De effecten van responsremmingstraining na het ophalen van binge-geheugen bij jonge volwassenen Binge-eters: een gerandomiseerd gecontroleerd experimenteel onderzoek, deel 2

HPF Cue-reactiviteit en 'smaaktest'. De procedure wordt gedetailleerd beschreven in de aanvullende informatie. In het kort werden 'aangenaamheid', 'verlangen om te eten' en 'waarschijnlijkheid van eetbuien' beoordeeld voor 18 HPF- en 18 LPF-beelden op een schaal van 0–100. Uit deze taak werden geïndividualiseerde HPF- en LPF-afbeeldingen (vier van elk) per deelnemer geselecteerd, voor later gebruik in de visuele sonde en Go/No-Go-taken op basis van de hoogste en laagste beloningsreactiviteitsbeoordelingen.

De relatie tussen smaaktesten en geheugen is een onderwerp van grote zorg. De afgelopen jaren heeft een groeiend aantal onderzoeken aangetoond dat smaaktests het geheugen en de cognitieve vaardigheden kunnen helpen verbeteren. Concreet ziet u hier hoe smaaktests betrekking hebben op het geheugen:

Ten eerste activeert smaaktesten de hersenen en het zenuwstelsel. Tijdens de smaaktest hebben we meerdere zintuigen nodig, zoals ruiken, ruiken en proeven om de smaak van voedsel te voelen. De stimulatie van deze zintuigen kan de hersenen en het zenuwstelsel direct stimuleren, waardoor hun vermogen om op stimuli te reageren en deze te ontvangen wordt verbeterd. Daarom kan de smaaktest de hersenen scherper en actiever maken.

Ten tweede kunnen smaaktesten ook ons ​​geheugen verbeteren. Bij het uitvoeren van een smaaktest moeten we de smaak en textuur van elk voedingsmiddel identificeren en onthouden, en deze voortdurend vergelijken en identificeren. Dit geheugenproces verbetert niet alleen de sterkte en duurzaamheid van ons geheugen, het verbetert ook onze aandacht en concentratie, waardoor het gemakkelijker voor ons wordt om dingen te onthouden en terug te halen.

Ten slotte kunnen smaaktesten ook de intellectuele ontwikkeling en het leervermogen bevorderen. Smaaktesten stimuleren niet alleen de hersenen en het zenuwstelsel, maar zijn ook nauw verbonden met cognitie en emotie. Door middel van smaaktests kunnen we onze intelligentie en leervermogen verbeteren, ons gediversifieerde denken laten zien en de verbetering van interpersoonlijke en psychologische communicatieve vaardigheden bevorderen.

Al met al kunnen smaaktesten onze cognitieve vaardigheden en geheugen verbeteren en onze intellectuele ontwikkeling en leervermogen bevorderen. Daarom moeten we in het dagelijks leven meer aandacht besteden en deelnemen aan verschillende smaaktesten om onze cognitieve en denkvermogens te verbeteren. Het is duidelijk dat we het geheugen moeten verbeteren, en Cistanche deserticola kan het geheugen aanzienlijk verbeteren, omdat Cistanche deserticola ook de balans van neurotransmitters kan reguleren, zoals het verhogen van de niveaus van acetylcholine en groeifactoren. Deze stoffen zijn erg belangrijk voor het geheugen en het leren. Bovendien kan Vlees ook de bloedstroom verbeteren en de zuurstoftoevoer bevorderen, wat ervoor kan zorgen dat de hersenen voldoende voedingsstoffen en energie ontvangen, waardoor de vitaliteit en het uithoudingsvermogen van de hersenen worden verbeterd.

Klik op manieren kennen om de hersenfunctie te verbeteren

Voordat de afbeeldingen werden beoordeeld, selecteerden de deelnemers een HPF-snackproduct van hun voorkeur uit een 'menu' en kregen ze te horen dat ze dit zouden eten nadat ze enkele voedselafbeeldingen hadden beoordeeld, in een schijn-'smaaktest'. Het geselecteerde voedsel werd voor de deelnemer geplaatst en zichtbaar tijdens de beoordeling van alle voedselafbeeldingen en aan het einde werd de fotobeoordeling zelf beoordeeld op 'verlangen om te eten' en voorspelde 'genot' vóór consumptie en de smaakkenmerken ervan, waar ' genieten' en 'meer willen', post-consumptie. Het voedsel werd geconsumeerd volgens de aanwijzingen op het scherm, waarbij de deelnemers werden gevraagd 'voedsel op te halen', 'zich klaar te maken om te eten' en 'het voedsel op te eten'.

