摘要

研究表明，高特質(zhì)焦慮可以改變對威脅線索的多感官處理(通過放大憤怒的面孔和聲音的整合);然而，多感覺處理的差異是否在創(chuàng)傷心理反應(yīng)中起作用尚不清楚。這項研究調(diào)查了55名健康年輕人在經(jīng)歷類似創(chuàng)傷后7天內(nèi)多感覺情緒處理和侵入性記憶之間的關(guān)系。我們使用了創(chuàng)傷電影范例的改編版本，其中顯示車禍創(chuàng)傷的場景使用虛擬現(xiàn)實呈現(xiàn)，而不是傳統(tǒng)的2D電影。在創(chuàng)傷模擬之前，采用強迫選擇情緒識別范式，對快樂、悲傷和憤怒的聲音、面部、視聽一致(面部和聲音表達匹配的情緒)和視聽不一致(面部和聲音表達不同的情緒)進行多感官處理評估。我們發(fā)現(xiàn)，相對于只有聲音和面部的情況，在視聽條件下識別憤怒(但不是快樂和悲傷)的準確性提高與VR創(chuàng)傷后更多的入侵有關(guān)。盡管已有研究將特質(zhì)焦慮與入侵發(fā)展聯(lián)系起來，但并未發(fā)現(xiàn)特質(zhì)焦慮對入侵頻率的顯著影響。威脅相關(guān)信息(即憤怒的面孔和聲音)的增強整合可能導(dǎo)致對壓力生活事件的過度威脅評估，并導(dǎo)致創(chuàng)傷后更大的入侵發(fā)展。

1 介紹

在解讀他人的情緒狀態(tài)時，人類通常依賴于多種感官輸入。這些情感線索包括面部表情、聲音韻律和肢體動作。多感官情緒線索是相互依賴地處理的，因此，面部情緒的感知受到伴隨聲音的影響，反之亦然(De Gelder和Vroomen 2000;De Gelder et al. 2002)。這反映在知覺表現(xiàn)上，因為與孤立呈現(xiàn)的視覺或聽覺刺激相比，從視聽刺激中感知情緒的情緒判斷通常更快、更準確(Collignon et al. 2008;Piwek et al. 2015)。因此，對情感的全面生態(tài)理解和成功的面對面互動依賴于有效的多感官處理(Klasen et al. 2012;Schirmer and Adolphs 2017)。

在包括精神分裂癥(De Jong et al. 2009)、酗酒(Maurage and Campanella 2013)、自閉癥譜系障礙(Feldman et al. 2018)和焦慮(Koizumi et al. 2011)在內(nèi)的臨床人群中觀察到情緒信息的多感官處理發(fā)生了改變;Yoon和Hong 2020;Heffer et al. 2021, )。小泉等人(2011)表明，當與憤怒線索一起出現(xiàn)時，具有較高特質(zhì)焦慮的參與者在識別快樂情緒線索方面的準確性低于具有較低特質(zhì)焦慮的參與者。此外，Heffer等人()表明，與低特質(zhì)焦慮的個體相比，高特質(zhì)焦慮的個體更有可能將憤怒的臉和聲音刺激(即與威脅相關(guān)的刺激)整合到最佳狀態(tài)，而對于快樂或悲傷的刺激則沒有同樣的效果。這些發(fā)現(xiàn)表明，焦慮中的多感覺情緒機制在處理威脅方面得到了優(yōu)化，這可能有助于增加對潛在威脅刺激的情緒反應(yīng)，因此可能在焦慮和壓力相關(guān)疾病(如創(chuàng)傷后應(yīng)激障礙)的過度警覺中發(fā)揮作用。

與偏見威脅處理相關(guān)的負面心理結(jié)果之一是，在經(jīng)歷壓力生活事件后，侵入性記憶的發(fā)展(Mancini et al. 2021)。侵入性記憶是不需要的，與壓力生活事件有關(guān)的自發(fā)產(chǎn)生的想法或心理圖像。侵入性記憶并不是有意喚起的，而是突然出現(xiàn)的。對創(chuàng)傷性事件有侵入性記憶是創(chuàng)傷后應(yīng)激障礙的核心癥狀之一，可能表現(xiàn)為不想要的不快記憶、閃回或噩夢(APA 2013;Ehlers and Clark 2000;Ehlers and Steil 1995)。雖然已經(jīng)確定了一些促進創(chuàng)傷后侵入性記憶發(fā)展和維持的認知過程(James et al. 2016)，但目前還不清楚情緒信息的多感官處理在形成侵入性記憶中的潛在作用。

已建立的創(chuàng)傷后應(yīng)激障礙發(fā)展模型提出，創(chuàng)傷經(jīng)歷在被適應(yīng)性地處理時，以連貫敘述的形式作為自傳式記憶(Brewin 2001;Ehlers and Clark 2000;Ehlers and Steil 1995)。然而，對創(chuàng)傷經(jīng)歷的不適應(yīng)處理導(dǎo)致碎片化的記憶，這些記憶仍然處于感覺生動的狀態(tài)，在這種狀態(tài)下，特定的感覺特征(如噪音、氣味和圖像)被強烈地以“此時此地”的質(zhì)量重新體驗，從而導(dǎo)致持續(xù)的、當前的威脅感(Admon等人，2013;等2001;埃勒斯和克拉克2000)。這種生動的再體驗被認為是一種跡象，表明對事件的記憶沒有得到充分的闡述，也沒有充分地與相關(guān)的背景信息相結(jié)合(Ehlers和Clark 2000;Ehlers and Steil 1995)。有可能威脅相關(guān)信息的選擇性多感覺整合，例如在高特質(zhì)焦慮中觀察到的(Heffer等人，)，可能導(dǎo)致對壓力生活事件的威脅處理增強，并導(dǎo)致入侵增加(Mancini et al. 2021)。然而，對情感信息進行更有效的多感官整合的總體趨勢可能會導(dǎo)致更少的入侵，因為記憶將更好地闡述并與上下文信息相結(jié)合，因此不太可能被碎片化(Brewin 2001;埃勒斯和克拉克2000)。

