윤리적 승인

연구에 의해 승인 인간의 연구 윤리 위원회의 뉴사우스웨일즈대학교(HREC;HC11505),시드니.

참가자

지역 정신 건강 및 일반 지역 사회 웹 사이트에 게재 된 다음 광고를 통해 선정 된 지역 사회 참가자를 모집했습니다. 당신은 자신이 저항하기 어려운 찾을 특정 행동을 반복 찾을 수 있습니까? 뉴 사우스 웨일즈 대학의 연구원은 신념,이미지 및 행동을 조사하는 연구 참가자를 찾고 있습니다. 이 광고에 응답 한 잠재적 인 참가자에게는 온라인 정보에 입각 한 동의 및 사전 심사 설문지에 액세스 할 수있는 안전한 링크가 제공되었습니다. 연구 무결성 및 윤리적 이유로 제외 기준을 선별하는 것은 실험실에서 일상적인 관행입니다. 제외 기준 포함: 1615>1),약물 남용의 승인,보고 된 정신병 병력 및 연령<18 세. 대상 참가자는 온라인 기준 설문지(문서)의 배터리를 완료했습니다.

측정

차원 강박 척도

(문서;). 이 문서는 강박장애 증상(오염,책임,용납할 수 없는 생각,대칭)의 구조 연구에서 가장 확실하게 발견된 4 가지 차원의 강박장애 증상을 평가하는 20 개의 항목 측정값입니다. 항목은 0 에서 80 까지 총 점수와 5 점 척도로 평가된다. 문서 항목은 강박 관념과 강박이 심각도의 연속체에서 발생하므로 비 임상 및 임상 응답자 모두에게 적합하다는 증거를 기반으로 구성되었습니다. 이 문서는 임상 및 비 임상 샘플에서 검증되었으며 우수한 심리 측정 특성을 보여줍니다. 임상 강 박 증 유효성 검사 샘플에서 평균 점수 30.03(스=15.49)고 건강 한 학생 샘플 11.93(스=9.87)이었다. 이 평균 값은 현재 연구에서 각각 높은 문서와 낮은 문서를 참조하는 데 사용되었습니다. 비 임상 성인에서 강박 장애 환자를 분류에서 권장 임상 컷오프 점수는 18. 크론바흐의 알파였다.현재 샘플에서 94.강박관념 설문지

강박관념 설문지

강박관념 설문지

강박관념 설문지

강박관념 설문지

강박관념 설문지

강박관념 설문지

강박관념 설문지

강박 장애의 중심인지력과 신념을 측정하기 위해 고안된 20 개의 항목은 각각 7 점 리커트 형 척도로 평가됩니다(1=매우 동의하지 않음 7=매우 동의 함). 크론바흐의 알파=는 전체 크론바흐 트립 20 과 잘 연관되어 있으며 내부 일관성을 잘 보여줍니다.77-.82 . 크론바흐의 알파였다.현재 샘플에서 95.

환자 건강 설문

4 점 주파수 척도(0=전혀,3=거의 매일)는 9 개의 항목 각각을 평가하는 데 사용됩니다. 높은 점수는 더 심각한 우울증 증상을 나타냅니다(0-9=정상,10-14=경증,15-19=중등도,20-23=중증 및 24-27=매우 중증). 좋은 심리 측정 특성을 보여줍니다. 크론바흐의 알파였다.현재 샘플에서 86.2917>