Go/No-Go-taak. De responsbias op eetbuien werd zowel beoordeeld als opnieuw getraind via een Go/No-Go-taak, aangepast van Houben en Jansen42 en volgend op eerder onderzoek38,62. Volledige taakdetails worden gegeven in de aanvullende informatie en ref.63.

Er werd een 'beoordelingsversie' van de taak gebruikt in sessies 1 en 3 en een 'modificatieversie' in sessie 2 ('interventie'-sessie). Taakparameters waren identiek in beide versies, behalve dat HPF-bingefoods werden gecombineerd met 'No-go'-reacties en LPF-afbeeldingen gepaard met 'Go'-reacties op 100% proeven in de 'modificatie'-versie. De 'schijn'-versie van de Go/No-Go-taak in sessie 2 was eenvoudigweg de 'beoordelings'-versie; met pariteit tussen vereisten voor Go- of No-go-reacties voor alle stimulustypen (HPF binge food, LPF of filler). Beoordeelde indices van responsbias waren foutenpercentages, mediane reactietijden, gevoeligheid (d-prime) responsbias (criterium C) en indexeringsbias om naar afbeeldingen te 'gaan', ongeacht de responsvereiste42.

Visuele sonde. Eye-tracking in een dot-probe-taak werd gebruikt om de aandachtsbias voor de zelfgekozen LPF- en HPF-stimuli te beoordelen. Alle voedselbeelden werden gecombineerd met overeenkomende non-foodbeelden en de verblijftijd en de eerste fixatielatentie werden berekend als indices van respectievelijk aanhoudende en automatische aandacht. Details in aanvullende informatie.

Controle over het ophalen van binge-geheugen en het niet ophalen ervan. Deelnemers aan de BMR+RIT- en BMR+schijnselgroepen ondergingen Binge Memory Retrieval (BMR) die een procedure volgde die parallel loopt aan de procedure die we met succes hebben gebruikt in eerdere onderzoeken naar onaangepaste reconsolidatie van beloningsgeheugen48,64. De BMR-procedure werd aan de deelnemers geïntroduceerd als een herhaling van de 'smaaktest'-taak (dwz cue-reactiviteit) van sessie één. Opnieuw selecteerden de deelnemers hun favoriete eten uit het 'menu' en kregen ze de instructie dat ze dit zouden consumeren na het beoordelen van de afbeeldingen.

De gepresenteerde beelden waren de vier hoogst gewaardeerde 'binge cues' van de deelnemer. Vervolgens beoordeelden ze hun voorspelde genot en 'verlangen om' het geselecteerde voedsel te eten. Hierna luiden de verbruiksaanwijzingen op het scherm als voorheen. De laatste prompt luidde echter 'Stop, zet het eten neer', waarna het eten werd weggehaald. Deelnemers werden dus verhinderd hun verwachte voedselbeloning te consumeren, wat vermoedelijk een cognitieve voorspellingsfout veroorzaakte.

Deelnemers in de NR-conditie volgden dezelfde procedure als BMR, behalve dat (1) de eetbuien werden vervangen door de laagst gewaardeerde LPF-voedselbeelden uit de cue-reactiviteitstaak en (2) in plaats van hun favoriete HPF uit het menu te selecteren, kregen de deelnemers een non-binge LPF (selderiestengels) en vertelden dat ze dit zouden eten na het beoordelen van voedselafbeeldingen.

Daarna waren de beeld- en voedselbeoordelingen en promptschermen identiek aan de BMR-procedure, inclusief de voorspellingsfoutprocedure. De NR-procedure is ontworpen om de BMR's zo goed mogelijk te matchen zonder het binge food-beloningsgeheugen (re) te activeren.

Procedure.