使用創(chuàng)傷電影范式研究了與侵入性記憶發(fā)展相關(guān)的認知過程(James et al. 2016)。創(chuàng)傷影片范例包括向健康的非臨床樣本展示描繪創(chuàng)傷事件的影片內(nèi)容。人工創(chuàng)傷模擬暫時引發(fā)與實際創(chuàng)傷后經(jīng)歷的癥狀相似的心理生理反應(yīng)，包括創(chuàng)傷事件的侵入性記憶(James et al. 2016)。這種模式使得研究創(chuàng)傷周圍因素如何影響侵入性記憶的形成成為可能，這種方式被認為類似于早期創(chuàng)傷后應(yīng)激障礙中侵入性記憶的發(fā)展。近年來，通過使用新的虛擬現(xiàn)實(VR)技術(shù)來模擬更身臨其境的創(chuàng)傷體驗，這種范式的生態(tài)有效性得到了增強(Baptie等人，2021;Dibbets 2020;Nielsen et al. 2020)。

盡管關(guān)于多感覺情緒處理與侵入性記憶形成之間關(guān)系的實證文獻幾乎不存在，但已有證據(jù)表明，在預(yù)測創(chuàng)傷后的侵入性記憶時，更普遍的感知差異可能很重要。使用創(chuàng)傷電影范式的研究表明，在創(chuàng)傷電影之前、期間或之后不久，執(zhí)行視覺空間任務(wù)，如玩電子游戲“俄羅斯方塊”，會干擾創(chuàng)傷的感覺-知覺處理，并減少隨后的干擾(例如Holmes等人，2009;Logan and O’kearney 2012)。相比之下，執(zhí)行言語任務(wù)(如完成酒吧測驗)會干擾對創(chuàng)傷性事件的后續(xù)言語和概念處理，但不會干擾生動的感官特征，這會增加后續(xù)的干擾(如Holmes等人，2010;Nixon et al. 2007)。這些結(jié)果支持了以下理論:創(chuàng)傷后侵入性記憶的持續(xù)存在源于增強的感覺-知覺處理，有時被稱為數(shù)據(jù)驅(qū)動(或自下而上)處理，以犧牲創(chuàng)傷事件的高階認知/情境(或自上而下)處理為代價(Brewin 2001;Ehlers and Clark 2000;Kleim et al. 2012)。這與當前研究中的研究問題相關(guān)，因為多感覺加工已被證明涉及自下而上和自上而下的感知機制的調(diào)節(jié)(De Gelder et al. 1999;Gao et al. 2018;Klasen et al. 2014)。

研究還表明，具有較高特質(zhì)焦慮的個體在創(chuàng)傷電影范式后經(jīng)歷了更多的入侵，這種關(guān)系是由創(chuàng)傷周圍情緒加工(即在創(chuàng)傷模擬期間或之后不久的情緒失調(diào)和焦慮情緒反應(yīng))介導(dǎo)的(Schweizer et al. 2017)。綜上所述，盡管多感覺情緒加工的具體作用從未被研究過，但現(xiàn)有的研究利用創(chuàng)傷膠片范式在非臨床樣本中模擬臨床相關(guān)侵入性記憶的發(fā)展，指出創(chuàng)傷周圍情緒和知覺加工在侵入性發(fā)展中起著重要作用。

本研究旨在探討虛擬現(xiàn)實模擬創(chuàng)傷后情緒刺激的多感官加工與侵入性記憶發(fā)展之間的關(guān)系。多感官情緒識別任務(wù)用于評估參與者從音頻、視覺和視聽面部和語音刺激中準確識別三種核心情緒(憤怒、悲傷和快樂)的能力。由于以往關(guān)于多感覺加工與侵入性記憶發(fā)展之間關(guān)系的研究缺乏，目前的研究主要是探索性的。使用情緒識別范式的不同變體來評估多感官表現(xiàn)的不同方面。在定向版本的任務(wù)中，參與者被要求根據(jù)聽覺或視覺信息做出判斷，這被用來測量跨模態(tài)干擾，這是一種測量由不一致的情感信息引起的感知干擾的方法?；谙惹暗难芯勘砻?，當試圖忽略無關(guān)的威脅相關(guān)線索時，高特質(zhì)焦慮個體的跨模態(tài)干擾會更高(Koizumi等人，2011)，我們假設(shè)，對于涉及憤怒線索的刺激，更高的跨模態(tài)干擾可能預(yù)示著更多的入侵。

參與者還完成了一個非定向版本的情緒識別任務(wù)，在這個任務(wù)中，他們被要求根據(jù)對刺激的總體印象做出判斷，而不是注意特定情態(tài)的線索。該任務(wù)用于測量從視聽刺激判斷情緒的準確性，以及對模糊刺激的負面和/或威脅性解釋的潛在偏見，以及多感覺整合能力的測量?；谙惹皩Ω咛刭|(zhì)焦慮個體的研究(Koizumi et al. 2011;Heffer et al. 2021, )，我們預(yù)計選擇性地增強威脅相關(guān)信息的多感覺整合會導(dǎo)致入侵增加，但更有效的情緒信息多感覺整合的總體趨勢會導(dǎo)致入侵減少，因為更有效的整合會更好地細化創(chuàng)傷記憶。

在單模態(tài)任務(wù)中，參與者從單獨呈現(xiàn)的面孔和聲音中判斷情緒，這也被用作控制措施，以使我們能夠辨別任何觀察到的多感覺過程的影響是否特定于多感覺感知，而不是歸因于更普遍的情緒感知差異。我們還測量了特質(zhì)焦慮，以控制特質(zhì)焦慮對入侵發(fā)展和多感官加工的影響，正如我們根據(jù)先前的研究預(yù)測的那樣，更高的特質(zhì)焦慮將與更多的入侵相關(guān)(Schweizer等人，2017)，因為之前的研究表明，特質(zhì)焦慮通過增強威脅相關(guān)線索的多感官加工來影響多感官情緒加工。

2 方法與材料

2.1 參與者

參與者是來自?？巳卮髮W(xué)的57名學(xué)生(45名F/11名M/1名未公開)(年齡:M = 18.96, SD = 0.95)，他們是從填寫在線篩選問卷的135名志愿者中招募的。在完成實驗階段的57名參與者中，有55人被納入分析(參見在線資源1的附錄A中的參與者流程圖)。一名參與者被排除在分析之外，因為在7天的測量期結(jié)束時沒有返回日記測量。在多感官情緒識別任務(wù)的某些條件下，由于技術(shù)問題導(dǎo)致的任務(wù)數(shù)據(jù)缺失，另一名參與者被排除在外。

