показывают средние баллы; планки ошибок показывают стандартную ошибку (стандартная ошибка среднего). Оценка гипотезы 2: материнская положительная предвзятость. Матери демонстрировали более позитивное выражение лица по отношению к видеороликам с младенческим смехом против младенческого плача, чем у женщин контрольной группы [эффект взаимодействия: F (1, 47) = 4,98, P = 0,03, η 2 = 0,10, скорректированная ЧД P = 0,15]. Тем не менее, апостериорный тест Манна-Уитни показал, что эта разница в положительном выражении лица была только статистической тенденцией [средний процент времени, в течение которого отображается положительное выражение лица, матери: 0,61%, женщины контрольной группы: 0.51%; U = 187,5, P = 0,08] (рисунок 1C). Эта разница преобладала после апостериорной поправки для симптомов тревожности ( P = 0,03). Матери обычно оценивали вокализацию младенцев как более положительную, чем женщины контрольной группы [среднее значение: матери: -0,42, женщины контрольной группы: -0,62; F (1,50) = 4,43, P = 0,04, η 2 = 0,08, B-H отрегулировано P = 0,10] (рисунок 1D). Это было сведено к статистической тенденции после корректировки на тревожность ( P = 0.059). Напротив, не было различий в оценках эмоциональных изображений лиц младенцев (значения P- ≥ 0,40). Также не было различий между эмоциональным выражением матери и контрольной женщины по отношению к изображениям лица или вокализации младенца (значения P- ≥ 0,18) или негативным выражениям в ответ на видео с младенцами (значения P- ≥ 0,10). Обработка младенческих эмоций (II): нейронные реакции на младенческие лица Оценка гипотезы 3: собственные детские лица. Как и предполагалось, матери продемонстрировали значительно более высокую активацию мозга для своего собственного по сравнению с неизвестными детскими лицами в двустороннем островке, веретенообразной извилине и правой dlPFC, областях предопределенной материнской нейронной сети VOI (рис. 2). Матери показали большую «дезактивацию» в правом предклинье, правом лобном полюсе, правом височном плане и левом STG в ответ на их собственные против неизвестных лиц младенцев (Рисунок 3). Матери активировали миндалевидное тело больше в ответ на собственные по сравнению с неизвестными детскими лицами ( t = 2.17, df = 33, P = 0,04) (рисунок 2). См. Таблицу 2 для получения подробной информации о результатах фМРТ. Таблица 2. Пиковая кластерная активация в VOI и областях всего мозга для матерей в ответ на наблюдение за собственными и неизвестными эмоциональными лицами младенцев 9021 9081 / 46 90le2199 9078 9021 9021 9022 90le21-мозг − 9042 угловая 0,00339 Состояние . Регион . R / L . Пик Z . X . Y . Z . BA . п. . Размер кластера (воксели) . VOI 40 14 −12 47 2.7E-09 1300 Изоляция L 5.04 −34 14822 −34 14822 0,00000453 695 Затылочный веретенообразный L 4,72 −26 −68 −18 19 Р 4.91 44 −62 −16 19/37 0,00208 301 MFG R 4,27 44 44 44 44 0,0184 189 Другое> собственное Precuneus R 5,31 4 −56 50 7 Передняя стойка R 4.37 36 36 38 8 0,00000143 782 Planum temporale R 4.8 66 − 277 STG L 3,74 −68 −36 12 22 0,0192 187 0,0192 187 Собственный> другой Brainstem R / L 5.69 0 −18 −14 0 23651 Боковой затылочный, верхний отдел L 4,1 −821 −821 19 0,00000429 864 ACC R / L 3,78 0 38 10 24 0.000297 555 Предцентральная извилина L 4,65 −42 −12 38 4 0,000445 0,000445 4,82 −46 2 28 6 0,0201 296 Передняя стойка L 4.46 −8 68 −2 10 0,042 256 Затылочный полюс R 5,44 1292 1292 2.47E-14 2714 Другое> собственное Precuneus R 5,31 4 −56 50 7 6.26E-11 SFG R 4.54 22 26 60 6 1.02E-10 1819 Кора головного мозга париетальной крышки L 4.36 −8 −8 L 4.36 −8 40 1,26E-09 1573 Кора теменной крышки L 4,93 46 −24 16 13 1 62E-09 1549 Передняя опора R 5,13 32 60 4 10 0,00000167 9408 9408 4,14 54 −56 44 40 0,000009 807 Язычная извилина L 4.29 10 −68 0 18 0,000104 627 Прецентральная извилина L 4,29 −268 −26 399 9021 9081 / 46 90le2199 9078 9021 9021 9022 90le21-мозг − 9042 угловая 0,00339 Состояние . Регион . R / L . Пик Z . X . Y . Z . BA . п. . Размер кластера (воксели) . VOI 40 14 −12 47 2.7E-09 1300 Изоляция L 5.04 −34 14822 −34 14822 0,00000453 695 Затылочный веретенообразный L 4,72 −26 −68 −18 19 Р 4.91 44 −62 −16 19/37 0,00208 301 MFG R 4,27 44 44 44 44 0,0184 189 Другое> собственное Precuneus R 5,31 4 −56 50 7 Передняя стойка R 4.37 36 36 38 8 0,00000143 782 Planum temporale R 4.8 66 − 277 STG L 3,74 −68 −36 12 22 0,0192 187 0,0192 187 Собственный> другой Brainstem R / L 5.69 0 −18 −14 0 23651 Боковой затылочный, верхний отдел L 4,1 −821 −821 19 0,00000429 864 ACC R / L 3,78 0 38 10 24 0.000297 555 Предцентральная извилина L 4,65 −42 −12 38 4 0,000445 0,000445 4,82 −46 2 28 6 0,0201 296 Передняя стойка L 4.46 −8 68 −2 10 0,042 256 Затылочный полюс R 5,44 1292 1292 2.47E-14 2714 Другое> собственное Precuneus R 5,31 4 −56 50 7 6.26E-11 SFG R 4.54 22 26 60 6 1.02E-10 1819 Кора головного мозга париетальной крышки L 4.36 −8 −8 L 4.36 −8 40 1,26E-09 1573 Кора теменной крышки L 4,93 46 −24 16 13 1 62E-09 1549 Передняя опора R 5,13 32 60 4 10 0,00000167 9408 9408 4,14 54 −56 44 40 0,000009 807 Язычная извилина L 4.29 10 −68 0 18 0,000104 627 Прецентральная извилина L 4,29 −268 −26 399 Таблица 2. Пиковая кластерная активация в VOI и областях всего мозга у матерей в ответ на наблюдение за собственными и неизвестными эмоциональными лицами ребенка 9021 9081 / 46 90le2199 9078 9021 9021 9022 90le21-мозг − 9042 угловая 0,00339 Состояние . Регион . R / L . Пик Z . X . Y . Z . BA . п. . Размер кластера (воксели) . VOI 40 14 −12 47 2.7E-09 1300 Изоляция L 5.04 −34 14822 −34 14822 0,00000453 695 Затылочный веретенообразный L 4,72 −26 −68 −18 19 Р 4.91 44 −62 −16 19/37 0,00208 301 MFG R 4,27 44 44 44 44 0,0184 189 Другое> собственное Precuneus R 5,31 4 −56 50 7 Передняя стойка R 4.37 36 36 38 8 0,00000143 782 Planum temporale R 4.8 66 − 277 STG L 3,74 −68 −36 12 22 0,0192 187 0,0192 187 Собственный> другой Brainstem R / L 5.69 0 −18 −14 0 23651 Боковой затылочный, верхний отдел L 4,1 −821 −821 19 0,00000429 864 ACC R / L 3,78 0 38 10 24 0.000297 555 Предцентральная извилина L 4,65 −42 −12 38 4 0,000445 0,000445 4,82 −46 2 28 6 0,0201 296 Передняя стойка L 4.46 −8 68 −2 10 0,042 256 Затылочный полюс R 5,44 1292 1292 2.47E-14 2714 Другое> собственное Precuneus R 5,31 4 −56 50 7 6.26E-11 SFG R 4.54 22 26 60 6 1.02E-10 1819 Кора головного мозга париетальной крышки L 4.36 −8 −8 L 4.36 −8 40 1,26E-09 1573 Кора теменной крышки L 4,93 46 −24 16 13 1 62E-09 1549 Передняя опора R 5,13 32 60 4 10 0,00000167 9408 9408 4,14 54 −56 44 40 0,000009 807 Язычная извилина L 4.29 10 −68 0 18 0,000104 627 Прецентральная извилина L 4,29 −268 −26 399 9021 9081 / 46 90le2199 9078 9021 9021 9022 90le21-мозг − 9042 угловая 0,00339 Состояние . Регион . R / L . Пик Z . X . Y . Z . BA . п. . Размер кластера (воксели) . VOI 40 14 −12 47 2.7E-09 1300 Изоляция L 5.04 −34 14822 −34 14822 0,00000453 695 Затылочный веретенообразный L 4,72 −26 −68 −18 19 Р 4.91 44 −62 −16 19/37 0,00208 301 MFG R 4,27 44 44 44 44 0,0184 189 Другое> собственное Precuneus R 5,31 4 −56 50 7 Передняя стойка R 4.37 36 36 38 8 0,00000143 782 Planum temporale R 4.8 66 − 277 STG L 3,74 −68 −36 12 22 0,0192 187 0,0192 187 Собственный> другой Brainstem R / L 5.69 0 −18 −14 0 23651 Боковой затылочный, верхний отдел L 4,1 −821 −821 19 0,00000429 864 ACC R / L 3,78 0 38 10 24 0.000297 555 Предцентральная извилина L 4,65 −42 −12 38 4 0,000445 0,000445 4,82 −46 2 28 6 0,0201 296 Передняя стойка L 4.46 −8 68 −2 10 0,042 256 Затылочный полюс R 5,44 1292 1292 2.47E-14 2714 Другое> собственное Precuneus R 5,31 4 −56 50 7 6.26E-11 SFG R 4.54 22 26 60 6 1.02E-10 1819 Кора головного мозга париетальной крышки L 4.36 −8 −8 L 4.36 −8 40 1,26E-09 1573 Кора теменной крышки L 4,93 46 −24 16 13 1 62E-09 1549 Передняя опора R 5,13 32 60 4 10 0,00000167 9408 9408 4,14 54 −56 44 40 0,000009 807 Язычная извилина L 4.29 10 −68 0 18 0,000104 627 Прецентральная извилина L 4,29 −268 −26 399 Рис. 2. Матери демонстрируют повышенную реакцию двусторонней островковой доли, веретенообразной извилины, миндалины и R dlPFC на лица своего собственного против неизвестных лиц младенцев.Полоски отображают среднее процентное изменение сигнала в ответ на собственных и неизвестных младенцев. Планки погрешностей отображают стандартную ошибку среднего. На изображениях мозга показано, что значимые кластеры (желто-красные) лежат в материнской нейронной сети VOI (синий). dlPFC, дорсолатеральная префронтальная кора; Р, верно. Рис. 2. Матери демонстрируют повышенную реакцию двусторонней островковой доли, веретенообразной извилины, миндалины и R dlPFC на лица своего собственного против неизвестных лиц младенцев. Полосы отображают среднее процентное изменение сигнала в ответ на собственных и неизвестных младенцев.Планки погрешностей отображают стандартную ошибку среднего. На изображениях мозга показано, что значимые кластеры (желто-красные) лежат в материнской нейронной сети VOI (синий). dlPFC, дорсолатеральная префронтальная кора; Р, верно. Исследовательский анализ всего мозга показал, что матери демонстрировали более высокую нервную реакцию на собственные по сравнению с неизвестными лицами младенцев в областях поперек ствола головного мозга, левой боковой верхней затылочной коры, двусторонней передней поясной коры головного мозга (АКК), левой прецентральной извилине и левом лобном полюсе — области, частично перекрывающиеся с материнской нейронной сетью (таблица 2).