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        注意偏向矯正療法對抑郁患者干預效果的Meta分析

        2022-05-11 08:09:42夏海莎劉小菠茍馨云唐文靜鐘冬靈李雨谿鄭重李涓金榮疆
        中國全科醫(yī)學 2022年17期
        關鍵詞:評價分析研究

        夏海莎,劉小菠,茍馨云,唐文靜,鐘冬靈,李雨谿,鄭重,李涓,金榮疆*

        本研究價值:

        本研究首次通過Meta分析對注意偏向矯正(ABM)治療抑郁患者的效果進行評價,評估ABM對患者抑郁、焦慮癥狀及冗思狀態(tài)的影響,旨在為ABM改善抑郁患者的相關臨床癥狀提供循證醫(yī)學證據(jù)。

        本研究局限性:

        (1)納入文獻均為中文及英文文獻,可能存在語言偏倚;(2)由于研究采用的評價工具各異,存在較高的臨床異質性,一定程度上影響了結果的真實性和可靠性,排除了明顯臨床異質性后,分析其異質性來源可能是納入研究中ABM的訓練任務、策略和刺激材料不一致;(3)部分結局指標納入文獻樣本量仍不夠充足,可能導致統(tǒng)計效能降低。

        抑郁是一種慢性、高復發(fā)性精神疾病,以情緒低落、興趣缺失為核心癥狀,并伴有明顯的認知功能損害[1]。世界衛(wèi)生組織(WHO)調查結果顯示,2017年全球抑郁患者約有3.22億,占世界人口的4.4%,已發(fā)展為嚴重危害人類健康的第二大疾病,預計到2030年將居于世界疾病負擔首位[2]。抑郁患者常伴隨不同程度的認知功能障礙,導致認知靈活性和社會心理功能受損,進而出現(xiàn)不可改變的負面注意偏向,主要表現(xiàn)在注意力、記憶力、處理和執(zhí)行能力等方面[3]。

        注意偏向指當個體受到外界刺激時對特定情緒刺激表現(xiàn)出選擇性的注意傾向[4]。抑郁認知模式影響抑郁患者對認知過程的理解,早期的抑郁認知理論強調消極認知圖式的重要性,當消極認知圖式被啟動,個體會激發(fā)大量的負性自動思維,并且注意力很難從這些負性思維中分離出來,從而導致抑郁狀的產(chǎn)生和持續(xù)[5]。注意偏向矯正(attention bias modification,ABM)也稱注意偏向訓練,是一種基于注意認知理論的治療方法,旨在通過電腦化干預來修正情緒障礙個體的注意偏向[6]。目前研究運用相對成熟的ABM模式包括:點探測任務/空間線索任務,視覺搜索任務及自由觀看任務[7]。雖然已有研究探討了ABM對抑郁的影響,然而不同研究結論不一致[8-12],關于ABM治療抑郁的療效尚無定論。鑒于此,本研究通過Meta分析對ABM治療抑郁患者的效果進行評價,評估ABM對患者抑郁、焦慮癥狀及冗思狀態(tài)的影響,旨在為ABM改善抑郁患者的相關臨床癥狀提供循證醫(yī)學證據(jù)。

        1 資料與方法

        1.1 文獻納入與排除標準

        1.1.1 納入標準 (1)研究類型:隨機對照試驗(RCT),語種限定為中文或英文。(2)研究對象:①成年(≥16歲)患者;②根據(jù)《精神障礙診斷與統(tǒng)計手冊》(DSM)[13]或《國際精神障礙統(tǒng)計分類手冊(第十版)》(ICD-10)[14]診斷為抑郁,或符合經(jīng)驗證的抑郁評分量表的診斷標準[15]。(3)干預措施:試驗組采用基于計算機的ABM治療;對照組實施同等條件下的安慰訓練,包括空白對照、假ABM刺激等;(4)結局指標:主要結局指標包括漢密爾頓抑郁評定量表(HAMD/HRSD)、貝克抑郁量表(BDI)和流行病學研究中心抑郁量表(CES-D)評分;次要結局指標包括狀態(tài)-特質焦慮量表(STAI-T)、冗思反應量表(RRS)評分。

