완화된 주요 우울증의 인지적 취약성으로 인해 자서전적 기억의 특이성 감소 및 과잉 일반성 증가가 지속됨: 메타 분석 2부
Jan 04, 2024
2.3|데이터 추출 및 처리
두 명의 훈련된 연구 보조원(공동저자/및/)이 별도로 검색했습니다.
규율과 기억은 분리될 수 없습니다. 잘 훈련된 사람은 일반적으로 기억력이 더 좋고, 새로운 것을 더 빨리 배울 수 있으며, 정보를 더 쉽게 처리할 수 있습니다.
신체 훈련은 기억력을 향상시키는 데 도움이 될 수 있습니다. 연구에 따르면 신체 훈련은 뇌의 신경 연결 밀도와 뇌혈류를 증가시켜 뇌 건강과 학습 능력을 향상시킬 수 있는 것으로 나타났습니다. 또한, 잘 훈련된 사람들은 일반적으로 신체 건강과 함께 더 나은 정신 건강과 더 긍정적인 감정을 가지며, 이는 모두 기억력 향상에 기여합니다.
신체 훈련 외에도 두뇌 운동을 통해 기억력을 향상시킬 수도 있습니다. 몇 가지 방법에는 기억력 게임 연습, 수학 문제 풀기, 읽기 및 쓰기 등이 있습니다. 이러한 활동은 두뇌를 단련하고 주의력, 집중력 및 사고 능력을 향상시키는 데 도움이 될 수 있습니다.
마지막으로, 수면은 기억력 향상에 중요한 요소입니다. 수면은 우리가 배운 것을 통합하고 뇌의 어수선함을 제거하는 데 도움이 됩니다. 좋은 수면 습관을 유지함으로써 우리는 뇌를 더 맑고 활력있게 만들 수 있습니다.
요약하자면, 좋은 훈련은 기억력 향상을 촉진할 수 있으며, 관련된 활동은 신체적, 정신적 건강에 긍정적이고 유익합니다. 두뇌를 훈련하고 좋은 수면 습관을 유지함으로써 우리는 기억력을 향상시키고 새로운 것을 더 효과적으로 배울 수 있습니다. 기억력 향상이 필요하다고 볼 수 있는데, Cistanche Deserticola는 아세틸콜린 수치와 성장인자 수치를 높이는 등 신경전달물질의 균형도 조절할 수 있기 때문에 기억력을 크게 향상시킬 수 있습니다. 이 물질은 기억과 학습에 매우 중요합니다. 또한 고기는 혈류를 개선하고 산소 전달을 촉진하여 뇌에 충분한 영양분과 에너지를 공급하여 뇌의 활력과 지구력을 향상시킬 수 있습니다.
그런 다음 한 연구 조교가 처음에 모든 데이터를 추출하고, 두 번째 연구 조교가 모든 데이터를 다시 추출하여 불일치 여부를 확인했습니다. 이후 제1저자(/)가 데이터를 확인하였고, 남아있는 차이는 토론을 통해 해결하였다.
우리는 특정 연구 내 각 그룹의 참가자 수, 평균 연령, 여성 비율, 주요 우울증 평가에 사용된 진단 도구, 우울 증상 심각도 측정, 이전 우울증 에피소드 수, 사용된 단서 수, 단서 등을 추출했습니다. 단서 반응의 원자가와 지속 시간. 연구에서 참가자의 교육 수준과 인종을 명시적으로 보고한 경우 이 내용도 추출되었습니다.
각 연구에서 사용된 우울증 증상 중증도 측정에 대한 임상군과 대조군 모두의 평균 및 표준편차 점수를 추출했습니다.
비교 대상 그룹 중 어느 그룹도 임상적 우울증이 없다는 점을 기준으로 연구를 선택했지만, 그럼에도 불구하고 특정 또는 일반적인 기억의 그룹 차이를 설명할 수 있는 우울 증상의 차이가 있을 수 있습니다.
따라서 각 연구별로 그룹 간 중증도 점수의 표준화된 평균 차이를 계산하고 이 변수를 메타회귀를 통해 잠재적 조절자로 평가했습니다.
우리는 AMT의 단서에서 검색된 특정 기억과 일반 기억의 수 또는 비율에 대한 평균과 표준 편차를 추출했습니다. 이 정보가 다양한 큐 원자가에 대해 사용 가능한 경우 이 정보도 추출되어 별도로 분석될 수 있습니다.