80名參與者的目標樣樣量是通過三個預(yù)測因子的多元回歸的先驗冪計算來確定的，以檢測80%冪的中等效應(yīng)量(f2 = 0.15) (p = 0.05)，這與使用創(chuàng)傷片范式來模擬侵入性記憶發(fā)展的研究中通常報告的效應(yīng)量一致(Clark et al. 2015)。計劃中的研究包括測量三個以上的潛在預(yù)測因素;然而，選擇將功率計算建立在只有三個預(yù)測因子的回歸上，是基于我們認為在使用逐步順序方法進入回歸模型后可能最終出現(xiàn)的重要預(yù)測因子的估計(在第2.4節(jié)統(tǒng)計分析中有更詳細的描述)。這一估計是基于先前對特質(zhì)焦慮的研究，該研究表明，在許多已被調(diào)查的多感官過程中，只有少數(shù)被發(fā)現(xiàn)與特質(zhì)焦慮水平顯著相關(guān)(Koizumi等人，2011;Heffer et al. 2021, )。由于2020年3月與covid相關(guān)的實驗室關(guān)閉，我們無法招募目標人員，這意味著獲得的樣本僅足以檢測到中等到大型的影響。

要納入本研究，參與者必須年滿18歲，并報告視力和聽力正常，或矯正為正常。排除標準被用來確保那些更有可能因創(chuàng)傷模擬而過度痛苦的志愿者被排除在外。如果個人報告之前發(fā)生過嚴重的車禍，如果他們之前被診斷出精神健康狀況(由參與者自我報告)，當前情緒低落(在患者健康問卷抑郁量表中，PHQ-8得分為10分或更高)，則被排除在外;Kroenke et al. 2009)或者是否有當前的PTSD癥狀(在DSM-5、PC-PTSD-5的初級保健PTSD篩查中得分為3分或以上;Prins et al. 2016)。由于本研究中使用的VR創(chuàng)傷誘導(dǎo)范式也被用作另一項涉及測量生理參數(shù)(包括心率)的研究的一部分，如果參與者報告有當前或現(xiàn)有的心臟問題或起搏器，他們也被排除在外。我們在這里沒有報道這些生理測量，因為它們與本研究中提出的研究問題無關(guān)。如果參與者報告被診斷為癲癇，他們也被排除在外，因為某些形式的癲癇可由強烈的視覺刺激引發(fā)。參與者可以得到10英鎊或課程學(xué)分的補償。

2.2 材料

2.2.1 自我報告的問卷調(diào)查

斯皮爾伯格狀態(tài)-特質(zhì)焦慮量表(STAI-T, Y-Form)的特質(zhì)子量表;Spielberger(1983)被用來測量焦慮憂慮。焦慮敏感性指數(shù)(ASI-3) (Taylor et al. 2007)被作為一種額外的焦慮測量，因為它被推薦為一種有效的測量方法，可以將“焦慮喚醒”過程與“焦慮理解”過程分離開來(Nitschke et al. 2001)。有關(guān)量表及其心理測量特性的更多信息可在在線資源1的附錄A中找到。

在回答“你現(xiàn)在感覺壓力有多大”這個問題時，參與者給自己當前的壓力水平打分，從0到100分不等。參與者在實驗開始時給出了壓力等級，然后在VR模擬結(jié)束后立即再次給出壓力等級。這些測量被用來測試虛擬現(xiàn)實模擬在誘導(dǎo)心理困擾方面的有效性。

2.2.2 虛擬現(xiàn)實模擬創(chuàng)傷模擬

參與者通過HTC VIVE VR頭顯體驗視聽VR模擬。虛擬現(xiàn)實場景從坐在司機旁邊的乘客的角度描繪了一場車禍。在事故發(fā)生后，參與者經(jīng)歷了醫(yī)護人員和救援人員試圖幫助受傷乘客從失事汽車中出來的場景，如圖1所示。這是一個視聽模擬，包括社會和非社會的視聽情感線索，包括乘客可怕的面部表情和語言線索，汽車殘骸的視覺場景，以及情感聲音，如金屬嘎吱聲和警笛聲。這部電影持續(xù)了大約6.5分鐘，由FirstCar和萊斯特郡消防和救援服務(wù)(2017年)制作，旨在提高年輕人對分心駕駛危險的認識。與之前使用類似的描述道路交通事故的電影來研究入侵發(fā)展的研究一致，這部電影的目的是誘導(dǎo)一種暫時的痛苦狀態(tài)。先前使用該范式的研究報告稱，參與者沒有出現(xiàn)嚴重或長期的痛苦(例如James et al. 2016;Weidmann et al. 2009)。

VR創(chuàng)傷模擬場景

2.2.3 多感官情緒識別任務(wù)

多感官情緒識別任務(wù)要求參與者對一系列面部和聲音刺激所表達的情緒做出判斷，這些刺激表達了快樂、悲傷或憤怒的情緒。刺激以四種不同的模態(tài)條件呈現(xiàn):純視覺、純聽覺、視聽一致和視聽不一致。參與者坐在距離電腦屏幕約57厘米的地方，在電腦屏幕上，視覺刺激和聽覺刺激通過戴耳式耳機以雙耳方式呈現(xiàn)。在每次試驗中，參與者都被呈現(xiàn)一個注視點，持續(xù)1000毫秒，然后是刺激。反應(yīng)是用慣用手快速按下一個鍵。參與者被要求在不影響準確性的前提下，盡可能快地對刺激進行分類。有三種不同的反應(yīng)選項(即快樂，悲傷和憤怒)，所以三個不同的鍵用于回應(yīng)刺激。對刺激的反應(yīng)有六種可能的情緒關(guān)鍵任務(wù)排列;這些是隨機分配給參與者的。

刺激是500毫秒長的視頻，視頻中成年女性用憤怒、快樂或悲傷的方式說出“門”這個詞。視頻改編自RAVEDESS數(shù)據(jù)庫中較長的片段(Livingstone and Russo 2018a, 2018b)，如先前的研究(Heffer et al. )所述。在這些任務(wù)中，總共使用了90種刺激，這些刺激來自于六位女演員扮演三種不同情緒的片段。每種情緒有18種刺激(如純視覺刺激、純聽覺刺激和視聽一致刺激)和36種視聽不一致刺激，這些刺激由不同情緒中面部和聲音線索的所有可能組合組成。