        1.1.2 排除標準 (1)重復發(fā)表的文獻;(2)數(shù)據(jù)無法獲取的文獻;(3)研究其他類型的認知偏差修正(如解釋偏差修正)的文獻。

        1.2 文獻檢索策略 計算機檢索PubMed、The Cochrane Library、EMBase、中國生物醫(yī)學文獻數(shù)據(jù)庫(CBM)、中國知網(wǎng)(CNKI)、萬方數(shù)據(jù)知識服務平臺和維普網(wǎng)(VIP),搜集關于ABM治療抑郁的RCT,檢索年限為建庫至2021-12-31。中文檢索詞:抑郁、憂郁、注意偏向訓練、注意偏向矯正等;英文檢索詞:Depression、Depressive disorder、major、Depress*、MDD、Depressive syndrome*、Depressive neuroses、Endogenous depression*、Unipolar depression*、Dysthymi*、Dysthymic disorder、Emotional disorder*、Melancholia*、Attention*bias modification、Attention*training、ABM等,同時追溯相關文獻的參考文獻來補充獲取文獻。以PubMed為例,文獻檢索策略見圖1。

        圖1 PubMed文獻檢索策略Figure 1 Strategy for searching RCTs about depression treated using attention bias modification in PubMed

        1.3 文獻篩選與資料提取 由2位研究者分別獨立篩選文獻、提取資料并交叉核對,如遇分歧,則咨詢第三方協(xié)助判斷,缺乏的資料盡量與作者聯(lián)系予以補充。篩選文獻時首先閱讀文題和摘要,在排除明顯不相關的文獻后,進一步閱讀全文,以確定最終是否納入。采用統(tǒng)一表格提取資料,資料提取內容主要包括:第一作者、發(fā)表年份、國家、診斷標準、樣本量、年齡、任務類型、刺激材料、刺激位置、干預時間、試驗組干預方法、測量時間及結局指標。

        1.4 文獻質量評價 按照Cochrane系統(tǒng)評價員手冊6.1推薦的偏倚風險評估工具2.0版本(RoB 2.0)[16]進行文獻質量評價,由2位研究者分別對納入文獻的隨機化過程、偏離既定干預、結局數(shù)據(jù)缺失、結局測量過程和結果選擇性報告5個方面可能產(chǎn)生的偏倚進行評價,匯總偏倚風險評估結果。評價如遇分歧,則討論、協(xié)商決定。

        1.5 統(tǒng)計學方法 采用RevMan 5.4和Stata 12.0軟件進行Meta分析。計量資料采用標準化均數(shù)差(SMD)為效應指標,各效應量均給出其點估計值和95% CI。納入研究結果間的異質性采用χ2檢驗進行分析(檢驗水準α=0.1),同時結合I2定量判斷異質性的大小。若I2<50%,P≥0.1,表示納入研究間的異質性較小,采用固定效應模型進行Meta分析;若I2≥50%,P<0.1,表示研究間的異質性較大,需進一步分析異質性來源,在排除明顯臨床異質性后,采用隨機效應模型進行Meta分析。明顯的臨床異質性采用亞組分析或敏感性分析等方法進行處理,或只行描述性分析。通過漏斗圖、Begg's和Egger's檢驗評估發(fā)表偏倚。以P≤0.05為差異有統(tǒng)計學意義。

        2 結果

        2.1 文獻篩選結果 初檢出相關文獻3 002篇,經(jīng)逐層篩選后,最終納入 13篇文獻[8-9,12,17-26],其中 1篇文獻[17]提取為 2個試驗報告(Baert 2010a;Baert 2010b),共包含968例患者,文獻篩選流程見圖2。

        圖2 文獻篩選流程圖Figure 2 Flow chart for screening RCTs about depression treated using attention bias modification

        2.2 納入文獻的基本特征及質量評價 13篇文獻[8-9,12,17-26]均為RCT,根據(jù)Cochrane偏倚風險評估標準,其中7篇文獻[9,12,18-19,23-24,26]評價為低偏倚風險,4 篇文獻[8,17,20-21]評價為中偏倚風險,2篇文獻[22,25]評價為高偏倚風險,見表1,圖 3~4。

        表1 納入文獻的基本特征Table 1 Basic characteristics of included RCTs about depression treated using attention bias modification

        圖3 納入研究的整體偏倚風險評價Figure 3 Overall risk of bias assessment of included RCTs about depression treated using attention bias modification

        圖4 納入研究的個體偏倚風險評價圖Figure 4 Risk of bias assessment for each included RCT about depression treated using attention bias modification