우리는 또한 참가자들이 큐 제시 후 각 기억을 회상하도록 주어진 시간, 응답이 구두로 주어질 수 있는지 여부, 참가자에게 주어진 단서의 수를 추출했습니다.
2.4|분석 전략
최대 우도 추정기를 사용한 무작위 효과 메타 분석은 특정 기억과 일반 기억에 대해 별도로 Rstatistical 소프트웨어 4.0.3(R Core Team(2020), 2020)의 메타 패키지(Balduzzi et al., 2{4}}19)를 사용하여 수행되었습니다. , Hedges' g를 효과 크기로 사용합니다.
전체 효과 크기 95% 신뢰 구간과 예측 구간은 물론 개별 연구 포인트 추정치와 95% 신뢰 구간을 그래픽으로 표현하기 위해 산림 플롯을 사용했습니다. 연구 간 효과 크기 이질성은 Q, τ2 및 I2 측면에서 보고되었습니다. Q 통계는 샘플링 오류 이외의 요인이 효과 크기 추정 변동을 설명한다는 것을 나타냅니다(Lipsey & Wilson, 2001).
τ2 통계는 실제 분산의 절대값을 나타냅니다. 통계적으로 유의미한 차이를 탐지하는 Q 통계의 능력은 메타 분석에 사용된 연구 수에 따라 결정됩니다.
대조적으로, I2 지수는 통계적 유의성에 의존하지 않으며 대신 우연보다는 연구 간의 이질성으로 인한 일련의 효과 크기의 전체 변동에 대한 백분율입니다(Higgins & Thompson, 2002). 이러한 분석은 큐 유형 전체에 걸쳐 전반적인 효과 크기와 각 큐 원자가에 대해 개별적으로 수행되었습니다.
관찰된 이질성의 잠재적 조절인자와 관련하여 우리는 평균과 SD, 연령, 여성 비율(성별 영향을 평가하기 위해), 사용된 단서 수에서 추정된 효과 크기를 사용하여 그룹 간의 우울 증상 심각도의 차이를 테스트했습니다. AMT, AMT 검색에 주어진 기간, 출판 연도 및 표본 크기.
극단적인 점수가 전체 효과에 과도하게 영향을 미칠 수 있다는 점을 고려하여 우리는 신뢰 구간이 통합 효과 크기의 신뢰 구간과 겹치지 않는 모든 연구를 이상값으로 식별했습니다. 민감도 분석은 이러한 연구를 제거한 후 전체 효과의 변화를 평가하기 위해 다시 분석을 수행하여 수행되었습니다.
2.5|편견의 위험
편견을 평가하기 위해 우리는 여러 가지 방법을 사용했습니다. 연구 수준에서 편향의 원인은 (1) 연구가 연구 과제 간 및 연구 과제 내에서 무작위화를 포함했는지(예: 고정 또는 무작위 순서로 제시된 단어), (2) 참가자의 그룹 할당이 숨겨진지 여부( 3) 참가자와 직원은 연구의 성격을 알지 못했습니다. (4) 자서전적 기억 작업의 코더는 코딩하는 동안 참가자의 그룹 지정과 연구의 성격을 알지 못했습니다. (5) 불완전한 결과 보고에 대한 증거가 있었습니다. 반대로 사전 등록과 같이 (5) 특정 참가자가 연구에 포함되었지만 불분명한 이유로 분석에서 생략되었으며, (6) 특정 측정에 대한 점수가 연구에 포함되었지만 최종 보고서에서는 선택적으로 생략되었습니다.
이러한 잠재적 편향 원인이 관찰되면 편향 위험이 높다는 것이 지적되었습니다. 연구에 이것이 편향의 잠재적 원인인지 여부를 명확하게 평가할 만큼 충분한 정보가 포함되지 않은 경우 일부 우려가 지적되었습니다.
연구에서 언급된 편견을 관리하기 위해 취한 조치를 명시적으로 언급한 경우 편견의 위험이 낮다고 언급되었습니다. 연구 샘플의 출판 편향을 평가하기 위해 우리는 효과 크기 추정치가 x축에 표시되고 표준 오차의 역수가 y축에 표시되는 깔때기 도표를 생성했습니다. 도표는 깔때기와 유사하며, 깔때기 바닥에는 덜 정확한 추정치가 있고 맨 위에는 가장 작은 표준 오차가 있는 추정치가 있습니다.