參與者完成了四種不同的任務(wù):“聽覺定向注意力任務(wù)”、“視覺定向注意力任務(wù)”、“無定向注意力任務(wù)”和“單模態(tài)任務(wù)”。在定向注意任務(wù)中，參與者被提供視聽一致和視聽不一致的刺激，并被指示僅根據(jù)面部做出判斷，而忽略伴隨的聲音，反之亦然。在“非定向注意力任務(wù)”中，參與者再次看到視聽一致和不一致的刺激，但在這個任務(wù)的變體中，他們被要求給出他們對刺激的“總體印象”，即他們在做出判斷時可以同時使用面部和聲音信息。在“單模態(tài)任務(wù)”中，參與者被要求對音頻和視覺刺激中顯示的情緒做出判斷。不同任務(wù)條件的完成順序?qū)γ總€參與者都是隨機的。音頻定向、視覺定向和非定向注意力任務(wù)各由162個試驗組成，分為三個部分，每部分54個試驗。單模態(tài)任務(wù)包括108個試驗，分為3個組，每組36個試驗。

表1總結(jié)了多感覺情緒識別任務(wù)的行為結(jié)果，這些結(jié)果作為預(yù)測變量輸入回歸模型。

我們分別計算了音頻、視覺和視聽一致刺激以及快樂、憤怒和悲傷刺激的準確性分數(shù)，即正確回答的百分比。我們還計算了一種被稱為“多感覺促進得分”的多感覺整合能力的測量方法，它被計算為在無定向注意任務(wù)中視聽一致性試驗的準確性與在單峰任務(wù)中最佳單峰條件的準確性之間的差異(Meredith and Stein 1983)。計算公式為:，其中p為每種情況下正確回答的百分比。多感覺促進得分為正表明在視聽一致性試驗中的表現(xiàn)優(yōu)于單模試驗，而得分為負表明在單模試驗中的表現(xiàn)優(yōu)于視聽一致性試驗。

對于非定向注意任務(wù)中的視聽不一致試驗，由于在這些不一致顯示中，視覺和聽覺信息中呈現(xiàn)了多種情緒，因此不存在“正確”的情緒判斷，因此無法測量情緒識別的準確性。因此，在這個任務(wù)中，我們沒有分析不一致刺激的準確性，而是計算了憤怒(多感官威脅偏見)或消極(即憤怒或悲傷)(多感官消極偏見)的反應(yīng)傾向。這些偏差分數(shù)的計算方法是，在無定向注意力任務(wù)的視聽不一致試驗中，找到“憤怒”或“憤怒和悲傷”判斷的百分比，然后減去中立觀察者(即有三分之一的機會選擇每種情緒的觀察者)憤怒/悲傷反應(yīng)的預(yù)期百分比，如表1中更詳細的解釋。0分表示沒有偏見，正分表示傾向于將顯示解釋為威脅/消極，負分表示傾向于將顯示解釋為威脅/消極。在分析中使用該參數(shù)與許多相關(guān)研究的方法一致(Collignon et al. 2008;Piwek et al. 2015;Heffer et al. 2021)。這是一種情緒偏見的測量，而不是注意力偏見，因為并非所有的情緒都在所有不一致的刺激中得到體現(xiàn)。然而，現(xiàn)有的多感官研究表明，當不一致的情緒線索被整合在一起時，可能會發(fā)生情緒McGurk效應(yīng)，從而產(chǎn)生全新的感知(Fagel 2006)。這意味著，例如，即使對于只包含憤怒和快樂線索的不一致刺激，參與者仍然可能對“悲傷”做出總體判斷，即使這種情緒既不存在于聽覺線索，也不存在于視覺線索。在附錄B(表B6)中給出了錯誤標簽頻率的摘要，顯示了參與者對視聽不一致刺激的判斷中存在情緒麥格克效應(yīng)的證據(jù)。

我們還計算了定向注意任務(wù)中的“交叉模態(tài)干擾”，這是一種測量視聽不一致顯示中被忽視的面部或聲音線索所引起的感知干擾水平的方法。為了從定向注意任務(wù)的數(shù)據(jù)中計算交叉模態(tài)干擾，將每個參與者的視聽不一致試驗的正確率百分比從視聽一致試驗的正確率百分比中減去。較高的跨模態(tài)干擾分數(shù)表明，被忽視模態(tài)中不一致信息的加工更有可能干擾被關(guān)注模態(tài)中的情緒感知?？缒B(tài)干擾是指在視聽不一致顯示中，當被忽視的笑臉或聲音提示在競爭注意時，被感知的干擾水平。

2.2.4 日記測量

在VR模擬之后的七天里，參與者被發(fā)給了一本紙質(zhì)日記，記錄與模擬創(chuàng)傷相關(guān)的侵入性想法和圖像。對于每一段被記錄的記憶，他們都要報告記憶發(fā)生的那天(即模擬創(chuàng)傷后的第1-7天)，用一句話總結(jié)侵入性記憶的內(nèi)容，然后對他們對侵入性記憶的情緒困擾進行評分(“你在被侵入時有多痛苦”0一點也不，10非?！?。參與者被要求只記錄那些自發(fā)產(chǎn)生的創(chuàng)傷記憶，而不是他們故意回憶參與研究時的想法。研究人員鼓勵參與者在研究結(jié)束后的七天內(nèi)隨身攜帶日記，這樣他們就可以在侵入性記憶發(fā)生后盡快將其記錄在日記中。如果在七天的時間里某一天沒有發(fā)生侵入性記憶，參與者被要求在當天的日記中記錄一個零。類似的7天日記測量已被廣泛用于創(chuàng)傷片范式的研究中，以評估與入侵相關(guān)的痛苦的頻率和水平(James et al. 2016)。

