体性症状の程度が高い人と低い人の間の認知的および感情的な心の理論の違いを調べる:実験的研究

研究のデザイン

私たちは、被験者間の身体的症状の程度を二つのグループに分けた準実験的なデザインを使用しました(詳細は下記を参照)。: 高程度の体細胞症状（HSR）を報告した参加者および低程度の体細胞症状（LSR）を報告した参加者。 実験者は、データ収集およびFaux Pas Recognition Test（FPRT）評価（下記参照）を通じて、参加者のグループメンバーシップに盲目であった。

参加者

募集

参加者はゲッティンゲンとその周辺地域の新聞広告を通じて募集されました。 参加者は参加のために15ユーロを受け取った。 Bogaertsによって確立された手順に続いて、肺、心臓血管、または神経筋疾患、サルコイドーシス、または甲状腺または神経系または胃腸疾患の疾患に罹患していることを示した参加者は、研究から除外された。 さらに、すべての参加者がFPRTで採用されている指示とビネットを理解できるようにするために、ドイツ語の非ネイティブスピーカーは除外されました。

サンプル特性

私たちは、体細胞症状（HSR、LSR）の量に関する極端なグループに属していた健康な参加者のアナログサンプルを研究しました。 郵便審査では、新聞広告に回答した一般集団の123人の参加者（女性90人、男性33人）が症状リスト（SL;Beschwerden-Liste;）を完成させました。 HSRの包含基準は、性別固有のSL規範に従って、最高30のスコアと最低30のパーセンタイルのLSRスコアであった。 包含基準は78人の参加者によって満たされ、そのうち28人は記載された除外基準のために除外された。 最終的なサンプルは、N=50人の参加者（37人の女性、13人の男性）22歳から64歳（46.8±11.7）の間で構成されていました。 HSRグループの参加者は、LSRグループの参加者よりも高齢であり、医療相談や入院が多かった（詳細は表1を参照）。

実験的パラダイム

感情認識と心の情動理論(ERaToM)

Mierらが開発したコンピュータベースのパラダイムは、他の人々の表情から感情を認識する能力(感情認識;ER)と、一致する意図的な状態を割り当てる能力(心の情動理論、aToM)を測定する。 このパラダイムは，ＥＲ，ａｔｏｍ，および制御条件の三つの条件からなる。 各裁判では、2秒間の声明が表示され、続いて3つの異なる感情（喜び、怒り、恐怖）または中立的な表現のいずれかを示す顔の写真が表示されました。 参加者の仕事は、写真の表情が前の声明と一致するかどうかを評価することでした。 写真と同時に、二つの可能な答えが表示され（はい/いいえ）、参加者は対応するボタン（はい/いいえ）を押さなければならなかった。 表示されるステートメントは、条件によって異なります（図。 1): ERについては、この声明は3つの感情状態（この人は怒っている/恐れている/幸せです）のうちの1つを説明しました。 アトムについては、この声明は3つの感情的な意図/行動のうちの1つを記述しました（この人は暴れる/逃げる/応援する）。 参加者は、特定の感情の表情に基づいて描かれた人の行動を予測しなければならなかった。 行動意図の認識は，Ｔｏｍの基本的なプロセスとして解釈できる。 このタスクのすべての意図は感情的な状態によって駆動されたので、MierはそれらをaToMと呼んでいました。 コントロール条件では、文は描写された人の物理的特徴を参照しました（この人は女性/ブロンド/30歳以上です）。 合計90回の試行が疑似ランダム化された順序で表示されました（条件ごとに30回の試行）。

感情認識と心の感情理論（ERaToM）の三つの条件。 ER=感情認識; アトム＝心の情動論

遅れた回答、欠落した回答、および二重の回答に関してエラーの分析が行われました：参加者が二秒の所定の時間枠内に回答しなかった場合（遅延回答）、ま このプロセスの後、正解数は条件ごとに計算され（条件ごとに最大30）、それぞれERとaToMの演算として機能しました。

偽パス認識テスト（FPRT）

FPRTは心の認知理論（cToM）を評価しました。 ストレーベレが翻訳したFPRTのドイツ語版を使用する前に、ドイツ語版の正確さを確認するために、二人のバイリンガルスピーカーによって翻訳がオリジナルと比較された。 それは20の短編小説で構成されており、そのうちの10は偽のpasがコミットされている状況を記述し、他の10は偽のpasのない制御物語です。 各フェイクパスの話の後、実験者は参加者にいくつかの質問をしました。 二つの質問は、参加者が偽のpas（検出）を検出したかどうかをテストしました。 参加者が偽のパスを検出した場合、彼または彼女は六つのさらなる質問をされました: フェイクパスのより深い理解に関する三つの質問（理解）、参加者が主人公の状況に彼または彼女自身を置き、彼/彼女の感情（感情）を推測することができるかどうかをテストする一つの質問に加えて、参加者が一般的に物語（コントロール）を理解しているかどうかを決定する二つのコントロール質問。 参加者が偽のpasを検出できなかった場合（検出なし）、彼または彼女は2つのコントロール質問を直接尋ねられましたが、それ以上の質問はありません。 偽のパスのないコントロールストーリーの後、実験者は三つの質問をしました: 最初のものは、参加者が偽のパス（衰退）がないことに気づいたかどうかを判断し、二つのコントロールの質問は、物語の一般的な理解に関係していました。 参加者が誤ってコントロールストーリーにフェイクパスを割り当てた場合、実験者はフェイクパスがあったかのように六つのフェイクパスの質問（検出、フェイクパスの理解、感情、およびコントロール）を尋ねた（図2参照）。