전후의 해석 편향 지수를 얻기 위해 클레 킨과 티치 맨의 편향 측정이 사용되었다. 참가자들은 먼저 문장의 마지막 단어에 누락 된 문자로 10 시나리오에 노출되었다. 각 시나리오는 심지어 단어 조각의 완료 후 자연에 모호한 남아(예를 들어,’당신은 멀리 몇 시간을 사는 친구를 방문 운전. 외부,그것은 비가 시작 하 고 속도 제한을 운전 조심. 당신은 운전의 중요성에 대해 생각합니다. 이 예에서,편지’는’안전하게’의 단어 줄기를 완료해야합니다. 필러 작업(아래)에 이어 참가자들은 무작위로 4 개의 문장을 제시하고 각 문장이 이전에 상상했던 시나리오의 의미와 얼마나 비슷한지를 평가해야했습니다(1=의미가 매우 다른 4 의미와 매우 유사 함). 각 문장은 네 가지 다른 해석으로 대응했으며,그 중 어느 것도 이전에 상상했던 단락의 문장과 동일하게 표현되지 않았습니다. 긍정적 인 시나리오는 핵심 부적응 믿음(예:)에 도전하는 반응과 일치했습니다.’당신이 길을 운전할 때,당신은 당신이 너무 조심 스럽기 때문에 사고에 빠질 확률이 낮다고 생각합니다.’)반면,부정적인 시나리오는 핵심 부적응 적 신념을 강화하는 반응과 일치하는 시나리오였습니다(예:’길을 운전할 때 과속하지 않더라도 실수로 차를 추락시킬 까봐 걱정합니다.’). 호 일 시나리오 일반적인 해석 바이어스에 대 한 평가 포함 되었다. 호일 긍정적 인 시나리오는 긍정적 이었지만 핵심 부적응 적 신념(예:’당신이 길을 운전할 때,당신은 당신의 친구를 방문하기를 고대하고 있습니다’)부정적인 시나리오는 부정적이었지만,또한 비관적 신념과 관련이 없습니다(예:’당신이 길을 운전할 때,당신은 당신의 친구를 방문하기를 고대하고 있지 않습니다’). 인덱스에 대한 크론바흐의 알파에서 원거리.68 에.79.

긍정적이고 부정적인 영향 일정

(파 나스;). 10 항목 부정적인 영향 점수는 기준선에서 상태 부정적인 영향에 대한 엉덩이에 사용 된 크론바흐의 알파였다.현재 샘플에서 90.

필러 작업

참가자들은 그리샴,베커,윌리엄스,휘튼,막카르(미공개)에서 국제 정서 사진 시스템에서 가져온 60 개의 중립 이미지의 쾌감을 평가하도록 요청 받았다. (연구자들이 이미지에 관심이 있다는 것을)커버 스토리의 신뢰성을 높이고 교육 조건의 잠재적 인 기분 효과를 최소화하기 위해 파워 포인트를 사용하여 이미지를 표시했다.

행동 과제

현재 연구를 위해 세 가지 행동 과제가 정서적 취약성에 미치는 영향의 객관적인 지수를 제공하기 위해 고안되었습니다. 첫 번째 작업은 생각/컨트롤의 인덱스 중요성에 실험적인 연구의 숫자에 고용 생각 액션 융합 유도 기반으로 했다. 참가자들은 먼저 컴퓨터 화면에 제공된 공간에 현재 참가자의 삶에있는 중요한 사람의 이름을 입력하라는 지시를 받았습니다. 후속 화면에는’이제(사랑하는 사람의 이름)이 교통 사고를 당했다고 상상해보십시오’라는 문장에 사랑하는 사람의 이름이 들어 있습니다. 이 정보는 30 초 동안 컴퓨터 화면에 표시되었으며 참가자는 0=’전혀 아님’에서 100=’극도로’목표 생각과 관련된 고통의 수준과 정보를 적극적으로 억제하려고 시도하는 정도를 평가하도록 요청 받았습니다. 참가자들은 또한 컴퓨터 화면에서 문장을 삭제할 수있는 옵션을 받았다. 불확실성 참가자의 완벽주의/편협의 색인으로 다음 참가자에게 제공 될 연구 절차의 요약을 작성하도록 요청 받았다. 참가자들은 텍스트 응답을 입력하는 데 45 초 밖에 걸리지 않았습니다(파일럿 테스트는이 작업을 적절하게 완료하는 데 최소 90 초가 필요하다는 것을 보여주었습니다). 참가자들은 자신이 제공 한 정보의 정확성을 확신하고 응답에 추가 텍스트를 추가 할 수있는 옵션을 제공했는지 질문했습니다. 오염 지수/위협 추정치로서 참가자들은 컴퓨터 공간이 공유 실험실 시설이었고 대학 보건 및 안전 규정 요구 사항이라는 전제하에 컴퓨터 키보드와 마우스를 청소하기 위해 소독제 물티슈를 사용하도록 요청 받았습니다. 연구원은 각 참가자가 키보드를 청소하는 데 소비 한 시간을 은밀하게 기록하고 사용 된 소독제 물티슈의 수를 계산했습니다.

절차

기준선 선별 및 설문지 완료 후,적격 참가자를 연구 조교에게 연락하여 1 을 마련했습니다.1)기본 기분 측정(파 나스),2)기본 시나리오 바이어스 측정,3)필러 작업,4)훈련 후 훈련 기분 측정(파 나스),훈련 후 시나리오 바이어스 측정,5)필러 작업,6)훈련 후 훈련 기분 측정(파 나스),훈련 후 시나리오 바이어스 측정,그리고 마지막으로 행동 작업. 모든 참가자는 연구의 모든 측면에 대한 의심을 확인하기 위해 깔때기 형 디 브리핑 과정을 거쳤습니다.