除了一名在7天結(jié)束時沒有返回日記測量的參與者，因此沒有包括在本文報告的分析中，日記測量沒有缺失的數(shù)據(jù)點。我們將侵入頻率計算為使用7天日記法記錄的侵入記憶的總數(shù)。在本研究中，7天內(nèi)的入侵次數(shù)為0 ~ 16次(M = 3.49, SD = 3.92)。七天中每一天的平均痛苦程度是通過將任何一天報告的所有入侵的痛苦等級相加，然后除以當天報告的入侵數(shù)量來計算的。沒有入侵記錄的日子的平均痛苦評分為零。然后通過將每天的平均痛苦等級相加并除以7(即執(zhí)行日記測量的天數(shù))來計算7天內(nèi)的平均每日痛苦水平。以這種方式計算的平均每日痛苦評分更能代表個體在創(chuàng)傷模擬后所經(jīng)歷的整體痛苦水平，即，與有許多中度痛苦侵擾的個體相比，具有少量非常痛苦侵擾的個體最終不會獲得不成比例的大痛苦評分。對于遭受干擾的個體，與干擾相關(guān)的每日痛苦平均水平從0到8.71不等(M = 1.34, SD = 1.55)。顯示日記測量總體結(jié)果的直方圖在在線資源1的附錄C和D中給出。

2.3 過程

參與者首先完成在線問卷測量(STAI-T和ASI-3)，然后被邀請注冊一段時間參加研究的實驗室部分。參與者在?？巳卮髮W(xué)一個安靜的實驗室里接受了單獨的測試。到達后，參與者對他們當前的壓力水平進行了評分，然后參加了多感官情緒識別任務(wù)。在開始任務(wù)之前，參與者完成了三個練習(xí)測試，以檢查他們理解任務(wù)并樂于繼續(xù)。在完成多感官情緒識別任務(wù)后，參與者被提供了短暫的休息時間(大約五分鐘)，然后他們暴露在VR模擬中。在虛擬現(xiàn)實模擬之后，他們對自己的壓力水平進行了第二次評估?？偟膩碚f，實驗室任務(wù)大約需要50分鐘才能完成。在離開實驗室之前，實驗者解釋了日記任務(wù)的說明，然后參與者完成了一個引導(dǎo)情緒修復(fù)活動，他們被要求想象一段愉快的過去經(jīng)歷。這項活動是作為善后程序的一部分進行的，以確保如果參與者在VR模擬后感到痛苦，那么在離開實驗室之前，這種痛苦會得到緩解。在接下來的7天里，參與者每天完成日記測量，然后在7天后回到實驗室上交紙質(zhì)日記。

2.4 統(tǒng)計分析

2.4.1 軟件包

數(shù)據(jù)分析使用R版本3.6.2 (R Core Team 2019)。用于分析的R軟件包包括MASS軟件包(Venables et al. 2002)、pscl軟件包(Zeileis et al. 2008)、AER軟件包(Kleiber and Zeileis 2008)、ggplot2軟件包(Wickham 2016)、boot軟件包(Canty 2002)和betareg軟件包(Cribari-Neto and Zeileis 2010)。

2.4.2 數(shù)據(jù)準備和模型假設(shè)

考慮到有許多行為測量，選擇了一個逐步(順序)進入標準的回歸程序。這種將回歸量輸入模型的嚴格程序用于確保在任何給定時間只測試一小部分預(yù)測因子，從而增加我們檢測最具影響力預(yù)測因子效果的統(tǒng)計能力。

入侵頻率由計數(shù)數(shù)據(jù)組成，因此初始選擇泊松分布對數(shù)據(jù)進行建模。然而，泊松分布的一個重要假設(shè)是均值和方差相等。為了確定這一假設(shè)是否成立，我們對數(shù)據(jù)進行了潛在的過分散檢驗，結(jié)果顯示，入侵頻率數(shù)據(jù)的方差顯著大于平均值，Z = 2.70, p = 0.003，表明結(jié)果數(shù)據(jù)存在過分散(Cameron and Trivedi 1990)。對于過度分散的計數(shù)數(shù)據(jù)，負二項模型被認為比泊松模型更合適(Long 1997)。因此，采用負二項模型對入侵頻率數(shù)據(jù)進行分析。

對所有55名參與者的入侵頻率進行了分析，但只分析了那些在創(chuàng)傷片后7天內(nèi)報告至少經(jīng)歷過一次入侵的個體(n = 41)。在7天中的每一天，參與者的痛苦得分可能在0到10之間，因此通過考慮7天內(nèi)的平均每日痛苦水平，我們有效地得到了70中的比例(我們通過將“平均每日痛苦”變量除以10得到了這個比例)。我們選擇使用beta分布來分析數(shù)據(jù)，因為這種類型的模型對于比例數(shù)據(jù)是理想的(Ferrari and Cribari-Neto 2004)。在將平均每日痛苦評級除以10得到比例后，通過應(yīng)用公式(Smithson和Verkuilen 2006)進一步轉(zhuǎn)換得分，這確保了結(jié)果數(shù)據(jù)中沒有精確的零或一，因為這些與用于運行回歸模型的betareg包不兼容(Cribari-Neto和Zeileis 2010)。

2.4.3 統(tǒng)計設(shè)計

采用兩種不同的逐步回歸方法探討測試后7天內(nèi)，獨立變量(即STAI-T評分(焦慮理解)、ASI-3評分(焦慮喚醒)、情緒識別準確性評分、多感官促進評分、多感官威脅/消極偏見和跨模態(tài)干擾)與侵入性記憶的頻率和痛苦之間的關(guān)系。逐步模型已在先前的研究中應(yīng)用，使用創(chuàng)傷膜范式來研究后續(xù)入侵發(fā)展的潛在預(yù)測因素(Dibbets 2020)。

目錄

3.結(jié)果

有關(guān)參與者在多感覺情緒任務(wù)中的表現(xiàn)的描述性統(tǒng)計數(shù)據(jù)和顯示所有預(yù)測變量之間關(guān)系的相關(guān)矩陣可在在線資源1的附錄B中找到。

3.1 操作檢查

為了檢驗虛擬現(xiàn)實模擬在誘導(dǎo)心理應(yīng)激方面的有效性，采用配對Wilcoxon符號秩檢驗來確定虛擬現(xiàn)實前(M = 15.50;SD = 15.54)和術(shù)后(M = 36.50;SD = 20.90)壓力等級。由于應(yīng)力分數(shù)不是正態(tài)分布，所以采用非參數(shù)檢驗。結(jié)果顯示，虛擬現(xiàn)實創(chuàng)傷后的壓力得分顯著高于測試開始時的壓力得分，z = 6.08, p lt; 0.001，表明虛擬現(xiàn)實模擬有效地提高了參與者的壓力水平。三個人沒有提供vr前的壓力等級，所以這些統(tǒng)計數(shù)據(jù)是基于52個案例的數(shù)據(jù)。