Na de screening woonden de deelnemers drie laboratoriumsessies bij en verstrekten (op afstand) vervolggegevens bij vier extra gelegenheden (+2 weken, 3 maanden, 6 maanden en 9 maanden). Vóór de laboratoriumsessies vastten ze van vast voedsel (4 uur) en onthielden ze zich van cafeïne (2 uur). Alle laboratoriumsessies vonden plaats tussen 13.00 en 17.00 uur. Aan het begin van sessie 1 werd schriftelijke geïnformeerde toestemming gegeven, na screening op geschiktheid. De volledige procedure wordt gedetailleerd beschreven in de aanvullende informatie.

Sessie 1. Demografische, vragenlijst-, biologische (inclusief bloedglucose, bloeddruk, gewicht en lengte voor BMI-berekening) en eetgerelateerde metingen werden verkregen (zie supplement voor de volledige lijst). Daarnaast werden staatsmetingen van voedselhonger (FCQ) en honger (hongerheerser) beoordeeld, gevolgd door de cue-reactiviteitsprocedure en de beoordelingsversie van de Go/No-Go-taak. Ten slotte voltooiden ze de visuele sondetaak.

Sessie 2 (sessie 1+48 uur). Na het herhalen van de biologische en toestandsmaatregelen uit sessie 1 voltooiden de deelnemers vervolgens de BMR- of NR-procedure, passend bij hun willekeurige groepstoewijzing. Net als bij onze eerdere onderzoeken48,49 voltooiden de deelnemers na de BMR- of NR-procedure zwaar belastende werkgeheugentaken (prozaherinnering uit de Rivermead-batterij en cijferreeksen voorwaarts en achterwaarts), om cognitieve loskoppeling van de voedselsignalen te garanderen. Na voltooiing van deze 'afleidende' taken (~5 min), begonnen de deelnemers aan de 'RIT'- of 'schijn'-versie van de Go/No-Go-taak, gevolgd door FCQ-staat en 'hongerheerser'.

Sessie 3 (sessie 2+7 dagen). De procedure van Sessie 3 was identiek aan Sessie 1, behalve dat de deelnemers de BIS-, BIS/BAS- of BDI-schaal niet voltooiden.

Opvolgen. 2 weken, 3, 6 en 9 maanden na sessie 3 voltooiden de deelnemers op afstand de BES, EDEQ, Y-FAS, TLFB van binges, TFEQ en PFS en beoordeelden elk beeld dat werd gebruikt in de initiële cue-reactiviteitsbeoordelingstaak op dezelfde maatstaven. als in het laboratorium.

Statistische benadering. Continue metingen in het laboratorium (gegevens over cue-reactiviteitsbeoordeling, Go/No-Go-reactietijden, oculomotorische aandachtsbias en metingen van de toestandsvragenlijst) werden beoordeeld met 2 [Sessie: Sessie 1 (manipulatie) v. Sessie 3 (post-manipulatie)) ×3 [BMR+RIT, BMR+schijnvertoning, NR+RIT]×gemengde ANOVA. De vermogensberekening was gebaseerd op dit model (zie aanvullende informatie voor volledige gegevensverwerkingsprotocollen, berekeningsgegevens van de steekproefomvang en randomisatie). Voor analyse van cue-reactiviteit en Go/No-Go RT-gegevens werd ook een factor van Cue Type (HPF, LPF, non-food filler) gemodelleerd.

Voor foutpercentage- en nauwkeurigheidsgegevens in de Go/No-Gotask werden gegeneraliseerde schattingsvergelijkingen met een log-lineaire linkfunctie gebruikt vanwege de geschatte Poissonverdeling van de telgegevens. Voor follow-upgegevens op lange termijn werden lineaire gemengde modellen (LMM's; voor continue, normaal verdeelde gegevens) en gegeneraliseerde lineaire gemengde modellen (GLMM's; binge count-gegevens) gebruikt, waarbij effecten van Groep, Tijdpunt (basislijn, post-manipulatie, 2 weken, 3 maanden, 6 maanden en 9 maanden) en hun interactie.