CBM-I 훈련 작업

CBM-I 훈련 작업을 기반으로 기존 프로토콜에 효능 입증 유도 해석이 편견에 의해 해결하는 모호성의 잠재적으로 위협하는 정보에 긍정적인 효과로 나타나게 됩니다. 클레 킨과 티치 맨의 방법론에 따라 참가자들은 부정적인 해석을 강화할 수있는 다양한 시나리오에서 자신을 읽고 상상하도록 요청 받았다. 시나리오는 개별 항목을 기반으로했으며 불확실성,위협 추정,사고 통제,생각의 중요성,책임 및 완벽주의에 대한 관용의 광범위한 신념 영역을 두드렸다. 현재 연구에서 모든 시나리오는 불안 장애 및 강박증 치료를 전문으로하는 11 명의 임상 심리학자로부터 등급을 획득하여 첫 번째 파일럿 테스트를 거쳤습니다. 각 시나리오는 1=매우 저조한–5=매우 잘 구성된 6 개의 신념 영역 각각에 대한 특정 개념 로딩과 얼마나 잘 관련되어 있는지에 대해 평가되었습니다. 등급이 좋지 않은 시나리오가 제거되고 수정된 항목으로 대체되어 164 개의 시나리오로 구성된 최종 데이터 집합이 생성되었습니다. 이 응용 프로그램은 당신의 마음에 드는 도시에서 좋아하는 축구 선수로 플레이하고 많은 골을 당신이 그들에게 조직을 제공 할 수 있도록 당신 옆에있는 승객 재채기. (참가자에게’나’라는 문자를 입력하여 긍정적 인 상태에서’종류’라는 단어를 형성하거나 통제 조건에서’위험’이라는 단어를 형성하도록 요구). 시나리오 완료 작업은 참가자가 문장의 의미를 처리했다 보장하기 위해 이해 질문 하였다’당신은 당신이 낯선 사람에게 조직을 제공하는 것을 기쁘게 생각합니까?'(예/아니오). 긍정적 인 조건에서는 모든 훈련 시나리오가 긍정적 인 해상도를 가졌고 대조 조건에서는 절반의 시나리오가 긍정적 인 해상도를 가졌고 나머지 시나리오는 부정적인 해상도를 가졌습니다. 따라서 특정 학습 우발 시나리오의 모호한 시작 및 제어 조건에서 이러한 우발 설립 되었다 반면 긍정적인 해상도 사이 설립 되었다.2917>

데이터 분석 접근

샘플 크기 계산 효과 크기에 의해 통보 했다(에스)코헨의 해석 편향에 대 한 훈련의 중간 그룹 간의 가장 비교 가능한 연구 설계 보고 디=.76. 따라서 우리는 그룹 당 최소 22 명의 참가자가 필요하다고 각 조건을 추정했습니다(알파=.05;전원=.80),하지만 더 잠재적 인 데이터 손실을 회피하기 위해 모집되었다. 인구 통계 학적 데이터 및 전처리 측정에 관한 그룹 차이의 유의성 테스트는 독립적 인 샘플을 사용하여 수행되었습니다. 일반적인 선형 모델 분석 반복된 요인으로 시간 및 조건 내에서 주제 변수 평가의 영향을 실시 했다. 강 박 증 증상(문서 점수)의 제한 된 최대 가능성(렘)추정 방법을 사용 하 여 별도 한계 모델 분석을 사용 했다. 렘 모델은 사전 포스트 전용 디자인에 적합합니다. 모델 적합도는 슈바르츠의 베이지안 기준을 사용하여 결정되었습니다. 높은 값은 임상 강박 장애 샘플(엠=30)의 평균을 기반으로 한 반면,문서의 유효성 검사 연구를 기반으로,문서 점수의 낮은 값은 건강한 학생 샘플(엠=12)의 평균을 기반으로했다. 효과 크기 그룹 내에서 계산 했다(코헨의 디)풀링된 표준 편차를 사용 하 여 반복된 측정 상관 관계에 대 한 조정. 그룹 간 비교에 대한 효과 크기는 풀링 된 표준 편차를 사용하여 헤지스를 사용하여 계산되었습니다.

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