3.2 入侵的頻率

逐步過程產(chǎn)生了最適合數(shù)據(jù)的模型，并且明顯優(yōu)于null(僅截距)模型，G2 (3) = 12.79, p = 0.005。表2顯示了在逐步過程的每個階段模型中包含的預(yù)測因子。交叉模態(tài)干擾是入侵數(shù)量的顯著負向預(yù)測因子，b =?3.75,95% CI[?6.49，?1.09]，SE = 1.41, z =?2.67,p = 0.008，如圖2a所示。其中，交叉模態(tài)干擾效應(yīng)的大小(M = 21.47, SD = 11.07)每增加1個標準差，入侵數(shù)就會減少1.03個。憤怒刺激的多感覺促進評分是入侵次數(shù)的顯著正預(yù)測因子，b = 2.90, 95% CI [0.23, 5.67]， SE = 1.18, z = 2.46, p = 0.014，如圖2b所示。具體來說，憤怒刺激的多感覺促進得分(M = - 0.30, SD = 12.40)每增加一個標準差，就預(yù)示著入侵次數(shù)增加1.31。在最終模型中，悲傷刺激對情緒的解釋準確性是另一個正向預(yù)測因子，盡管它不能顯著預(yù)測入侵頻率，b = 1.58, 95% CI [- 0.46, 3.64]， SE = 1.01, z = 1.57, p = 0.115。與模型擬合相關(guān)的殘差圖和統(tǒng)計數(shù)據(jù)見在線資源1的附錄C。

在逐步負二項回歸模型中，入侵頻率與憤怒刺激的跨模干擾和多感官促進的關(guān)系。較暗的圓圈表示多個參與者的值相同

3.3 與入侵有關(guān)的痛苦

在模型的第一次迭代中發(fā)現(xiàn)了一個較大的庫克距離(gt; 0.5)的情況，表明該情況對回歸結(jié)果產(chǎn)生了不適當?shù)挠绊?因此，在對這種情況進行winsorization(用數(shù)據(jù)集中下一個極值替換結(jié)果值)的同時，重新運行模型;參見在線參考資料1的附錄D了解更多信息。逐步程序產(chǎn)生了最適合數(shù)據(jù)的模型，并且顯著優(yōu)于零(僅截距)模型，χ2 (2) = 11.62, p = 0.003。與入侵頻率的結(jié)果相似，跨模態(tài)干擾被發(fā)現(xiàn)是與入侵相關(guān)的痛苦水平的負預(yù)測因子，b = - 2.66, 95% CI [- 4.82， - 0.50]， SE = 1.10, z = - 2.41, p = 0.016，如圖3a所示。焦慮喚醒(ASI-3評分)是干擾相關(guān)痛苦的正向預(yù)測因子，b = 0.02, 95% CI [0.004, 0.04]， SE = 0.01, z = 2.39, p = 0.017，見圖3b。

入侵相關(guān)的痛苦等級(為分析的目的進行了轉(zhuǎn)換，參見方法獲取更多信息)與逐步回歸模型中的兩個預(yù)測因子之間的關(guān)系:跨模態(tài)干擾和焦慮喚醒(ASI-3評分)。請注意，當使用自舉估計來解釋所獲得的殘差中缺乏正態(tài)性時，兩個預(yù)測因子都不顯著。較暗的圓圈表示多個參與者的值相同

表3顯示了在逐步過程的每個階段模型中包含的預(yù)測因子。隨后繪制的模型殘差表明殘差不是正態(tài)分布，因此也計算了最終模型中系數(shù)的自舉置信區(qū)間。自啟動置信區(qū)間(BCI)表明，兩種預(yù)測因子均未達到顯著性:交叉模態(tài)干擾95% BCI[- 4.73, 0.07]和焦慮喚醒95% BCI[- 0.003, 0.042]。

添加焦慮喚醒與跨模態(tài)干擾的交互項對模型的擬合沒有顯著改善，χ2 (1) lt; 0.01, p = 0.957，交互項本身不是顯著預(yù)測因子，b = - 0.01, SE = 0.10, z = - 0.10, p = 0.956，提示跨模態(tài)干擾和焦慮喚醒對侵入相關(guān)痛苦的潛在影響可能是獨立的。

與模型擬合相關(guān)的殘差圖和統(tǒng)計數(shù)據(jù)見在線資源1的附錄D。

4 討論

我們的研究結(jié)果首次證明了在模擬創(chuàng)傷事件后，情緒線索的多感官處理的個體差異與入侵頻率之間的聯(lián)系。結(jié)果顯示，在虛擬現(xiàn)實模擬創(chuàng)傷體驗后，對憤怒的面孔和聲音的多感官處理增強，而不是悲傷或快樂的線索，與更多的入侵次數(shù)有關(guān)。我們還發(fā)現(xiàn)，由于處理不相關(guān)的面部和聲音線索而導(dǎo)致的知覺干擾增加，與侵入性記憶的頻率降低和侵入性記憶引起的痛苦減少有關(guān)。總之，研究結(jié)果表明，面部和聲音威脅的多感官處理能力增強，以及對無關(guān)情緒信息分心的敏感性降低，與侵入性記憶的頻率增加有關(guān)，因此可能有助于減少對創(chuàng)傷的適應(yīng)性心理反應(yīng)。

研究結(jié)果表明，對面部和聲音威脅的多感官處理增強預(yù)示著誘發(fā)性創(chuàng)傷后會有更多的入侵。這一結(jié)果與我們基于現(xiàn)有高特質(zhì)焦慮研究的預(yù)測一致，該研究表明，高焦慮水平的個體對憤怒的面孔和聲音表現(xiàn)出增強的多感官促進效應(yīng)(Heffer et al. 2021, )。在目前的研究中，與單模態(tài)(即只有視聽)條件相比，在視聽一致條件下對憤怒刺激表現(xiàn)出更高準確性的參與者在隨后的7天內(nèi)報告了更多的模擬創(chuàng)傷事件的侵入性記憶。這些參與者對憤怒刺激的多感官促進得分更高，這表明他們能夠更好地利用視聽顯示中的額外信息來檢測憤怒。