Signaaldetectiemetriekencriterium C (dat wil zeggen 'g bias' en d′ werden berekend voor de Go/No-Go-taak) en geanalyseerd met LMM's en gamma GLMM (na inspectie van de gegevensdistributie). Voor tests van baselinetrait-, biometrische en demografische variabelen, waarbij geen groepsverschillen werden verondersteld, werd het voor false-discoveryrate (FDR65) aangepaste alfaniveau toegepast. Post-hoc tests na omnibustests werden aangepast met behulp van de Sidak-correctie. Gegevens zijn verzameld door LS en EC en blind geanalyseerd door RKD, met behulp van een door SKK gegenereerde code.

Ethische goedkeuring.

De auteurs beweren dat alle procedures die bijdragen aan dit werk zijn goedgekeurd door en voldoen aan de ethische normen van de University College London Research Ethics Committee over menselijke experimenten en aan de Verklaring van Helsinki van 1975, zoals herzien in 2008. ISRCTN Registration Identifier:ISRCTN13262256. Open Science Framework Pre-registratie:https://osf.io/82c4r/.

Resultaten

Descriptive statistics for key variables across groups are given in Table 1. Groups were very similar on assessed demographic variables, being typically in their early 20s and higher education. BES scores verified subjective binge-eating status and the PFS, TFEQ, and FCQ indicated relatively high reactivity to food, emotional/uncontrolled eating, and food craving indicating the sample displayed robust maladaptive reward responses to food. There was a trend for greater BMI in BMR+RIT than the other groups, due to three individuals with particularly high BMI (~37). There was also a trend for a difference (BMR+Sham>BMR+RIT) in de ongecontroleerde eetsubschaal van de TFEQ. Geen van deze verschillen benaderde de significantie bij FDR-gecorrigeerde alfa. De groepen waren verder vergelijkbaar op basislijnvariabelen.

Kortetermijneffecten van RIT en BMR (in-laboratoriummaatregelen).

Pre-manipulatie en Go/No-Go-taakcommissiefouten (valse alarmen) waren groter voor beide soorten voedselstimuli (LPF en eetbuien) dan non-food stimuli. Zie aanvullende informatie voor volledige analyses. Foutpercentages werden onderzocht in groepen, sessies (pre-manipulatie versus post-manipulatie), stimulustypen (binge, LPF, non-food filler) en fouttypen (missers en valse alarmen). In overeenstemming met de analyse van basisgegevens zijn de belangrijkste effecten van Stimulustype (χ2(2)=82.194, p<0.001), Error Type (false alarms>missers): χ2(1)=6.404, p=0.011 en hun interactie (χ2(2)=13.013, p=0.001) zijn gevonden .

De vierweginteractie van Groep, Stimulustype, Fouttype en Sessie was ook significant. Een drieweg StimulusType × Sessie × Fouttype-interactie was aanwezig in alle groepen, hoewel eenvoudige effecten binnen elke groep alleen een verandering lieten zien in reactie op eetbuienstimuli in BMR + RIT (zie Tabel 2 bovenaan). Bij baseline vertoonde BMR+RIT significant meer valse alarmen dan missers bij eetbuien (χ2(1)=18.043, p<0.001), however, this was abolished post-training (χ2 (1)=1.222, p=0.269).

Om dit effect te kwalificeren, werden sessie x stimulustype-interacties beoordeeld binnen elk groep- en fouttype (zie tabel 2 onderaan). Hieruit bleek een significante toename in het aantal gemiste eetbuien tussen sessie 1 en sessie 3 in BMR+RIT, maar een significante afname in het aantal gemiste eetbuien (dat wil zeggen een grotere respons op eetbuien) in BMR+Sham, wat wijst op een mogelijke verslechtering van de benaderingsbias in deze situatie. groep. Bij NR+RIT was er een significante afname van het aantal valse alarmen bij ‘no-go’-proeven met eetbuien en een afname van het aantal valse alarmen bij het opvullen van beelden.

Signaaldetectiemaatregelen. Criterium C. Een 3 (groep)×2 (sessie: pre-manipulatie, post-manipulatie) ×Stimulustype (Binge, LPF, fller) factorieel lineair gemengd model met bootstrapped parameterschattingen gevondenbelangrijkste effecten van stimulustype [F(2.450){ {6}}.59, p=0.028] en een interactie tussen Groep × Sessie × Stimulustype [F(4.450)=3.011, p=0.018]. De 3-manier waarop interactie werd onderzocht door onderzoek van sessie × groepsinteracties voor elk stimulustype. Hieruit bleek dat er alleen een Sessie*Groep-interactie voor binge-afbeeldingen was.