Матери показали большую «дезактивацию» в медиальных частях теменной, затылочной и лобной областей в ответ на их собственные против неизвестных лиц младенцев. См. Таблицу 2 для получения подробной информации о результатах фМРТ. Нейронные реакции на несчастные и счастливые лица младенцев у матерей и женщин контрольной группы. В материнской сети VOI, матери показали значительно большую реакцию в правом dlPFC на (собственные и неизвестные) бедствующие против счастливых лиц младенцев, чем у контрольных женщин.Кроме того, анализ всего мозга показал более высокую нервную реакцию у матерей, чем у контрольных женщин, на и счастливых лиц младенцев в левой средней височной извилине (MTG) и правой надмаргинальной извилине. См. Дополнительную таблицу S1 и дополнительный рисунок S1 для получения подробной информации о результатах фМРТ. Рейтинги собственных и неизвестных детских лиц и связь с нейронными реакциями Матери оценили обеспокоенные лица своих младенцев «менее негативно», чем обеспокоенные лица неизвестных младенцев ( t = 3.32, df = 33, P = 0,002), тогда как не было никакой разницы в оценке собственных счастливых лиц и неизвестных младенцев ( P = 0,27). Матери оценили свою эмоциональную реакцию на счастливые лица своих младенцев как «более позитивные», чем их чувства в ответ на счастливые лица неизвестных младенцев ( t = 5,09, df = 33, P <0,001). Наблюдалась тенденция к менее негативным оценкам собственной эмоциональной реакции при просмотре собственных по сравнению с обеспокоенными лицами других младенцев ( P = 0.06). Менее отрицательные оценки собственных проблемных лиц и неизвестных младенцев умеренно коррелировали с большей нейронной активацией собственных против неизвестных младенческих лиц в выявленных левой и правой веретенообразной извилине ( r = 0,38, P = 0,03 и r = 0,36, P = 0,04 соответственно) и двусторонний ACC ( r = 3,90, P = 0,03) и с большей « деактивацией » для владения по сравнению с неизвестными лицами младенцев в правом предклинье ( r = 0.40, P = 0,02), правая фронтальная стойка ( r = 0,40, P = 0,02), левая язычная извилина ( r = 0,38, P = 0,03), правая фронтальная стойка ( r = 0,49, P = 0,004), правый SFG ( r = 0,46, P = 0,01) и правое предклинье ( r = 0,39, P = 0,03). Напротив, положительная предвзятость матери в их собственной эмоциональной реакции на просмотр изображений лиц младенцев не коррелировала с активацией нейронов для собственных против неизвестных лиц младенцев ( значений P-> 0.08). Не было различий между оценками неизвестных лиц младенцев матерями и контрольными женщинами ( значения P- > 0,08), а групповые различия в нейронной активации к обеспокоенным против счастливых лиц младенцев не коррелировали с оценками лиц младенцев ( P- значения> 0,07). Обсуждение В этом исследовании изучались когнитивные, психофизиологические и нейронные реакции на стимулы младенца у матерей по сравнению с женщинами контрольной группы без младенцев.В соответствии с гипотезой (1) матери больше смотрели на видео и изображения младенцев и проявляли большую физиологическую реактивность при просмотре эмоциональных видеозаписей младенцев, чем женщины контрольной группы; разница, которая преобладала после коррекции post hoc B-H для множественных сравнений и корректировки различий между группами по признаку тревожности. В поддержку гипотезы (2) матери продемонстрировали положительную предвзятость в своих автоматических и спонтанных поведенческих реакциях на эмоциональные сигналы младенцев, о чем свидетельствует более позитивная мимика во время просмотра видеоролика о детском смехе.Матери также продемонстрировали положительную предвзятость в оценке младенческих эмоций, о чем свидетельствуют положительные оценки младенческих вокализаций. Эти результаты преобладали после корректировки post hoc на тревожность, но оказались несущественными после корректировки post hoc B-H для множественных сравненийa. Наконец, в соответствии с гипотезой (3), матери демонстрировали большую нейронную реакцию на свои собственные по сравнению с неизвестными лицами младенцев в регионах внутри широкой материнской нейронной сети, включая двусторонний островок, веретенообразную извилину и правую dlPFC, а также большую дезактивацию медиальных лобных, затылочных и височно-теменные области специально для собственных детских изображений.Эти нейрональные различия коррелировали с положительной предвзятостью в оценке матерью эмоций собственных младенцев. Важно отметить, что различная нейрокогнитивная обработка матери эмоциональных стимулов младенца происходила в отсутствие изменений в неэмоциональном познании. Результаты повышенной физиологической реактивности и зрительного внимания к стимулам младенца у матерей по сравнению с контрольных женщин согласуются с данными поведенческих (Thompson-Booth et al. , 2014a, b) и электрофизиологических исследований, указывающих на повышенное и быстрое распределение внимания. эмоциональным младенческим лицам у матерей (Proverbio et al., 2006; Эрнандес-Гонсалес et al. , 2016). Повышенная обработка лиц младенцев от беременности до послеродового периода с целью повышения внимания к ним предсказала усиление связи между матерью и младенцем через 3-5 месяцев после родов (Dudek et al. , 2020). Кроме того, повышенный у матери «уровень проводимости кожи» (т. Е. GSR) был связан с большей материнской чувствительностью, но только у матерей, которые также демонстрировали повышенную парасимпатическую регуляцию, о чем свидетельствует аритмия дыхательного синуса (Leerkes et al., 2016; Августин и Леркес, 2019). Повышенное внимание и физиологическая реактивность матери могут, таким образом, указывать на быструю, спонтанную, автоматическую и адаптивную готовность к тому, чтобы стимулировать заботливое поведение, направленное на потребности младенца. Более положительные оценки младенческого смеха матерями и менее отрицательные оценки младенческого плача согласуются с предыдущими наблюдениями положительно предвзятых оценок нейтральных младенческих лиц у родителей по сравнению с не-родителями (Parsons et al., 2017а). В то время как положительно предвзятые оценки младенческого смеха могут указывать на повышенное удовольствие, вознаграждение и настрой на счастливое эмоциональное состояние младенцев, их менее отрицательные оценки младенческого смеха могут отражать большую способность переносить эти крайне стрессовые вокализации. Наконец, положительная предвзятость, проявленная матерями в этом исследовании, в целом согласуется с предыдущим исследованием, в котором родители оценивали видео с плачем младенцев менее отрицательно, чем те, кто не является родителями (Irwin, 2003). Более позитивные выражения лиц у матерей, чем у женщин контрольной группы на видео смеха младенцев, могут отражать больше переживаний удовольствия и вознаграждения, а также большую эмоциональную настройку, поскольку позитивное выражение лица соответствует смеху.Было показано, что такая материнская способность настраивать выражение лица на выражение лица младенца в скоординированных взаимодействиях лицом к лицу поддерживает синхронность взаимного взаимодействия (Feldman, 2007). Эта синхронность взаимного взаимодействия является основой для совместной регуляции эмоциональных состояний, которая способствует эмоциональной саморегуляции младенца и поддерживает эмоциональное и когнитивное развитие (Feldman, 2007). Менее отрицательные оценки матерью своих собственных эмоций по сравнению с неизвестными эмоциями младенца и более положительные оценки собственной эмоциональной реакции на просмотр собственного по сравнению с неизвестным младенческим счастьем, указывают на то, что положительная предвзятость матери была наиболее ярко выражена в отношении их «собственных» младенцев.Это также означает повышенную способность переносить собственное, чем неизвестное младенческое страдание, и большее удовольствие от просмотра собственного против неизвестного младенческого счастья. Матери показали повышенную реакцию миндалевидного тела на собственные по сравнению с неизвестными детскими лицами, что также наблюдалось в двух предыдущих исследованиях (Strathearn et al. , 2008; Strathearn and Kim, 2013) и подчеркивает высокую личную значимость собственных младенческих лиц. . Повышенная обработка веретенообразной извилины матери собственного младенца, вероятно, отражает знакомство с собственным младенцем (Gobbini and Haxby, 2006), в соответствии с предыдущими данными об увеличении реакции веретенообразной извилины на собственные лица по сравнению с неизвестными лицами младенцев (Strathearn et al., 2008) и плачет (Laurent and Ablow, 2012). Предыдущие исследования также показали повышенную обработку собственных по сравнению с неизвестными младенцами в двусторонней островке (Strathearn et al. , 2008; Lenzi et al. , 2009), а также с учетом ключевой роли островка в эмпатической обработке (Carr et al. , 2003), матери могут чувствовать и отражать эмоции своих младенцев в большей степени, чем эмоции неизвестных младенцев. В соответствии с этим, Lenzi et al. (2009) обнаружил, что повышенная активация инсулы у матерей на эмоциональные лица младенца коррелирует с большей способностью приписывать младенцам психические состояния.Настоящее исследование обнаружило повышенную активацию правого dlPFC у матерей по отношению к их собственным по сравнению с неизвестными младенческими лицами, что согласуется с предыдущими результатами улучшенной обработки dlPFC собственных детских эмоций (Strathearn and Kim, 2013; Wan et al. , 2014) и может указывать на нисходящую регуляцию собственных реакций на детские эмоции. Эта интерпретация соответствует интерпретации, согласно которой положительно предвзятые оценки младенческого дистресса у этих матерей отражают повышенную способность переносить младенческий дистресс.