출판 편향이 없다면 가정적으로 깔때기 그림은 대칭이 될 것입니다. 그러나 출판 편향으로 인해 억제된 누락된 연구는 깔때기 도표에서 눈에 띄는 비대칭성을 유발할 수 있습니다. Egger의 테스트(Egger et al., 1997)는 깔대기 플롯 비대칭성에 대한 통계 테스트로 사용되었으며, 깔때기 플롯 비대칭을 나타내는 유의한 p-값과 이에 따른 출판 편향이 있었습니다.
깔때기 도표 대칭이 나타날 때까지 '누락된 연구'를 추정하고 조정된 효과 크기를 생성하는 다듬기 및 채우기 절차가 수행되었습니다. 특히, 이 절차는 연구 간 이질성이 현저한 상황에서는 신뢰할 수 있는 결과를 생성하지 못할 수 있습니다.
p-해킹의 가능성을 평가하기 위해 p-곡선 분석도 사용되었습니다. 즉, .05 미만의 p-값을 달성하려는 동기가 부여된 데이터를 선택적으로 제시하거나 분석하는 것입니다(Simonsohn et al., 2014).
.05 미만의 p-값 분포가 왼쪽으로 치우쳐 있는 경우 이는 확실히 알파 .05 미만인 결과에 비해 통계적으로 약간만 유의미한 결과에 대한 편향을 나타냅니다.
이는 p-해킹이 전반적인 메타분석 효과를 편향시켰음을 나타내는 것으로 해석될 수 있습니다. 이 분석에서는 통계적 검정력의 추정치가 제공되며 검정력이 높을수록 더 작은 p-값과 '참 효과'를 관찰할 가능성이 높아집니다.
3|결과
3.1|연구 선택 및 연구 특성
검색 결과 17개의 적격 연구 결과가 나왔습니다(그림 1 참조). 메타 분석에 포함된 17개 기사의 샘플 특성은 표 1에 제공됩니다. AMT 반응의 지표로서 특이성에 대해 보고된 연구에 대해 15개의 효과 크기가 계산되었으며, 과잉 일반 기억에 대해 9개의 효과 크기가 계산되었습니다. 7개 연구에서는 AMT 반응의 지표로서 특이성과 일반 기억에 대한 기억을 모두 보고했습니다(Crane et al., 2007; Gupta & Kar, 2012; Haddad et al., 2014; Jermannet al., 2013; Mackinger et al., 2000; Matsumoto et al. al., 2022).
AMT에 대한 응답으로 일반 기억을 보고한 9개 연구 모두 범주 기억의 수 또는 비율을 일반 기억의 지표로 제시한 반면, 단 2개의 연구에서만 가능한 과다 일반 반응(예: 확장 기억 또는 의미 연관[주제적으로 관련될 수 있지만 표현하지 않는 단어)]이 남아 있다고 보고했습니다. 기억 그 자체. 예: 나는 꽃을 좋아합니다]).
우울증이 있는 사람과 없는 사람 사이의 차이가 범주형 일반 기억과 비확장형 일반 기억으로 설명될 수 있다는 이전 증거(Mark et al., 1992)를 고려하면, 범주형 기억이 과잉 일반 기억의 지표로 사용되었습니다. 모든 분석에서.
표본 크기는 참가자 9명에서 275명까지 다양했습니다(완화된 우울증의 경우 범위 9~164명, 대조군 범위 10~275명). 이 리뷰에 포함된 연구는 2021년에 출판된 사전 인쇄본을 제외하고 2000년에서 2016년 사이에 출판되었습니다. 참가자의 평균 연령은 20.9세(범위 11~{11}}세)였으며, 모든 연구의 사례 및 대조 샘플은 거의 동일한 연령 평균을 가졌습니다.
연구에 참여한 여성의 평균 비율은 78.18%였습니다(완화된 우울증군=82.7%, 대조군=73.7%). 모든 연구에서는 우울증 진단을 평가하거나 우울증 병력을 배제하기 위해 인터뷰를 사용했으며, 2개를 제외한 모든 연구에서는 구조화되고 표준화된 진단 인터뷰 도구를 사용했습니다.
샘플 전체에 걸쳐 우울증 심각도에 대한 여러 가지 측정 방법이 사용되었습니다. 그러나 가장 자주 사용되는 것은 BeckDepression Inventory-II(BDI-II; n=8; 44.4%; Beck et al., 1996)였습니다.
Tenstudies는 완화된 우울증 그룹의 과거 에피소드 수에 대한 정보를 제공했습니다. 그러나 평균과 표준 편차는 9개에서만 추출하거나 계산할 수 있습니다. Barnhofer et al.(2007)은 Box–Cox 방법(McGrathet al., 2020)을 사용하여 평균 및 표준 편차로 변환된 중앙값 및 범위 값을 제공했습니다.