與以往的研究結(jié)果相反(Collignon et al. 2008;Piwek et al. 2015)，盡管參與者在識別視聽一致刺激的刺激情緒方面明顯比視覺一致刺激更準確，但視聽一致條件下的準確性與視聽一致條件下的準確性沒有顯著差異。這意味著一些參與者的多感官促進得分為負，表明他們只使用其中一種感官比使用兩種感官表現(xiàn)得更好。對于憤怒刺激，平均多感覺促進得分接近于0 (M = - 0.30)。對單模態(tài)試驗的分析表明，聲音的識別明顯比面孔更可靠。多感覺整合的程度已被證明取決于所涉及的感覺線索的相對可靠性，當不同的感覺同樣可靠時，會產(chǎn)生更大的多感覺促進效應(yīng)(例如Ernst and Banks 2002)。由于面部聲音線索和聲音刺激的可靠性顯著提高，在從視聽刺激中判斷情緒時，不太可靠的視覺信息可能會分散一些人的注意力，而不是幫助他們。然而，經(jīng)歷過更多干擾的個體在憤怒刺激上的多感官促進得分更高;換句話說，那些沒有被不太可靠的視覺信息分心或影響的人，或者在識別描繪的情緒時，從這些信息中獲得了進一步的好處。這支持了我們的觀點，即那些經(jīng)歷過更多入侵的個體，與其他個體相比，能夠更有效地處理與多感官威脅相關(guān)的信息，即使其中一種方式的信息不太可靠，可能會分散注意力。

相對于其他類型的情緒信息，與威脅相關(guān)的情緒線索的增強整合傾向可能會耗盡處理其他情緒刺激的能力，從而阻止創(chuàng)傷記憶的適應(yīng)性細化(Ehlers和Clark 2000;Ehlers和Steil 1995)，并有助于增加對潛在威脅刺激的情緒反應(yīng)，導(dǎo)致創(chuàng)傷后過度覺醒和入侵增加(Mancini et al. 2021)。鑒于有證據(jù)表明，對威脅線索加強整合的傾向可能與高特質(zhì)焦慮和創(chuàng)傷后入侵的增加有關(guān)(Heffer等人，)，未來的研究可能會考慮使用更強大的樣本來測試特質(zhì)焦慮對威脅相關(guān)刺激的多感覺促進與創(chuàng)傷后侵入性記憶之間關(guān)系的調(diào)節(jié)作用。

除了觀察到與威脅線索的多感官處理有關(guān)的憤怒特異性效應(yīng)外，我們還觀察到跨模態(tài)干擾的情緒一般效應(yīng)。這表明，與高特質(zhì)焦慮相反，只有增強的威脅多感官處理與心理困擾的差異有關(guān)(Heffer等人，2021年，年;小泉等人，2011)，其他情緒的多感覺加工的個體差異可能是預(yù)測創(chuàng)傷后侵入頻率的重要因素。在多感覺情緒識別任務(wù)中，更大的交叉模態(tài)干擾與更少的侵入性記憶和由侵入引起的心理困擾水平降低有關(guān)?？缒B(tài)干擾是一種感知干擾的度量，當不同的感覺通道中呈現(xiàn)沖突的信息時，會發(fā)生感知干擾，過濾掉不相關(guān)的跨模態(tài)信息的能力被認為是更好的執(zhí)行控制的標志(Araneda et al. 2015;Hirst等人，2019;Spagna et al. 2020)。先前的研究表明，認知或執(zhí)行控制能力差預(yù)示著創(chuàng)傷電影范式后的干擾會增加(Verwoerd et al. 2011)，與此相反，我們發(fā)現(xiàn)跨模態(tài)干擾效應(yīng)較大的參與者的侵入性記憶和痛苦性干擾顯著減少。

對于這種明顯的差異，一種可能的解釋是，在這項任務(wù)中交叉模態(tài)干擾得分高的個體，是那些在接觸創(chuàng)傷影片前不久處理了更多不相關(guān)的感覺-知覺信息的人。先前的研究表明，在創(chuàng)傷暴露之前、期間或之后不久，完成視覺空間任務(wù)，如玩“俄羅斯方塊”，會導(dǎo)致對產(chǎn)生侵入性記憶所需的感覺-知覺資源的競爭，從而減少入侵(例如Holmes等人，2009;Logan and O’kearney 2012)。在本研究中，高交叉模態(tài)干擾得分的參與者加工的額外無關(guān)信息可能干擾了隨后的模擬創(chuàng)傷模擬的感覺-知覺加工，減少了隨后的干擾。

在目前的研究中，我們觀察到我們的多感官預(yù)測因子在沒有單一感官線索處理效應(yīng)的情況下的影響。例如，對憤怒的面孔和聲音的多感官處理的增強與更高的干擾頻率有關(guān)，但憤怒試驗或僅音頻/視覺試驗的總體準確性與干擾頻率沒有顯著關(guān)聯(lián)。這表明，入侵發(fā)展的差異與情緒信息的多感官處理(即聽覺和視覺線索的組合方式)有關(guān)，而不是與感覺處理的更普遍差異有關(guān)，并且在預(yù)測個體對創(chuàng)傷的情緒反應(yīng)時，多感官處理的差異可能比單感官處理信息的差異更敏感。這與先前的研究一致，該研究表明，與孤立的面部或聲音情緒處理的大腦活動相比，視聽情緒刺激感知的大腦活動是亞臨床焦慮和抑郁傾向的更敏感的生物標志物(Campanella et al. 2010, 2012;Delle-Vigne et al. 2015)。