То есть усиление регуляции собственных эмоциональных реакций на детские эмоции соответствует повышенной способности переносить детский стресс. Однако мы не обнаружили значительной корреляции между ответом на dlPFC и оценкой детских эмоций. Матери также демонстрировали большую «деактивацию», чтобы владеть по сравнению с неизвестными младенцами в медиальной лобной, затылочной и височно-теменной областях (рис. 3) — областях, которые в значительной степени перекрываются с областями в сети режима по умолчанию (DMN) (Mars et al. al., 2012; Райхл, 2015). DMN активна во время отдыха и привычных внутренних процессов саморефлексии и деактивируется во время когнитивной и эмоциональной обработки, сфокусированной на внешнем (Raichle, 2015). Следовательно, большая деактивация для владения по сравнению с неизвестными лицами младенцев в этих предложенных кластерах DMN может указывать на большую внешнюю ориентированную обработку внимания, в частности, на собственных младенцев. Интересно, что большая активация в медиальных теменных, затылочных и лобных областях материнской сети коррелировала с менее негативными оценками проблемных лиц их собственных младенцев.Таким образом, повышенное внимание к собственным детям было связано с положительной предвзятостью матери, в частности, по отношению к собственным детям. Более высокая реакция правого dlPFC на подавленные по сравнению с счастливыми младенческими лицами у матерей, чем у женщин контрольной группы, может указывать на усиление нисходящей регуляции эмоциональной реактивности на младенческий дистресс. Кроме того, обнаружение того, что матери демонстрируют больший нервный ответ, чем контрольные женщины в левой MTG и правой супрамаргинальной извилине, на проблемное лицо против счастливого младенца, может быть интерпретировано как большее визуальное внимание матерей к младенческому дистрессу. Рис. 3. Матери демонстрируют «больше» деактиваций в R preduneus, L STG, R planum temporale и R лобном полюсе в ответ на собственные и лиц неизвестных младенцев. Полоски отображают среднее процентное изменение сигнала в ответ на неизвестных и собственных младенцев. Планки погрешностей отображают стандартную ошибку среднего. На изображениях мозга отображаются значимые кластеры (желто-красный) и их расположение относительно материнской нейронной сети (синий). L, слева; R, правый; СТГ, верхняя височная извилина. Рис. 3. Матери демонстрируют «больше» деактиваций в R preduneus, L STG, R planum temporale и R во фронтальном полюсе в ответ на собственные против лиц неизвестных младенцев. Полоски отображают среднее процентное изменение сигнала в ответ на неизвестных и собственных младенцев. Планки погрешностей отображают стандартную ошибку среднего. На изображениях мозга отображаются значимые кластеры (желто-красный) и их расположение относительно материнской нейронной сети (синий). L, слева; R, правый; СТГ, верхняя височная извилина. Сильной стороной исследования была интеграция психофизиологических, когнитивных и нейронных показателей в исследовании адаптации к материнству.Ограничения исследования включают относительно небольшую выборку ( n = 53) и неравенство размеров двух групп (с 35 матерями и 18 контрольными женщинами). Во-вторых, анализы не корректировались с учетом множественных сравнений и различий в положительной настройке на видео со смехом, а положительные оценки младенческих вокализаций оказались несущественными после коррекции post hoc B-H. В-третьих, женщины контрольной группы сообщали о большей тревожности, чем матери. Однако после корректировки на тревожность наблюдаемые различия в выражении лица и GSR для видео и времени взгляда на видео и изображениях преобладали, в то время как только рейтинги вокализации были снижены до тенденции.В-четвертых, мы не исследовали, связано ли повышенное внимание к неизвестным младенцам в компьютерных тестах с реальным поведением матери. В-пятых, учитывая поперечный дизайн, мы не можем определить, отражают ли наблюдаемые различия между матерями и контрольными женщинами нейрокогнитивные изменения от периода до беременности до материнства или различия в мотивации к материнству в двух группах. Мы интерпретируем наблюдаемые различия между матерями и контрольными женщинами как нейрокогнитивные изменения, связанные с материнством, на основании предыдущих исследований и отсутствия различий между этими группами в демографических переменных.Тем не менее, учитывая дизайн кросс-секционного исследования, возможно, что наблюдаемые групповые различия присутствовали до беременности и, таким образом, представляют собой внутренние различия в нейрокогнитивных реакциях этих женщин на младенцев, а не влияние материнства. Долгосрочные оценки женщин за определенный период времени и сравнение нейрокогнитивных изменений между женщинами, ставшими матерями, и теми, кто этого не сделал, должны быть оптимально подходящими для ответа на этот вопрос. Наконец, парадигма фМРТ была неоптимальной для проверки различий между матерями и не-матерями в нейронных реакциях на лица младенцев, поскольку матери видели изображения как своих собственных, так и неизвестных младенцев, и результаты фМРТ следует рассматривать как исследовательские.Однако, учитывая нехватку исследований в этой области, наши результаты могут быть гипотезами для будущих исследований. В заключение, настоящие результаты показывают, что матери проявляют повышенную бдительность по отношению к младенцам, лицам, более настроенным выражениям лица и положительную предвзятость в оценке эмоций младенцев, особенно эмоций их собственных младенцев. Материнство также включает в себя усиленную нейронную обработку лиц собственных младенцев, особенно в областях, составляющих функциональную «материнскую нейронную сеть», но также и в других областях мозга, особенно тех, которые участвуют в обработке внимания.Большая нейрокогнитивная обработка младенческих стимулов в целом, наблюдаемая у матерей по сравнению с контрольными женщинами, может отражать материнскую мотивацию, чуткий уход и большую способность матерей регулировать собственные эмоции и переносить детский стресс, что в совокупности поддерживает здоровое социально-эмоциональное развитие их младенцев. Однако вполне вероятно, что различия также могут отражать различия в мотивации стать матерью между этими группами. Речь идет о понимании здоровой нейрокогнитивной адаптации к материнству, что обеспечивает основу для исследования потенциальных нарушений у матерей с психическими расстройствами.Выявление таких нарушений имеет значение для целевых стратегий вмешательства и долгосрочного предотвращения передачи риска из поколения в поколение от этих матерей их детям. Благодарности Мы благодарим доктора философии Ту Хвасса Петерсена, старшего менеджера по работе с клиентами в iMotions A / S, за его ценную техническую помощь в настройке компьютерных задач и обработке психофизиологических данных. Финансирование Эта работа была поддержана грантом Исследовательского фонда служб психического здоровья столичного региона Дании, Фонда Августина, Фонда Хартмана, L’Oréal for Women in Science, Фонда Ивана Нильсена и А.Фонд П. Мёллера. К.М. благодарит Фонд Лундбека за ее 5-летнюю стипендию Фонда Лундбека (грант № R215-2015-4121). Спонсоры не играли никакой роли в концепции исследования, дизайне исследования, анализе или интерпретации результатов или в распространении результатов. Дополнительные данные Дополнительные данные доступны по адресу SCAN онлайн. Конфликт интересов К.М. получал гонорары от компаний Lundbeck и Janssen-Cilag в течение последних 3 лет. А.Б., Н.Ф. и М.В. сообщать об отсутствии конфликта интересов. Список литературы Августин M.E. , Leerkes E.M. ( 2019 ). Связь между физиологией матери и материнской чувствительностью варьируется в зависимости от детского стресса и эмоционального контекста . Журнал семейной психологии , 33 ( 4 ), 412 — 21 . Benedek M. , Kaernbach C. ( 2010 ). Разложение данных по проводимости кожи с помощью неотрицательной деконволюции . Психофизиология , 47 ( 4 ), 647 — 58 . Benjamini Y. , Hochberg Y. ( 1995 ). Контроль ложного обнаружения: практичный и эффективный подход к множественному тестированию . Журнал Королевского статистического общества: серия B (методологическая) , 57 ( 1 ), 289 — 300 . Bjertrup A.J. , Friis N.K. , Miskowiak K.W. ( 2019 ). Материнский мозг: нейронные реакции на младенцев у матерей с расстройством настроения и без него . Обзоры неврологии и биоповеденческих исследований , 107 , 196 — 207 . Bjertrup A.J. , Macoveanu J. , Laurent H.K. и др. (в обзоре-а). Снижение реакции префронтальной коры на собственное или неизвестное эмоциональное лицо ребенка у матерей с биполярным расстройством . Bjertrup A.J. , Moszkowicz M. , Egmose I. , et al. (в обзоре-б). Обработка младенческих эмоций у матерей с расстройствами настроения и последствия для развития младенцев . Bowlby J. ( 1997 ). Вложение и утрата . Лондон : Пимлико . Carr L. , Iacoboni M. , Dubeau M.