Haddadet al. (2014)은 평균과 범위를 제공했으며, 그 중 후자는 표준편차를 추정하는 데 사용되었습니다(Hozoet al., 2005). Haringsma 외. (2010)에 따르면, 26명의 참가자가 이전 에피소드를 한 번만 경험했으며, 이전 에피소드가 2개 이상 있는 것으로 보고된 나머지 37명의 참가자는 보수적으로 2개의 에피소드가 있는 것으로 코딩되었음을 나타내는 표 데이터를 사용하여 평균 및 표준 편차를 추정했습니다.
ForSpinhovenet al. (2006)에 따르면, 이전에 6개 이상의 에피소드를 경험한 것으로 보고된 참가자는 6개의 에피소드를 경험한 것으로 보수적으로 코딩되었지만 제공된 데이터로부터 평균 및 표준 편차를 추정할 수 있습니다.
필요에 따라 모든 연구에서는 AMT를 사용하여 기억 특이성 또는 과잉 일반성을 측정했습니다(Williams & Broadbent, 1986). 더욱이, 이 형식에서 벗어나 서면 응답을 요구한 한 연구를 제외하고 모든 연구는 구두로 응답을 요구했습니다(Wesselet al., 2001). AMT에서 특정 기억을 이끌어내기 위해 제공되는 단서의 수는 연구마다 다양했습니다(범위=10~40).
긍정적이고 부정적인 원자가는 가장 일반적으로 보고된 원자가였습니다. 이러한 단서에 대한 이러한 반응을 개별적으로 평가하기에는 중립 원자가를 보고한 연구가 너무 적습니다. 연구의 절반은 AMT 단서에 대해 30-초의 응답 시간을 할당한 반면 나머지는 다른 응답 시간(범위=20~120초)을 사용했습니다.
3.2|연구의 편견 위험
모든 연구에서는 편향 위험에 대해 어느 정도 우려가 있는 것으로 나타났습니다(연구 전체 코딩에 대한 지원 정보 참조). 표 2에 표시된 것처럼 편향의 가능한 원인의 각 범주 내에서 연구는 주로 우려 사항이 있는 것으로 코딩되었습니다. 대부분의 연구에서는 데이터가 불완전하게 보고된다는 명확한 우려가 없었습니다.
사전 등록된 연구가 없어 선택적 보고의 위험성을 배제할 수 없었다. 이러한 결과는 이 분야에서 수행된 연구가 여러 개는 아니더라도 하나의 가능한 편견 원인을 가질 가능성이 높으며 이에 따라 출판 편견 지표의 맥락에서 해석되어야 함을 시사합니다.
3.3|합성 결과: 특정 기억 회수
우울증이 완화된 사람과 우울증을 겪은 적이 없는 사람 사이의 특정 기억을 비교하는 데 중등도의 부정적인 통합 효과가 있었습니다(k {{0}};g=0.314 , 95% CI [ 0.543; 0.085], z=2.69, p=.007), 이는 차도가 있는 사람들이 특정 기억을 더 적게 회상한다는 것을 의미합니다. 이질성과 관련하여 연구 효과 크기 사이에 설명할 수 없는 차이가 있다는 증거가 있었습니다(Q[14]=43.41, p < .001; I2=67.7%,τ2=.12) , 이 차이를 설명할 수 있는 중재자 테스트의 기초를 나타냅니다.
예측 간격을 포함한 효과 크기의 포리스트 플롯은 그림 2를 참조하십시오. 예측 구간은 향후 연구에서 일부 모집단에서는 효과 크기가 1.12만큼 낮을 수 있고 다른 모집단에서는 +0.54만큼 높을 수 있음을 나타냅니다. 또한 효과 크기가 0이 될 수 있는 모집단도 있습니다. 특이치 분석은 하나의 특이 효과 크기가 있음을 나타냅니다(Gupta & Kar, 2012;SMD=1.69).
이 이상값을 생략하고 분석을 다시 실행해도 결과는 실질적으로 변경되지 않았으며 여전히 유의미하고 중소 규모의 효과를 나타냈습니다(k=14; g=0.262, 95 % CI[ 0.477; 0.046], z=2.38, p=.017). 연구 효과 사이의 차이에 대한 증거도 여전히 있었습니다(Q[14]=35.42, p < .001;I2=63.4%, τ2=.09).
For more information:1950477648nn@gmail.com