        2.3 Meta分析結果

        2.3.1 ABM 對抑郁情緒的總體影響 13篇文獻[8-9,12,17-26]分別采用BDI-Ⅱ、HAMD、CES-D評價了ABM對患者抑郁情緒的影響,共納入患者968例,其中試驗組485例,對照組483例。由于研究測量工具不一致,采用SMD將研究結果進行合并。各研究間異質性較大(I2=91%),采用隨機效應模型進行Meta分析,結果顯示,試驗組與對照組抑郁評分比較,差異有統(tǒng)計學意義〔SMD=-0.58,95% CI(-1.04,-0.11),P=0.01〕。8 篇文獻[9,17-18,20-21,23-24,26]采用 BDI- Ⅱ量表評估,各研究間存在較大異質性(I2=87%),故采用隨機效應模型進行Meta分析,結果顯示,試驗組與對照組BDI-Ⅱ評分比較,差異無統(tǒng)計學意義〔SMD=-0.30,95% CI(-0.86,0.26),P>0.05〕。3 篇文獻[8,12,22]報道了 HAMD 評分,研究間異質性較大(I2=56%),故采用隨機效應模型進行 Meta分析,結果顯示,試驗組與對照組HAMD評分比較,差異無統(tǒng)計學意義〔SMD=-0.30,95% CI(-0.71,0.12),P>0.05〕。2 篇 文獻[19,25]報道了CES-D評分,研究間不存在異質性(I2=0%)但因部分亞組內具有統(tǒng)計學異質性,故采用隨機效應模型進行Meta分析,結果顯示,試驗組與對照組CES-D評分比較,差異有統(tǒng)計學意義〔SMD=-2.16,95% CI(-2.61,-1.72),P<0.000 01〕,見圖 5A。

        根據(jù)納入研究的基本特征,從不同結局指標評定時間進行亞組分析,并根據(jù)隨訪時間分為干預后2個月內以及干預后2個月以上,探討ABM對患者抑郁情緒的長期影響。4 篇文獻[8-9,23,26]對 ABM 干預后隨訪時間 <2 個月進行評價,各研究間異質性較大(I2=85%),采用隨機效應模型進行Meta分析,結果顯示,試驗組與對照組抑郁評分比較,差異無統(tǒng)計學意義 〔SMD=-0.89,95% CI(-1.88,0.11),P>0.05〕;其中 3 篇文獻[9,23,26]報道了 BDI-II評分,試驗組與對照組BDI-Ⅱ評分比較,差異無統(tǒng)計學意義〔SMD=-0.72,95% CI(-2.09,0.65),P>0.05〕。1 篇文獻[8]報道了HAMD評分,試驗組與對照組HAMD評分比較,差異有統(tǒng)計學意義〔SMD=-1.37,95% CI(-2.15,-0.59),P=0.000 6〕,見圖5B;4 篇文獻[9,21,23-24]對 ABM 干預后隨訪時間≥ 2 個月進行 BDI-Ⅱ評分評價,各研究間存在異質性(I2=47%),故采用隨機效應模型進行 Meta 分析,結果顯示,試驗組與對照組BDI-Ⅱ 評分比較,差異無統(tǒng)計學意義〔SMD=-0.31,95% CI(-0.77,0.15),P>0.05〕,見圖 5C。

        圖5 試驗組與對照組患者抑郁評分比較的森林圖Figure 5 Forest plot for comparison of depression scores in experimental group and control group

        2.3.2 ABM 對抑郁患者焦慮情緒的影響 5 篇文獻[8-9,19,23,26]分別采用STAI-T、BAI量表評價了ABM對抑郁患者焦慮評分的影響,共納入患者200例,其中試驗組103例,對照組97例。由于研究測量工具不一致,故采用SMD將研究結果進行合并。各研究間異質性較大(I2=65%),采用隨機效應模型進行Meta分析,結果顯示,試驗組與對照組焦慮評分比較,差異有統(tǒng)計學意義〔SMD=-2.70,95% CI(-4.86,-0.54),P=0.01〕。4 篇文獻[9,19,23,26]報道了 STAI-T 評分,共納入患者 168 例,其中試驗組 87 例,對照組 81 例;各研究間異質性較大(I2=89%),采用隨機效應模型進行 Meta 分析,結果顯示,試驗組與對照組STAT-T評分比較,差異無統(tǒng)計學意 義〔SMD=-1.05,95% CI(-2.09,-0.00),P=0.05〕。 見圖6。

        圖6 試驗組與對照組患者焦慮評分比較的森林圖Figure 6 Forest plot for comparison of anxiety scores in experimental group and control group

        2.3.3 ABM 對抑郁患者冗思反應的影響 4 篇文獻[9,17,23,26]采用RRS評價了ABM對抑郁患者冗思反應的影響,共納入患者173例,其中試驗組86例,對照組87例。各研究間不存在異質性(I2=0%),采用固定效應模型進行Meta分析,結果顯示,試驗組RRS評分較對照組降低,差異有統(tǒng)計學意義〔SMD=-0.46,95% CI(-0.77,-0.16),P=0.003〕,見圖7。

        圖7 試驗組與對照組患者冗思評分比較的森林圖Figure 7 Forest plot for comparison of ruminative responses scores in experimental group and control group