-C. , Mazziotta J.C. , Lenzi G.L. ( 2003 ). Нейронные механизмы эмпатии у людей: ретранслятор от нейронных систем для имитации к лимбическим областям . Труды Национальной академии наук Соединенных Штатов Америки , 100 ( 9 ), 5497 — 502 . IBM Corp. Выпущено в 2017 г. IBM SPSS Statistics для Windows, версия 25.0. Armonk, NY : IBM Corp. Dudek J. , Colasante T. , Zuffianò A. , Haley D.W. ( 2020 ). Изменения чувствительности коры головного мозга к детским лицевым сигналам от беременности до материнства предсказывают связь между матерью и младенцем . Развитие ребенка , 91 ( 1 ), e198 — 217 . Ekman P. , Friesen W.V. ( 1978 ). Система кодирования действий лица: Руководство . Пало-Альто, Калифорния : Консультации психологов Press . Фельдман р. ( 2003 ). Синхронизация младенец – мать и младенец – отец: согласование положительного возбуждения . Журнал психического здоровья младенцев , 24 ( 1 ), 1 — 23 . Фельдман р. ( 2007 ). Синхронизация родитель-младенец и построение общего времени; физиологические предшественники, исходы развития и условия риска . Журнал детской психологии и психиатрии , 48 ( 3–4 ), 329 — 54 . Фонаги P. , Gergely G. , Target M. ( 2007 ). Диада родитель-младенец и построение субъективного Я . Детская психиатрия , 48 ( 3–4 ), 288 — 328 . Gobbini M.I. , Haxby J.V. ( 2006 ). Нейронный ответ на визуальное знакомство лиц . Бюллетень исследований мозга , 71 ( 1 ), 76 — 82 . Gonzalez-Sanchez J. Baydogan M. Chavez-Echeagaray M.E. Atkinson R.K. Бурлесон W. ( 2017 ). Глава 11 — измерение влияния: дорожная карта с использованием подходов, технологий и анализа данных. В: Jeon , M. , редактор. Эмоции и аффекты в человеческом факторе и человеко-компьютерном взаимодействии , 255 — 288 . Сан-Диего, Калифорния : Academic Press . Гамильтон М. ( 1967 ). Разработка рейтинговой шкалы первичного депрессивного заболевания . Британский журнал социальной и клинической психологии , 6 ( 4 ), 278 — 96 . Генри Дж. Ф. , Шервин Б. Б. ( 2012 ). Гормоны и когнитивные функции на поздних сроках беременности и в послеродовом периоде: продольное исследование . Поведенческая неврология , 126 ( 1 ), 73 — 85 . Эрнандес-Гонсалес М. , Идальго-Агирре Р.М. , Гевара M.A. , Perez-Hernandez M. , Amezcua-Gutierrez C. ( 2016 ). Просмотр видеозаписей плача или улыбки ребенка вызывает сходные, но не идентичные электроэнцефалографические реакции у биологических и приемных матерей . Младенец , 42 , 1 — 10 . Hesse M. , Moran P. ( 2010 ). Скрининг расстройства личности с помощью Стандартной оценки личности: сокращенная шкала (SAPAS): еще одно свидетельство одновременной валидности . BMC Psychiatry , 10 , 10. Hoekzema E. , Barba-Muller E. , Pozzobon C. , et al. ( 2017 ). Беременность приводит к длительным изменениям в структуре мозга человека . Nature Neuroscience , 20 ( 2 ), 287 — 96 . Hoekzema E. , Tamnes C.K. , Berns P. , et al. ( 2020 ). Стать матерью влечет за собой анатомические изменения в вентральном полосатом теле человеческого мозга, которые способствуют его реакции на сигналы потомства . Психонейроэндокринология , 112 , 1 — 9 . Ирвин J.R. ( 2003 ). Восприятие мультимодального детского крика родителями и родителями . Младенчество , 4 ( 4 ), 503 — 16 . Kringelbach M.L. , Lehtonen A. , Squire S. , et al.( 2008 ). Специфическая и быстрая нейронная подпись родительского инстинкта . PLoS One , 3 ( 2 ), e1664. Kringelbach M.L. , Старк E.A. , Александр C. , Bornstein M.H. , Stein A. ( 2016 ). О привлекательности: разблокировка родительского мозга и выше . Тенденции в когнитивных науках , 20 ( 7 ), 545 — 58 . Laurent H.K. , Ablow J.C. ( 2012 ). Крик в темноте: у матерей с депрессией нервная активация снижена на крик собственного младенца . Социально-когнитивная и аффективная нейронаука , 7 ( 2 ), 125 — 34 . Лееркес E.M. , Su J. , Calkins S.D. , Supple A.J. , O’Brien M. ( 2016 ). «Пути, по которым физиологическое возбуждение и регуляция матери во время ухода за ребенком предсказывают чувствительность к стрессу младенца . Журнал семейной психологии , 30 ( 7 ), 769 — 79 . Лензи Д. , Trentini C. , Pantano P. и др. ( 2009 ). Нейронные основы материнского общения и обработки эмоционального выражения на довербальной стадии младенца . Cortex , 19 ( 5 ), 1124 — 33 . Lingle S. ( 2019 ). Объятия биологических корней детского крика . Воспитание: воспитание и младенческий крик , 19 ( 1-2 ), 56 — 8 . Люсьон М.К. , Oliveira V. , Bizarro L. , Bischoff A.R. , Силвейра П.П. , Кауэр-СантАнна М. ( 2017 ). Предвзятое отношение к детским лицам — обзор адаптивной и клинической значимости . Международный журнал психофизиологии , 114 , 1 — 8 . Марс R.B. , Neubert F.-X. , Нунан М.П. , Sallet J. , Toni I. , Rushworth M.F.S. ( 2012 ). О взаимосвязи между «сетью в режиме по умолчанию» и «социальным мозгом» . Frontiers in Human Neuroscience , 6 , 189. Ott C.V. , Бьертруп А.J. , Jensen J.H. и др. ( 2016 ). Скрининг когнитивной дисфункции при униполярной депрессии: проверка и оценка объективных и субъективных инструментов . Журнал аффективных расстройств , 190 , 607 — 15 . Парсонс н.э. , Янг К.С. , Craske M.G. , Штейн А.L. , Kringelbach M.L. ( 2014 ). Представляем базу данных Oxford Vocal (OxVoc) Sounds: проверенный набор аффективных звуков без воздействия, исходящих от младенцев, взрослых и домашних животных . Frontiers in Psychology , 5 , 562. Parsons C.E. , Young K.S. , Jegindoe Elmholdt E.-M. , Stein A. , Kringelbach M.L. ( 2017a ). Интерпретация детских эмоций: отцовство по-разному влияет на мужчин и женщин . Ежеквартальный журнал экспериментальной психологии , 70 ( 3 ), 554 — 64 . Парсонс н.э. , Янг К.С. , Петерсен М.В. и др. ( 2017b ). Продолжительность материнства оказывает возрастающее влияние на нейронную обработку материнских голосовых сигналов: нейровизуализационное исследование женщин . Научные отчеты , 7 ( 1 ), 1727. Tobii Pro . ( 2020 ). Что происходит во время калибровки айтрекера . Proverbio A.M. , Brignone V. , Matarazzo S. , Del Zotto M. , Zani A. ( 2006 ). Пол и родительский статус влияют на зрительную корковую реакцию на выражение лица младенца . Neuropsychologia , 44 ( 14 ), 2987 — 99 . Purdon S. ( 2005 ). Экран когнитивных нарушений в психиатрии (SCIP): инструкции и три альтернативные формы . Эдмонтон, AB : PNL Inc . Raichle M.E. ( 2015 ). Сеть режима мозга по умолчанию . Annual Review of Neuroscience , 38 ( 1 ), 433 — 47 . Шихан Д.В. , Lecrubier Y. , Sheehan K.H. и др. ( 1998 ). The Mini-International Neuropsychiatric Interview (M.I.N.I.): разработка и проверка структурированного диагностического психиатрического интервью для DSM-IV и ICD-10 . The Journal of Clinical Psychiatry , 59 ( Suppl 20 ), 22 — 33 ; викторина 34–57. Смит S.M. ( 2002 ). Быстрое и надежное автоматизированное извлечение мозга . Картирование мозга человека , 17 ( 3 ), 143 — 55 . Spielberger C.D. ( 1983 ) Инвентаризация состояния тревожности у взрослых . Strathearn L. , Kim S. ( 2013 ). Реакция миндалины матери на положительный или отрицательный аффект младенца модулируется личностной релевантностью . Frontiers in Neuroscience , 7 , 176. Strathearn L. , Li J. , Fonagy P. , ). Что в улыбке? Ответы материнского мозга на младенческие лицевые сигналы . Педиатрия , 122 ( 1 ), 40 — 51 . Талаирах Дж. ( 1988 ). Копланарный стереотаксический атлас человеческого мозга: трехмерная пропорциональная система. Подход к церебральной визуализации . Нью-Йорк : Thieme Medical Publishers , Inc. Команда разработчиков GIMP . ( 2017 ). Программа обработки изображений GNU (GIMP) . Доступно: https://www.gimp.org; по состоянию на сентябрь 2019 г. Thompson-Booth C. , Viding E. , Mayes L.C. , Rutherford H.J. , Hodsoll S. , McCrory E. ( 2014a ). Я не могу оторвать от вас глаз: распределение внимания на лицах младенцев, детей, подростков и взрослых у матерей и не матерей . PLoS One , 9 ( 10 ), e109362. Thompson ‐ Booth C. , Viding E. , Mayes L.C. , Rutherford H.J. , Hodsoll S. , McCrory E.J. ( 2014b ). Смотрим на тебя, малыш: внимание к младенческим эмоциональным лицам матерей и нематери . Наука о развитии , 17 ( 1 ), 35 — 46 . Психологические программные средства . E-prime версия 2.0, Психологические программные средства . Питтсбург, Пенсильвания : Психологические программные средства . Wan M.W. , Downey D. , Strachan H. , Elliott R. , Williams S.R. , Абель К.М. ( 2014 ). Нейронная основа материнской связи . PLoS One , 9 ( 3 ), e88436. © Автор (ы) 2021. Опубликовано Oxford University Press. Это статья в открытом доступе, распространяемая в соответствии с условиями лицензии Creative Commons Attribution License (http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/), которая разрешает неограниченное повторное использование, распространение и воспроизведение на любом носителе при условии, что оригинал работа правильно процитирована. Хватит говорить, что это неправильно! Психофизиологические, когнитивные и метакогнитивные маркеры детской чувствительности к наказанию Образец цитирования: Gonzalez-Gadea ML, Scheres A, Tobon CA, Damm J, Baez S, Huepe D, et al.(2015) Хватит говорить, что это неправильно! Психофизиологические, когнитивные и метакогнитивные маркеры чувствительности детей к наказанию. PLoS ONE 10 (7): e0133683. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0133683 Редактор: Алессио Авенанти, Болонский университет, ИТАЛИЯ Поступила: 8 мая 2015 г .; Принята к печати: 30 июня 2015 г .; Опубликовано: 28 июля 2015 г. Авторские права: © 2015 Gonzalez-Gadea et al.