我們在測試的模型中加入了兩種特質(zhì)焦慮的測量作為額外的潛在預(yù)測因子，以控制特質(zhì)焦慮對入侵發(fā)展的影響，并辨別入侵的多感官預(yù)測因子與焦慮測量之間是否可能存在相互作用效應(yīng)。先前使用創(chuàng)傷電影范式的研究結(jié)果表明，對創(chuàng)傷模擬的焦慮情緒反應(yīng)預(yù)示著入侵的增加(Schweizer等人，2017)，與此相反，本研究中使用的兩種焦慮指標都不是入侵頻率的重要預(yù)測因素。焦慮喚醒確實是入侵相關(guān)痛苦的積極預(yù)測因子。更高的焦慮喚起預(yù)示著更多的痛苦的侵入性記憶——但是當使用自舉置信區(qū)間來估計模型系數(shù)時，這種影響沒有達到顯著性。此外，兩種焦慮指標與多感官表現(xiàn)指標之間沒有顯著的交互作用，這表明多感官對入侵發(fā)展的影響可能獨立于特質(zhì)焦慮的影響。

我們的發(fā)現(xiàn)可以為未來研究多感覺處理在PTSD發(fā)展和治療中的作用提供信息。增強的多感官威脅處理預(yù)示著更大的入侵，這一發(fā)現(xiàn)表明，認知偏見修正(CBM)可能有助于改善對威脅相關(guān)信息“過度處理”的情緒偏見，并降低發(fā)生入侵的可能性(例如Woud等人，2017)。我們的研究結(jié)果還表明，CBM范式將受益于多感官刺激，特別是改變對威脅的多感官加工偏見。在目前的研究中，更有可能被無關(guān)情緒線索分散注意力的個體經(jīng)歷了更少的入侵，這與Holmes等人(2009)的觀點一致，即在創(chuàng)傷暴露期間執(zhí)行視覺空間任務(wù)可以作為一種“認知疫苗”，通過干擾創(chuàng)傷的感覺-知覺加工來防止隨后的入侵發(fā)展?？傊?，我們的研究表明，多感覺加工確實在創(chuàng)傷后應(yīng)激障礙的發(fā)展中發(fā)揮了作用，這表明需要進一步研究多感覺加工與創(chuàng)傷后應(yīng)激障礙的關(guān)系。這一點尤其重要，因為創(chuàng)傷后應(yīng)激障礙的多感覺處理差異可能會影響依賴多感覺刺激的治療方法的療效，如虛擬現(xiàn)實暴露療法(Asiain等人，2021;Deng et al. 2019)。

4.1 限制

本研究的局限性之一是參與者樣本的組成。樣本主要由女大學(xué)生組成，這引發(fā)了對更廣泛人群的普遍性問題，特別是在情緒信息的多感官處理中已經(jīng)證明了性別差異(Collignon et al. 2010)。然而，考慮到女性的PTSD患病率大約是男性的兩倍，在以女性為主的樣本中調(diào)查我們的研究問題，可能會為了解有患PTSD風險的人是如何處理創(chuàng)傷性事件提供更多信息(Tolin和Foa 2008)。該樣本的另一個限制是，由于2020年3月與covid相關(guān)的實驗室關(guān)閉，我們無法招募目標數(shù)量的參與者，這意味著該樣本僅足以檢測到中等到大型的影響。由于樣本量有限以及將預(yù)測因子輸入回歸模型時使用的非常嚴格的標準，我們在分析中錯過的影響較小的多感官預(yù)測因子可能會產(chǎn)生較小的影響，因此需要做更多的研究來揭示所有潛在的重要影響。這項研究應(yīng)該以更大的樣本量和更集中的預(yù)測指標來重復(fù)，以增加捕獲多感官處理對入侵發(fā)展的所有影響的可能性。

出于道德原因，我們排除了那些最有可能因VR模擬而過度痛苦的參與者，例如有精神健康問題史、當前情緒低落或創(chuàng)傷后應(yīng)激障礙癥狀的個體。這就是為什么與之前的一些研究(例如Belcher and Kangas 2015;Clark et al. 2015;Malik et al. 2014)，這可能限制了我們檢測個體差異的能力。盡管如此，我們?nèi)匀挥^察到我們的多感官預(yù)測因子的顯著影響。排除具有先前脆弱性因素的參與者也限制了結(jié)果如何應(yīng)用于臨床PTSD人群的入侵開發(fā)和維護，使其成為未來研究的一個領(lǐng)域。

未來研究的進一步考慮將是評估創(chuàng)傷模擬過程中感知沉浸在產(chǎn)生侵入中的潛在作用。沉浸感可以定義為個體將自己視為提供連續(xù)體驗流的環(huán)境的一部分的程度(Witmer和Singer, 1998)。在目前的研究中，我們沒有評估VR模擬過程中的沉浸感，因為這與我們關(guān)于多感覺處理作用的主要研究問題沒有直接關(guān)系，但創(chuàng)傷片模擬過程中的沉浸感與侵入性癥狀之間的關(guān)系已經(jīng)得到證實(Baptie et al. 2021)。因此，在評估多感覺過程對入侵的影響時，未來的研究應(yīng)該考慮到個體差異在沉浸中的潛在作用。

鑒于本研究提供的初步證據(jù)表明，創(chuàng)傷后多感覺情緒加工的個體差異與入侵發(fā)展有關(guān)，未來的研究將有利于專門研究創(chuàng)傷模擬過程中情緒信息的多感覺加工是否能預(yù)測隨后的入侵。目前的研究沒有這樣做，因為這里的目的是收集初步證據(jù)，以確定多感覺過程的個體差異是否可能與創(chuàng)傷后的侵入有關(guān)，因此可能被用作認知標記，表明哪些人在經(jīng)歷創(chuàng)傷后更有可能產(chǎn)生不良的心理反應(yīng)。然而，測量創(chuàng)傷模擬中的多感覺情緒識別將是確定創(chuàng)傷周圍多感覺加工是否在形成創(chuàng)傷心理反應(yīng)中發(fā)揮作用的更直接的方法。

4.2 結(jié)論

研究結(jié)果表明，在接觸虛擬現(xiàn)實創(chuàng)傷體驗后，威脅性面孔和聲音的多感官整合程度更高，預(yù)示著入侵的增加。然而，跨模態(tài)干擾的影響也延伸到所有情緒，這表明，對無關(guān)情緒線索的分心更敏感，可能與對創(chuàng)傷的適應(yīng)性更強的心理反應(yīng)有關(guān)。我們的研究結(jié)果首次證明了創(chuàng)傷事件后情緒線索的多感官處理改變與入侵頻率之間的聯(lián)系，并表明多感官處理的差異可能是創(chuàng)傷后心理恢復(fù)的更敏感的生物標志物，而不是單感官處理信息的差異。