Bij BMR+Sham was er een significante verslechtering van de responsbias op voedsel, weerspiegeld in een vermindering van het aantal C-forbinge-beelden van sessie 1 naar sessie 3 [F(1,90)=6.14, p=0.015]. In BMR+RIT was er een significante vermindering van de neiging tot binge-beelden (toename van C richting 0) [F(1,90)=4.635, p=0.034]. In NR+RIT was er geen statistisch significante verandering [F(1,90)=3.153,p=0.079]. Dit is mogelijk een bewijs van een gunstige respons bij BMR + RIT, hoewel opgemerkt moet worden dat deze groep tijdens Sessie 1 de grootste voorkeur toonde voor het binge-beelden, wat wijst op potentiële basisafhankelijkheidseffecten. Dit effect wordt getoond in figuur 1.

D prime (d′). As with overall accuracy, d′ scores were highly skewed (z>4 in de meeste gevallen), wat de prestaties op plafondniveau aangeeft met betrekking tot de gevoeligheid van het go-/no-go-signaal. Om deze reden werden d′-scores geanalyseerd met behulp van een gamma-gegeneraliseerd lineair gemengd model, inclusief factoren van Groep, Stimulustype en Sessiefactorieel. Dit leverde alleen een hoofdeffect op van Stimulustype [F(2,522)=4.124, p=0.016], wat lagere d′-scores aangeeft (wat een hoger percentage valse alarmen weerspiegelt) voor binge-foodafbeeldingen versus non-food filler-afbeeldingen [t(522)=2.783, p{{13} }.017], maar geen verschil tussen HPF- en LPF-stimuli [t(522)=0.766, p=0.444].

Reactietijdgegevens. Bij baseline duidden de mediane reactietijden op (juiste) 'Go'-onderzoeken op een effect van StimulusType [F(2.174)=8.447, p<0.001, η2 p=0.089], that was invariant across groups [Stimulus Type × Group interaction: F(4,174) = 1.948, p=0.105, η2 p=0.043]. Responses were faster to both types of food images (HPF and LPF) than non-food fller images [Helmert F(1,87)=14.82, p<0.001, η2 p=0.146], but not different between HPF and LPF images [Helmert F(1,87)=0.089, p=0.766, η2 p=0.001]. Tus there was an overall faster response to food images in the study sample, but not specifically to HPF 'binge' foods. A general speeding of responses between sessions 1 and 3 indicated practice effects [F(1,87)=32.643, p<0.001, η2 p=0.273], but there were no interactions nor group effects.

Oculomotorische aandachtsbias (visuele sonde). Beoordeling van de verblijftijd van beelden van HPF/eetbuien vs. LPF-voedselbeelden vonden geen bewijs voor differentiële aanhoudende aandacht voor beelden van eetbuien boven welk voedselbeeld dan ook [hoofdeffect van beeldtype F(1,85)=2.79, p{ {5}}.099, η2p=0.032]. Dit verschilde ook niet vóór de manipulatie [Sessie × Beeldtype F(1,85)=0.7, p=0.792, η2p=0.001] of tussen groepen [Sessie × Beeldtype × Groep F(2,85)=0.43,p=0.65, η2p=0.01]. De verblijftijd bij proeven met lange latentie (2000 ms) omvat vroege automatische en latere bewuste controle van visuele aandacht.

Er werden inderdaad aanzienlijk kortere latenties tot de eerste fixatie op eetbuienbeelden waargenomen (een maatstaf voor het automatisch vastleggen van aandacht) vergeleken met LPF-beelden [belangrijkste effect van het beeldtype [F(1,85)=27.508,p<0.001, η2 p=0.245. Combined with the lack of difference in dwell time, this suggested that following initial (automatic) attentional capture, participants deployed effortful visual avoidance strategies to disengage attention from binge food images.

For more information:1950477648nn@gmail.com