Это статья в открытом доступе, распространяемая в соответствии с условиями лицензии Creative Commons Attribution License, которая разрешает неограниченное использование, распространение и воспроизведение на любом носителе при условии указания автора и источника Доступность данных: Все соответствующие данные находятся в пределах документ и вспомогательные информационные файлы к нему. Финансирование: Это исследование частично поддержано грантами Национального совета по научным и технологическим исследованиям (CONICET), Национального комитета научных и технологических исследований (CONICYT) и Национального фонда научного и технологического развития (FONDECYT) — Regular 1130920, CONICYT и FONDECYT — Regular 1140114, Фонд научных и технологических исследований (FONCyT) для научных и технологических проектов (PICT) 2012-0412, FONCyT-PICT 2012-1309, FONCyT-PICT 2012-0412 и Фонд Института когнитивной неврологии (ИНЕКО). Конкурирующие интересы: Авторы заявили, что конкурирующих интересов не существует. Введение Ферб, одиннадцатилетний мальчик, завершает электронное обучение в рамках подготовки к экзамену по математике. Он разочарован визуальными и слуховыми сигналами, указывающими на ошибки в учебнике. Кроме того, он очень хочет быстро закончить упражнения и поиграть в свою любимую видеоигру. Однако Ферб знает, что если он получит проходную оценку на экзамене, у него будет два месяца каникул. Принятие решений требует компромиссов, таких как подавление потребности в немедленном вознаграждении и терпение краткосрочных наказаний или ошибок для достижения долгосрочных целей. Исследования нервного развития показывают, что основная стратегия детей в принятии решений — избегать вариантов с высокой частотой наказания [1–6]. Однако психофизиологические и когнитивные процессы, влияющие на частоту наказания, остаются неизвестными. Процесс принятия решений оценивался с помощью Iowa Gambling Task (IGT) [7] и аналогичных тестов, адаптированных для детей [4,8].В этих заданиях участники должны выигрывать игровые деньги, выбирая карты из четырех колод, которые различаются по величине и частоте выигрыша и проигрыша. Есть две колоды, которые считаются выгодными в долгосрочной перспективе, а также две невыгодные колоды. Оба варианта также содержали одну колоду с высокой частотой наказания и другую с низкой вероятностью наказания. Большинство исследований показало, что дети не принимают выгодных решений в IGT до позднего подросткового возраста [8–12]. Однако в других отчетах отмечалось, что дети не вели себя случайным образом и выбирали колоды с нечастым наказанием, несмотря на долгосрочную прибыль опционов [2–4,6,13,14].Важно отметить, что предыдущие версии IGT содержали важные предостережения для оценки детей. Эта сложная задача включает в себя несколько параметров обработки (суммы, частоты, выигрыши, проигрыши). Кроме того, он требует мысленных расчетов затрат и прибылей, что оказалось сложной задачей для маленьких детей (например, операции с отрицательными числами). Кроме того, о неявной эмоциональной обработке во время выполнения IGT широко сообщалось у взрослых с помощью психофизиологических маркеров, таких как реакция проводимости кожи (SCR) [15,16–18].Эти исследования показали, что участники демонстрируют изменения SCR в ответ на результат их выбора (выигрыш или проигрыш). Примечательно, что здоровые взрослые демонстрируют ожидаемую SCR перед тем, как выбрать невыгодный вариант. Эти сигналы были интерпретированы как показатель эмоционального возбуждения и неявных процессов, лежащих в основе принятия выгодных решений. Однако данные о психофизиологических процессах, связанных с работой IGT у детей, немногочисленны. Crone и van der Molen [2] сообщили, что упреждающая SCR к неблагоприятным вариантам отсутствует у детей (но см. [19]), хотя присутствует у подростков (до 16 лет) при выборе вариантов с высокой частотой наказания.Мы полагаем, что сложность IGT, включающая четыре варианта и различные измерения, затрудняет разграничение влияния долгосрочной выгоды и частоты наказаний на SCR детей. Несколько исследований развития предложили связь между работой IGT и когнитивными способностями, такими как подвижный интеллект (FI) и исполнительные функции (EF) [3,9]. Например, когнитивный контроль — это один из ключевых факторов, который естественным образом коррелирует со способностью детей делать выгодный выбор.Однако в некоторых отчетах не удалось найти связи между этими процессами [10,11,20–22]. Эти несоответствия могут быть объяснены различными стратегиями при выполнении IGT [3,6,23]. Более того, насколько нам известно, ни одно исследование не оценивало участие FI и EF в чувствительности детей к наказанию в IGT. Наконец, понимание участниками правил задач и выгоды от выбора (явное знание, относящееся к задаче) [24,25], а также метакогнитивные знания [26,27] положительно коррелировали с успеваемостью у взрослых.Однако ни одно предыдущее исследование не изучало, связаны ли метакогнитивные знания детей с выполнением задач по принятию решений. Цели и прогнозы В этом исследовании изучалась роль психофизиологических реакций, когнитивных способностей (FI и EF) и метакогнитивных знаний IGT в чувствительности детей к наказанию. С этой целью мы разработали упрощенный IGT, адаптированный для детей, в котором четыре оригинальные колоды были представлены в двух версиях заданий с разным уровнем сложности.В обеих версиях мы тестировали влияние частоты наказаний при принятии решений. В легкой версии дети выбирали между выгодной колодой (AD) с низкой частотой наказаний (AD-L) и невыгодной колодой (DD) с высокой частотой наказаний (DD-H). Мы ожидали, что участники легко определят AD в этой версии из-за частотной погрешности. Дети также исполнили более сложную (жесткую) версию, в которой AD включало высокую частоту наказания (AD-H), а DD было связано с низкой частотой наказания (DD-L).Мы предсказали, что участникам будет сложно различать AD и DD в этой версии. Мы также оценили SCR до выбора карты (упреждающий SCR) и после получения обратной связи. Мы предсказали, что как SCR-показатели неявного обучения, так и обработка пост-обратной связи будут отражать предпочтение детей нечастым наказаниям. Кроме того, мы ожидали, что как поведенческие, так и психофизиологические показатели принятия решений будут положительно связаны с возрастом [2]. Наконец, мы исследовали, связаны ли демографические характеристики (возраст и пол), когнитивные способности (FI и EF) и метакогнитивные знания IGT-C с индивидуальными различиями в чувствительности к наказанию. Материалы и методы Участников Пятьдесят девять участников в возрасте от восьми до 14 лет были набраны из двух частных школ для участия в исследовании. Обе школы были расположены в одном районе города Буэнос-Айрес и предназначены для учащихся со средним и высоким социально-экономическим статусом. Как и в других отчетах [28], некоторые из них (7,75%) были исключены из-за отсутствия SCR. В окончательную выборку вошли 54 участника (31 женщина) со средним возрастом 11 лет.13 ( SD = 2,01). Ни один из них не имел в анамнезе психических или неврологических расстройств и не проходил психофармакологическое лечение. Все участники предоставили письменное информированное согласие, а родитель, ближайшие родственники, опекуны или опекун дали письменное информированное согласие от имени ребенка, включенного в это исследование. Эти письменные информированные согласия соответствуют нормам Хельсинкской декларации. Исследование было одобрено этическим комитетом Института когнитивной неврологии. Инструменты IGT для детей (IGT-C). Мы адаптировали компьютеризированный четырехдековый IGT для разработки двух версий, подходящих для детей, с двумя деками в каждой. На рис. 1 показан пример пробной последовательности. Каждое испытание начиналось с предъявления стимула в течение 6 секунд (сек), в течение которого участники могли обдумывать свое решение. Затем сообщение требует ответа. Участникам потребовалось примерно от 0,5 до 2 секунд, чтобы ответить без ограничения времени. После ответа стимул заменялся 2-секундным отображением результата. Таким образом, интервалы между испытаниями составляли от 8.От 5 до 10 сек. Рис. 1. Опытная последовательность IGT-C. Каждое испытание начинается с экрана, показывающего две колоды и сообщения «подождите» в течение 6 секунд. Затем участники выбирают колоду, нажимая 1 или 2 (второй экран). После выбора ответа на экране результатов отображается выбранная карта (2 секунды). После этого начинается новое судебное разбирательство. Окно, представляющее интерес для мер SCR, показано под скриншотами. Пример относится к карте, выбранной из невыгодной колоды хард-версии. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0133683.g001 Участникам было предложено выбрать карту из левой или правой колоды, нажав 1 или 2 средним и указательным пальцами доминирующей руки. Их цель состояла в том, чтобы максимизировать начальный капитал (120 долларов), представленный денежной полоской в ​​верхней части дисплея стимулов. Каждый раз, когда выбиралась карта, на дисплее результатов отображалась обратная сторона карты, изображающая либо выигрыш, либо проигрыш. Выигрышный отзыв представлял собой зеленую карту со счастливым лицом, показывающим заработанную сумму.Обратная связь о потере показала, что карта разделена посередине: зеленая со счастливым лицом вверху и красная с грустным лицом внизу (рис. 1). Сразу после получения отзыва денежная шкала была обновлена, чтобы отразить баланс или общую сумму, выигранную или проигранную в пробной версии. Таким образом, денежная полоса представляет собой общую сумму выигрыша на данный момент. Каждая версия IGT-C включала две колоды, различающиеся своей долгосрочной прибылью (AD и DD) и частотой наказания (высокая и низкая) (Таблица 1). Обе версии содержали AD с маленькими выигрышами (2 доллара) и DD с высокими выигрышами (4 доллара).