        2.4 發(fā)表偏倚 本研究對治療后抑郁評分這一結局指標進行Begg's和Egger's檢驗,P值分別為0.661和0.144,提示存在發(fā)表偏倚的可能性較?。▓D8)。

        圖8 抑郁評分相關文獻發(fā)表偏倚的漏斗圖Figure 8 Funnel plot assessing the publication bias regarding the assessment of post-treatment depression

        2.5 敏感性分析 通過逐一剔除納入研究進行敏感性分析,在逐一剔除過程中總體效應值未發(fā)生明顯變化,提示由單個研究引起的偏倚較小,Meta分析結果較為穩(wěn)?。▓D9)。

        圖9 以抑郁為結局指標的敏感性分析圖Figure 9 Sensitivity analysis with depression improvement as an outcome index

        3 討論

        抑郁是一種常見的臨床疾病,精神心理學專家認為注意偏向的改變是影響抑郁患者認知功能恢復的關鍵機制。ABM是近年來臨床治療抑郁的一種新技術,其建立在心理認知學的基礎上,旨在利用計算機注意力訓練矯正抑郁患者的異常注意偏向。

        本研究基于納入的13篇文獻,通過Meta分析評估了ABM對患者抑郁、焦慮情緒及冗思反應的療效。根據(jù)抑郁指標評定時間進行亞組分析,結果顯示,ABM療法治療效果較優(yōu),與以往研究結果一致[9,19,27],但該結局指標的評價量表較多,不同量表分析結果不一致。因此,對該研究結果應謹慎解讀,為獲得更可靠的結果,后續(xù)研究可統(tǒng)一評估工具,繼續(xù)開展大樣本、高質量的RCT進一步驗證。在隨訪階段,試驗組與對照組的治療效果差異無統(tǒng)計學意義,這可能歸因于納入研究干預周期較短,在抑郁患者認知觀念扭曲情況下,短時間內難以糾正其注意偏向,降低了隨訪期的干預效果。未來研究可適當延長干預時間,并盡可能地排除混雜因素的影響,加強對抑郁患者的實時追蹤和病情管理,同時融合眼動追蹤技術,增強患者的人機互動體驗,提高患者依從性。

        焦慮常與抑郁并存,是抑郁發(fā)生和復發(fā)的一個危險因素。流行病學數(shù)據(jù)顯示,約85%的抑郁患者存在明顯的焦慮癥狀[28],這類共病患者的社會功能及生活質量損害嚴重,并會影響個體的治療效果及預后。HANG等[29]通過Meta分析發(fā)現(xiàn),ABM在改善青少年的焦慮狀態(tài)及注意偏向效果上有顯著優(yōu)勢。本研究對基于抑郁人群的焦慮癥狀指標的數(shù)據(jù)進行Meta分析,結果顯示,ABM療法可明顯減輕抑郁患者焦慮情緒,與已有研究結果一致[6,29],分析其原因是ABM療法暫時轉移了個體對負性信息的注意力,從而緩解了焦慮情緒。然而,本研究納入的文獻間存在較大的異質性,分析其異質性來源可能與干預時間以及樣本量不同有關。

        冗思是抑郁的一個核心特征,與注意偏向密切相關[30]。近期研究將注意力與冗思反應緊密結合,認為抑郁個體難以從負性思維方式中脫離并使冗思反應得到維持,進而導致抑郁狀和發(fā)作次數(shù)增加[31]。本研究對冗思反應指標進行Meta分析,結果顯示,ABM療法可緩解抑郁患者冗思反應,與已有研究相符[9],提示ABM在減輕抑郁狀方面的作用可能是通過改變冗思反應來調節(jié)的。但因相關文獻數(shù)量有限,為獲得更可靠的結果,仍需高質量研究進一步驗證。

        綜上所述,ABM療法可改善抑郁患者的抑郁、焦慮及冗思反應,但對隨訪期的抑郁改善效果尚不明確。未來的研究應在保證方法學質量基礎上進一步完善干預內容,同時考慮將ABM療法應用于抑郁發(fā)展的不同階段,進一步驗證其對抑郁患者的干預效果。受納入研究數(shù)量和質量限制,上述結論尚有待更多高質量研究予以驗證。

        作者貢獻:夏海莎、李涓進行文章的構思與設計;夏海莎、茍馨云、唐文靜進行資料收集;夏海莎進行資料整理并撰寫論文;劉小菠、李涓進行論文的修訂;鐘冬靈、李雨谿負責文章的質量控制及審校;鄭重、金榮疆對文章整體負責,監(jiān)督管理。

        本文無利益沖突。

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