Каждая карта из обеих колод включает выигрыш, в результате частота вознаграждения остается постоянной в задании (100%). Однако величина и частота наказаний различались в зависимости от колод и версий. В упрощенном варианте частота наказания была низкой (20%) для AD-L и высокой (50%) для DD-H. В жесткой версии частота наказаний между деками была инвертирована (AD-H и DD-L). Участники были слепы как к распределению награды и наказания между колодами, так и к количеству испытаний в каждой версии (100).Каждые 20 испытаний на черном экране с надписью «перерыв» указывалось, что участники могли немного отдохнуть, прежде чем возобновить задание, нажав клавишу пробела. Участникам сообщили, что они получат шоколадные конфеты после выполнения задания в соответствии с накопленными деньгами: один — менее 120 долларов, два — с прибылью от 120 до 180 долларов и три — более 180 долларов. Все участники исполнили обе версии, которые длились примерно по 15 минут каждая. Во время пилотного исследования мы наблюдали аналогичную производительность, когда мы уравновешивали порядок представления легкой и сложной версий (см. S1 Text).Однако дети были менее мотивированы и воспринимали низкую успеваемость, когда сначала играли тяжелую версию. По этой причине в текущем исследовании мы представили простую версию, за которой следовала жесткая версия. В обеих версиях мы уравновешивали левое и правое распределение AD и DD. Следуя классическому анализу IGT [7], мы измерили количество карт, выбранных для каждой колоды, и рассчитали чистый балл для каждой версии, вычитая количество карт из AD минус DD. записи и обработка SCR. SCR были записаны во время IGT-C с использованием постоянного напряжения (0,5 В) с электродами Ag / Ag-Cl, прикрепленными к дистальным поверхностям фаланги среднего и указательного пальцев недоминантной руки. SCR был усилен с помощью системы BIOPAC (MP100) и дискретизирован с помощью программного обеспечения AcqKnowledge с частотой 200 Гц. Данные SCR были проанализированы с использованием Matlab 7.1 и Ledalab toolbox (http://www.ledalab.de/). Чтобы разложить необработанный сигнал проводимости кожи на фазовые компоненты, мы использовали анализ дискретного разложения [29].Площадь SCR под кривой рассчитывалась для двух представляющих интерес окон: (1) упреждающая SCR для 4-секундного предшествующего выбора ответа и (2) SCR после обратной связи в течение 4 секунд после появления обратной связи (рис. 1). SCR считался значимым, если он превышал 0,01 мкСм [29]. Метакогнитивные знания IGT-C. Мы разработали структурированную анкету для оценки метакогнитивных знаний участников, включая понимание переменных задачи и мотивации во время выполнения задачи. Сначала мы спросили, понравилось ли задание по 4-балльной шкале (мотивация).Во-вторых, мы оценили способности участников подсчитывать свои чистые баллы за испытание (сумма выигрыша за вычетом суммы проигрыша за испытание). Мы показали шесть примеров испытаний, которые предполагали отрицательный чистый результат (четыре пункта), положительный результат (один пункт) и баланс между выигрышем и проигрышем (один пункт). Участники должны были указать, какой из трех возможных ответов соответствовал показанному чистому баллу. Наконец, мы включили вопрос, чтобы проверить понимание долгосрочной прибыли обеих колод и индексировать знание задачи.Анкета была заполнена в конце IGT-C (подробности см. В тексте S2). Когнитивная оценка. Мы оценили когнитивный профиль участников, используя показатели FI и EF. Подробное описание задач и мероприятий представлено в S3 Text. FI оценивался с помощью теста прогрессивных матриц Равена (RPMT) [30]. КВ оценивались с помощью нескольких инструментов: (1) подтесты Детской шкалы Векслера, четвертое издание (WISC IV) [31] (размах цифр, арифметика, буквы и цифры) для оценки рабочей памяти; (2) детская версия теста Хейлинга для вербальной оценки торможения реакции [32,33]; (3) тест на построение следа для оценки внимания (TMT-A) и смены установок (TMT-B) [34]; и (4) парадигма многозадачности Баттерси (BMP), экологическая мера EFs, которая затрагивает несколько исполнительных областей [35].Участники должны были завершить три игры (сортировка фруктов, раскраска гусениц и встречная сортировка) в течение трех минут, соблюдая четыре ограниченных правила (см. S3 Text). Детям было предложено составить план перед началом (способности к планированию). Производительность BMP оценивалась с учетом количества выполненных задач (смена набора), эффективности стратегии (формирование стратегии) ​​и поведения нарушения правил или количества ошибок (тормозящий контроль). Анализ данных Анализ повторных измерений был использован для оценки производительности и психофизиологических реакций в IGT-C в соответствии с: (1) долгосрочной выгодой от вариантов (AD vs.DD) в каждой версии и (2) частота наказания в разных версиях (высокая или низкая). Для сравнения количества выбранных карточек использовался тест ANOVA. Учитывая, что измерения SCR не удовлетворяют предположению о нормальности, для выполнения сравнений SCR использовался непараметрический тест Вилкоксона со знаком рангового ранга. Кроме того, мы провели корреляционный анализ между возрастом и поведенческими и психофизиологическими показателями. Для параметрических переменных использовался коэффициент Пирсона, а для непараметрических показателей — критерий рангов Спирмена.Значимость всех корреляций была скорректирована для множественных сравнений с использованием метода Сидака (скорректированный уровень α после корректировки 0,01). Чтобы изучить индивидуальные различия в чувствительности к частоте наказания, мы разделили участников на группы a posteriori в соответствии с их показателями IGT-C. Положительный чистый результат показал, что большинство карточек было выбрано из AD, тогда как отрицательный чистый результат свидетельствовал о предпочтении вариантов из DD. Все участники получили положительный чистый балл в легкой версии; в то время как из-за частотной погрешности в жесткой версии наблюдались отрицательные и положительные оценки (см. рис. 1B).Таким образом, испытуемые, получившие отрицательный чистый балл в жесткой версии, считались участниками с высокой чувствительностью к частоте наказания. Напротив, участники, получившие положительный чистый балл по жесткой версии, были отнесены к категории субъектов с низкой чувствительностью к частоте наказания. Группы сравнивались по полу (критерий хи-квадрат) и возрасту (тест t студента). Учитывая, что чувствительность к частоте наказания тесно связана с возрастом [1,3,6], мы включили эту переменную в качестве ковариаты в анализ ANCOVA для сравнения метакогнитивных и когнитивных профилей групп.Сообщается как о значимых групповых различиях до, так и после ковариации. Результаты Чувствительны ли дети к частоте наказаний? Мы провели анализ повторных измерений между количеством карточек, выбранных из AD и DD. В упрощенной версии участники сделали значительно больше вариантов выбора из AD-L, чем из DD-H ( F (1, 53) = 122,01, p = ,001) (рис. 2). Однако в хард-версии различий между деками не наблюдалось ( F (1, 53) = 2.87, p = 0,095). Сравнение колод с разной частотой наказания показало, что дети значительно выбирали больше карт из колод с низкой, чем высокой частотой наказания в обоих AD (AD-L> AD-H; F (1, 53) = 19,88, p = ,001) и DD (DD-L> DD-H; F (1, 53) = 19,88, p = ,001) (см. Таблицу S1). Кроме того, мы провели корреляцию между возрастом и чистым баллом. Возраст был значительно связан с производительностью в обеих версиях (простая версия: r = 0.39, p = ,010; жесткая версия: r = 0,54, p = .000). Эти результаты свидетельствуют о том, что участники различали AD и DD только тогда, когда AD было связано с нечастым наказанием (упрощенная версия). Однако они не смогли этого сделать, когда в AD была высокая частота наказаний (жесткая версия). Кроме того, сравнивая колоды по частоте их наказания, мы заметили, что дети избегали вариантов с высокой вероятностью наказания (DD-H Различает ли упреждающая SCR варианты с разной частотой наказания? Непараметрические попарные сравнения использовались для оценки упреждающего SCR между (i) AD и DD и (ii) колодами с высокой и низкой частотой наказаний (рис. 3). В упрощенной версии значительно более высокие ожидаемые SCR наблюдались в DD-H по сравнению с AD-L ( z = 1.46, p = 0,049). Вместо этого жесткая версия не дала существенных различий между колодами ( z = 0,23, p = 0,814). Кроме того, наблюдались существенные различия между колодами с высокой и низкой частотой наказаний. Участники показали более высокую ожидаемую SCR в AD-H, чем в AD-L ( z = 2,91, p = 0,003). Однако не наблюдалось значительных различий между DD-H и DD-L ( z = 0,02, p = 0,978) (см. Подробности в таблице S1). Кроме того, мы использовали тест Спирмена для оценки взаимосвязи между возрастом и ожидаемыми показателями SCR. Между этими переменными не было обнаружено значимых ассоциаций (см. Таблицу S2). В соответствии с поведенческими реакциями, эти результаты показывают, что упреждающий SCR различал AD и DD только тогда, когда AD был связан с нечастым наказанием (упрощенная версия). Кроме того, упреждающий SCR различает варианты с высокой и низкой частотой наказания для AD, но не для DD.Ни один из этих индексов SCR не был связан с возрастом. Различает ли SCR после обратной связи варианты с разной частотой наказания? На рис. 4 показан SCR после обратной связи. Во-первых, сравнения между SCR после победы и SCR после проигрыша были выполнены для каждой колоды. В упрощенной версии не наблюдалось значительных различий в любой колоде (AD-L: z = 0,96, p = 0,332; DD-H: z = 1,21, p = 0,223). В жесткой версии, хотя в AD-H существенных различий не обнаружено ( z = 0.30, p = 0,761), SCR после проигрыша был значительно выше, чем SCR после победы в DD-L ( z = 3,43, p = 0,000). Рис. 4. SCR после обратной связи. Среднее значение SCR участников после обратной связи (площадь под кривой) для каждой колоды IGT-C и сравнения вариантов. В каждой колоде наложены полосы выигрышей и проигрышей. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0133683.g004 Для сравнения колод мы вычислили разницу между SCR после проигрыша и SCR после победы для каждой колоды в качестве составного показателя SCR после обратной связи (см. подробности в таблице S1).Сравнение колод с разной долгосрочной прибылью (AD и DD) не выявило существенных различий ни в легкой ( z = -13, p = 0,896), ни в сложной ( z = -,85). , p = .393) версия. Что касается колод с разной частотой наказания, не было обнаружено значительных различий между AD-L и AD-H ( z = -1,85, p = 0,063). Однако SCR после обратной связи был значительно выше для DD-L (жесткая версия), чем DD-H (простая версия) ( z = -2.31, p = 0,021). Наконец, мы провели корреляцию между возрастом и показателями SCR после обратной связи. Между этими переменными не было обнаружено значимых ассоциаций (см. Таблицу S2). В итоге результаты показывают, что SCR после обратной связи не модулировался частотой наказания. Однако модуляция SCR для выигрыша / проигрыша наблюдалась в DD-L. Аналогичным образом, SCR после обратной связи был значительно выше для DD-L, чем для DD-H. Примечательно, что в первой колоде было наибольшее количество потерь в задаче.Таким образом, SCR после обратной связи кажется более чувствительным к неожиданно высоким потерям, чем к частоте наказания. Наконец, ни один из этих психофизиологических сигналов не был связан с возрастом, что позволяет предположить, что SCR после обратной связи был одинаковым для всей выборки. Когнитивные и метакогнитивные процессы, связанные с индивидуальными различиями в чувствительности к частоте наказания. На основании результатов в жесткой версии участники были классифицированы как более или менее чувствительные к частоте наказаний (см. Формирование группы критериев в разделе «Анализ данных»).В таблице 2 показаны групповые сравнения по переменным пола и возраста (демография), метакогнитивных знаний IGT-C и когнитивных способностей. Демография. Не наблюдалось значимых групповых различий по полу ( x 2 = 2,14, p = 0,143). Однако существенные различия были обнаружены по возрасту ( F (1,52) = 15,14, p = 0,000). Участники с высокой чувствительностью к частоте наказания были моложе людей с низкой чувствительностью к наказанию. Метакогнитивные знания IGT-C. Мы сравнили групповые различия в мотивации, расчетах и ​​знаниях IGT-C. По сравнению с детьми с низкой чувствительностью к частоте наказания, участники с высокой чувствительностью к наказанию показали значительно более низкие баллы в расчетах ( F, , (1, 52) = 20,62, p, = 0,000) и знании задач ( F ). (1, 52) = 7,47, p = 0,009). Эти значимые различия остались после корректировки по возрасту в качестве ковариаты (см. Таблицу 2).Существенных различий между группами по мотивации не наблюдалось. Когнитивная оценка. Дети с высокой чувствительностью к наказанию получили меньше баллов в двух подтестах рабочей памяти (Арифметика: F (1, 52) = 7,34, p = 0,009 и Буквы и числа: F (1, 52) = 4,32, р = 0,043). Однако эти существенные различия исчезли после корректировки по возрасту (арифметика: F (1, 51) = 0.57, p. = 0,453; Буквы и цифры: F (1, 51) = 0,31, p = 0,580). Никаких значительных групповых различий не наблюдалось в отношении FI, вербального торможения, смены установки и большинства показателей BMP (см. Таблицу 2). Однако были обнаружены существенные различия в оценке нарушения правил BMP (тормозящий контроль): дети с высокой чувствительностью к наказанию совершали больше ошибок ( F (1, 52) = 4,83, p = 0,032). Эти различия остались значительными после корректировки по возрасту в качестве ковариаты. В целом, эти результаты показывают, что возраст, метакогнитивные знания IGT-C, рабочая память и тормозящий контроль были связаны с высокой чувствительностью к частоте наказания. Однако после корректировки по возрасту только метакогнитивные знания IGT-C и тормозящий контроль были мерами, которые дифференцировали детей с высокой и низкой чувствительностью к наказанию. Обсуждение В этом исследовании мы исследовали влияние психофизиологических, метакогнитивных и когнитивных переменных на чувствительность детей к частоте наказания во время принятия решений.Наши результаты показали усиление упреждающей психофизиологической реакции на большинство вариантов, предполагающих высокую частоту потерь. Кроме того, возраст, метакогнитивные знания IGT-C и тормозящий контроль были связаны с индивидуальными различиями в чувствительности к частоте наказания. Используя модифицированный IGT, подходящий для детей, это исследование продемонстрировало, что участники в возрасте от 8 до 14 лет развивают упреждающие психофизиологические сигналы, которые сопровождают их предпочтение выгодным вариантам с нечастым наказанием.Хотя подобные психофизиологические паттерны ранее наблюдались только у подростков до 16 лет [2], наше исследование распространило этот вывод на детей младшего возраста. Кроме того, это первое исследование развития, демонстрирующее, что метакогнитивные знания и тормозящий контроль также влияют на чувствительность участников к частоте наказания. Взятые вместе, наши данные показывают, что предпочтение детей нечастым наказаниям частично объясняется психофизиологическими сигналами, а также сложностью задачи и когнитивным контролем. Чувствительность к частоте наказания: поведенческие корреляты Исследования развития показывают, что дети не могут учитывать долгосрочные последствия своих решений до позднего подросткового возраста [1–4,8–12]. Точно так же наши результаты показали, что показатели IGT-C были связаны с возрастом. Однако было показано, что дети предпочитают варианты с нечастым наказанием [1,3–6]. В нашей задаче участники выбирали преимущественно только тогда, когда в AD использовалось нечастое наказание (легкая версия), но они не могли этого сделать, когда AD ассоциировалось с высокой частотой наказания (жесткая версия).Эти результаты предполагают, что способность принимать во внимание долгосрочную выгоду выбора снижалась, когда это было связано с высокой частотой наказания. Наши результаты согласуются с предыдущими отчетами [1,3–5,14,36] и подтверждают, что дети склонны к нечастым наказаниям. Обратите внимание, что в жесткой версии DD-L не предпочтительнее AD-H. Таким образом, вероятно, что дети не всегда предпочитают варианты с нечастым наказанием. Вместо этого этот частотный эффект, по-видимому, искажает выбор детей и вызывает сдвиг между выгодным и невыгодным выбором.Мы предполагаем, что этот профиль может заключаться в неспособности учитывать будущие последствия, но также может быть в нежелании испытывать негативные эмоции в краткосрочной перспективе. Другими словами, дети хотят избежать немедленных негативных ощущений, связанных с частыми наказаниями. Чувствительность к частоте наказания: психофизиологические корреляты В соответствии с поведенческими реакциями, упреждающий SCR модулировался высокой и низкой частотой наказания. Только в легкой версии участники показывали ДД повышенный упреждающий SCR.Кроме того, более высокий SCR наблюдался в объявлениях, отражающих высокую частоту наказаний, а не низкую частоту проигрышей. В предыдущем отчете [2] было высказано предположение, что дети ведут себя как пациенты с поражениями VMPFC, потому что они не проявляют психофизиологических реакций до принятия неблагоприятных решений. И наоборот, наши результаты показывают, что дети действительно демонстрируют предвосхищающий SCR как коррелят поведенческой характеристики, то есть избегая вариантов с высокой частотой наказания. Эти результаты согласуются с теориями, которые интерпретируют предвосхищающие SCR как скрытые эмоциональные сигналы, влияющие на принятие решений [7,37].Мы предлагаем использовать психофизиологические сигналы в качестве скрытых входных сигналов, чтобы избежать частых наказаний, которые могут объяснить поведенческие предпочтения детей. Однако в пределах DD упреждающий SCR существенно не модулировался в зависимости от частоты наказания. Обратите внимание, что DD с низкой частотой наказаний (DD-L) представляет собой вариант с наибольшим размером потерь в задаче (Таблица 1). Мы предполагаем, что высокие неожиданные потери в этом варианте могут вызвать повышенный упреждающий SCR, который уменьшает различия между обоими DD. Точно так же самый высокий SCR после обратной связи наблюдался в DD-L. Таким образом, этот вариант произвел единственную значительную модуляцию между выигрышем и проигрышем. Таким образом, вопреки нашим ожиданиям, SCR после обратной связи модулировался неожиданной и высокой величиной потерь, а не частотой наказания. Традиционно высокий SCR после потери ассоциировался с системой мониторинга, указывающей на то, что производительность должна быть скорректирована в последующих испытаниях [38]. Однако наши участники настаивали на выборе из DD-L даже после высокого SCR до потерь.Точно так же Кроун и ван дер Молен [2] обнаружили, что увеличение SCR после потери DD не различается между участниками с хорошими и плохими показателями. Эти результаты предполагают, что реакции SCR после сильной отрицательной обратной связи могут быть связаны с общей системой, которая реагирует на неприятные ситуации. В качестве альтернативы, эти результаты могут быть сформулированы в рамках закона Йеркса-Додсона [39], который предполагает, что подкрепляющие сигналы, которые слишком возбуждающие, будут замедлять последующую производительность, а не увеличивать концентрацию задачи. В итоге, наши результаты показывают, что высокий упреждающий SCR частично использовался как неявный сигнал, сопровождающий избегание вариантов с высокой частотой наказания. Такой психофизиологический ответ может объяснить предпочтение детей нечастых наказаний. И наоборот, увеличение SCR после обратной связи было модулировано неожиданно высокой величиной потерь. Таким образом, это может объяснить настойчивость выбора из невыгодного варианта низкой частотой наказаний. Наконец, вопреки нашим предсказаниям, ни один из этих психофизиологических показателей не был связан с возрастом.Это открытие предполагает, что как упреждающая модуляция SCR в ответ на частоту наказания, так и SCR после обратной связи в ответ на неожиданную величину наказания не связаны напрямую с изменениями в развитии, по крайней мере, в возрасте от 8 до 14 лет. Когнитивные и метакогнитивные процессы, связанные с индивидуальными различиями в чувствительности к частоте наказания Мы исследовали, будут ли демографические, метакогнитивные знания IGT-C и когнитивные переменные различать детей с высокой и низкой чувствительностью к частоте потерь.Мы обнаружили, что участники с более высокой чувствительностью к частоте наказания были моложе, демонстрировали худшее метакогнитивное знание задачи и имели более низкий тормозной контроль. Мы предполагаем, что предпочтение нечастых наказаний связано с возрастом, сложностью IGT и способностью детей подавлять доминантные реакции. Во-первых, как сообщалось ранее [1,3,4,14], мы обнаружили, что возраст связан со снижением чувствительности к частоте потерь. Во-вторых, это первое исследование развития, в котором оценивается влияние метакогнитивных знаний на работу IGT.Хотя группы не различались по мотивации выполнения задания, участники с высокой чувствительностью к частоте наказания сообщили о более низком уровне знаний, связанных с выполнением задания, и сниженных способностях к расчету. Предыдущие отчеты предполагали, что четкое знание структуры выигрыша во время и после IGT является важным предиктором производительности взрослых [24,25,40]. Точно так же исследования развития [14,41] продемонстрировали, что дети учатся отдавать предпочтение выгодным вариантам в IGT, когда информация о победах, поражениях и вероятностях представлена ​​до начала задания.В настоящем исследовании мы обнаружили, что дети с высокой чувствительностью к частоте наказаний демонстрировали менее четкие знания о долгосрочной прибыли колоды, как было оценено с помощью анкеты после выполнения задания. Таким образом, непонимание будущих последствий вариантов может способствовать предпочтению нечастого наказания. Кроме того, мы обнаружили, что дети с высокой чувствительностью к частоте наказания показали меньшую способность рассчитывать чистый балл за испытание в IGT-C. Этот результат может свидетельствовать о том, что высокочастотная предвзятость детей также может быть связана с ухудшением понимания задачи.Обратите внимание, что задача включает в себя вычисления с отрицательными числами — например, на рис. 1 показано испытание с выигрышем в 4 доллара и проигрышем в 20 долларов, что подразумевает общий проигрыш в 16 долларов. Учитывая, что отрицательные числа обычно вводятся в учебную программу по математике между четвертым и шестым классами [42,43], неудивительно, что маленькие дети не могли выполнять такие вычисления. Мы также наблюдали значительные групповые различия в арифметических и буквенно-цифровых подтестах рабочей памяти, которые сильно коррелируют с математическими способностями [31].Однако эти групповые различия исчезли после корректировки по возрасту. Предыдущие исследования не обнаружили связи между показателями IGT и стандартизированными показателями арифметических навыков [41]. Эти результаты показывают, что стандартизированные арифметические задачи могут быть недостаточно чувствительными, чтобы оценить способности детей вычислять текущие операции во время IGT. В итоге мы продемонстрировали, что на чувствительность к частоте наказаний влияет сложность IGT, которая требует понимания и умственного манипулирования (вычислений) нескольких параметров задачи (выигрышей, потерь и вероятностей). Наконец, наши результаты показали, что профили чувствительности детей с низким и высоким уровнем наказания не различались по FI и большинству показателей EF. Аналогичным образом, в предыдущих отчетах [10,11,20,21,44–46] не было обнаружено связи между показателями IGT и показателями EF. Однако дети с высокой чувствительностью к частоте наказаний действительно совершали больше ошибок в BMP. Нарушение правил в условиях многозадачности объясняется плохим тормозящим контролем у взрослых [47] и детей [35]. Кроме того, низкий тормозящий контроль был связан с высокой чувствительностью к вознаграждению и наказанию в процессе развития [48,49].Поскольку мы сравнивали группы с разной толерантностью к частоте наказания, неудивительно, что ингибирующий контроль стал EF, который дифференцировал обе группы. Однако мы не обнаружили значительных групповых различий по другому показателю торможения (тест Хейлинга), что напоминает результаты других исследований развития [11,44]. BMP — сложная, экологически обоснованная задача, которая требует подавления доминантной реакции в реальной среде [35,50,51]. Тест Хейлинга также требует торможения реакции [52], но его можно решить с помощью более простых правил (например,g., называя объекты в поле зрения участника). Следовательно, толерантность к частым наказаниям может быть связана с когнитивным контролем, который оценивается с помощью более экологических исполнительных задач (таких как BMP). Ограничения и направления на будущее Во-первых, мы наблюдали высокую вариабельность психофизиологических реакций участников. В будущих исследованиях следует выяснить, воспроизводятся ли наши результаты на более крупных выборках. Аналогичным образом, влияние метакогнитивных и когнитивных переменных на принятие детьми решений следует исследовать с помощью более надежных методов, таких как моделирование структурным уравнением, которое также требует большего числа участников. Кроме того, хотя наша оценка метакогнитивных знаний IGT-C была основана на анкете самоотчета, у детей наблюдается диссоциация между знанием и действием [53]. Другими словами, дети иногда не сообщают о знаниях (например, способности идентифицировать AD), которые присутствуют в их поведении (например, предпочитая AD). Кроме того, наша оценка знаний о задачах не показывает, определили ли дети долгосрочные преимущества или были сосредоточены на количестве побед, поражений или частоте наказаний.В будущих исследованиях будет полезно использовать более объективные меры, такие как ставки после принятия решения [54], для оценки знаний участников о задачах. Точно так же оценка метапознания должна быть улучшена в будущих исследованиях путем проверки достоверности решения и знаний до представления обратной связи. Наконец, мы рассматривали детей, которые показали положительные результаты как по легкому, так и по сложному варианту, как участников с низкой чувствительностью к частоте наказания. Эти участники могли также использовать другие стратегии (т.д., сосредоточив внимание на размере убытков или ожидаемой ценности результатов). В исследованиях будущего следует учитывать экспериментальные парадигмы, призванные разобраться в этих стратегиях. Выводы В этом исследовании мы разработали упрощенную IGT для изучения когнитивных и психофизиологических процессов, связанных с чувствительностью детей к частоте наказания. Мы предполагаем, что этот дизайн помог устранить некоторые несоответствия в ранее опубликованных результатах. Мы обнаружили, что высокая ожидаемая SCR сопровождает избегание частых наказаний при выборе большинства участников.Мы предполагаем, что эти неявные сигналы могут повлиять на принятие детьми решений. Кроме того, мы обнаружили, что плохое метакогнитивное знание задачи и низкий тормозящий контроль были связаны с чувствительностью к частоте наказания. Это указывает на то, что сложность задачи и развитие когнитивного контроля могут объяснить наблюдаемое предпочтение нечастых наказаний. Наши результаты имеют значение как для оценки нервного развития, так и для образовательной практики. Во-первых, исследования в области развития должны учитывать сложность задач и школьную обучаемость детей.ж., умение решать арифметические вычисления. В противном случае производительность детей может быть неверно истолкована в свете заданий и моделей взрослых [55]. Наконец, чувствительность к частоте наказаний также может иметь значение для образовательной практики, предполагающей постоянную обратную связь с учащимися. Хотя обратная связь имеет решающее значение для улучшения и ускорения обучения [56], мы предполагаем, что условия, в которых предоставляется обратная связь, могут повлиять на последующую успеваемость учащихся. В частности, подходы с обратной связью, подчеркивающие частоту ошибок (в отличие от возможных достижений), могут вызывать отвращение к рассматриваемым задачам и способствовать принятию невыгодных решений. Добавить комментарий Отменить ответ Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены * Комментарий * Имя * Email * Сайт