二つの条件（フェイクパスストーリー、フェイクパスなしのコントロールストーリー）とフェイクパス認識テスト（FPRT）で尋ねられた質問)

フェイクパスの物語では、4つのスケールでの参加者のスコアが計算されました：検出、理解、感情および一般的な理解（コントロールの質問）。 それぞれの正解は、そのスケール上の一点としてカウントされました。 コントロールストーリーでは、減少と一般的な理解（コントロールの質問）の二つのスケールを計算しました。 参加者が偽のパスがないことを正しく認識した場合、減少スケールで二つのポイントがカウントされました。 参加者が誤ってコントロールストーリーに偽のパスを割り当てた場合、彼または彼女は減少スケールでポイントを受け取っていません。 すべての物語の参加者の一般的な理解（コントロールの質問）は、他のスケールとは独立して評価されました。 彼または彼女が偽のパスを検出しなかった場合、または彼または彼女が誤ってコントロールストーリーに偽のパスを割り当てた場合でも、各正解は、そのスケー

物語は参加者に読まれ、参加者はテキストのコピーを持っていたので、書かれたバージョンで物語を同時に追跡することができました。 実験者は口頭で質問をし、MP3レコーダーでセッション全体を記録しました。 データ収集の後、二人の実験者は、事前に定義されたチェックリストを使用して記録を独立して評価した。 最初に、両方の実験者は、ランダムに選択された2人の参加者の回答を別々に評価し、その後の発散評価について議論しました。 それに応じてチェックリストに同意し、改訂した後、手順はさらに七人の参加者と繰り返されました。 インターレート信頼性は、第二の七つのケースの独立した評価から計算され、r=であった。92. これは、実験者がそれ以降とは別に進行するのに十分高いと考えられたため、残りの参加者の回答を評価したのは一人の実験者だけでした。 （七つのケースについては、発散が解決され、分析に使用された合意された値。)

精神計測器

体性症状

SLは、人が身体的症状（息切れ、首や肩の痛みなど）によってどのくらい影響されるかを測定します。 それは24項目それぞれを持つ2つの平行なフォームを持っています。 私たちはこれらを組み合わせて、できるだけ多くの身体的苦情を評価しました。 参加者は、苦情の影響をどのくらい受けたかを0（まったく）から3（強く）までの4点スケールで評価しました。 両方の形態の内部一貫性は、健康な集団で高いことが判明した（α=。93)だけでなく、心理的障害を有するサンプルのために(α=.94) . 同様に、現在のサンプルの内部一貫性は高かった（α＝。97). 両方の平行な形式を含めたので、ノルムサンプルに基づいて百分位数を決定するために、合計値を二つで割った（これにより、最大達成可能なスコアは72 参加者を２つのグループ（ＨＳＲ対ＬＳＲ）に割り当てるために、性別特異的百分位数を使用した。 したがって、スコア≤9に達した女性とスコア≤5に達した男性は、LSR（30最低百分位数）に分類されました。 スコア≥20に達した女性とスコア≥15に達した男性は、HSR（30最高百分位数）に分類されました。

感情的意識

感情的能力アンケート（ECQ;Emotionale Kompetenz Fragebogen;）は、感情を認識し、表現し、適切に対処する能力を評価するアンケートです。 ECQには、自分の感情の認識と理解の四つのサブスケールが含まれています（ES、例えば17。 私は自分の気持ちを簡単に認識することができます）、他人の気持ちの認識と理解（EO、例えば6。 私は簡単に私の友人のさまざまな感情状態を記述することができます）、自分の感情の規制と制御（再、例えば19。 私は私の気持ちを扱うことができます）、感情的な表現力（例、例えば53。 私は簡単に言葉に私の気持ちを置くことができます）。 本研究の目的のために、感情的な意識に関係する二つのサブスケール（ESとEO）を使用した。 これらのサブスケールの内部整合性は良好であった（α ES=。88,α EO=.91);全く同じ値が本研究のために発見されました。

うつ病と不安

ドイツ語版の病院不安とうつ病スケール（HADS）は、先週の不安とうつ病を評価するために使用されました。 HADSは体細胞の徴候に苦しむ臨床人口のために設計され、心配を測定する7つの項目（例えば私は緊張するか、またはoverstrungを感じる）および不況を測定する7つの項目（例えば私は幸せである）から4ポイントスケールで成っている。 両方のサブスケールの内部整合性は満足できる（Cronbachのα=。うつ病および不安の両方について80）および本研究に匹敵する（うつ病サブスケールα=。81、不安サブスケールα=.83) .

正と負の影響

正と負の影響スケジュール（PANAS;）は、正と負の影響を評価するためのアンケートです。 20項目（肯定的な影響を評価する10、例えばアクティブ、強い、誇りに思って、興奮して、否定的な影響を評価する10、例えば神経質、不安、悩んで、有罪）のそれぞれは、1（全く）から5（非常に）までの五点評価尺度で評価される。 両方のスケールの内部一貫性は良好である（aPA=。89,アナ=.85) . 現在のサンプルでは、内部整合性も良好であった（aPA=。91,アナ=.90).

Alexithymia

トロントAlexithymiaスケール（TAS-26;）のドイツ語版は、感情を識別する難しさ、他人に感情を記述する難しさ、外部指向の思考の三つのサブスケールで構成されています。 26項目は、1（強く同意しない）から5（強く同意する）までの五点評価スケールで評価され、合計スコアを計算するために使用することができます。 感情を識別するサブスケールの難しさのための内部一貫性（α=.84)と合計値(α=.81）は、以前のサンプルだけでなく、現在のサンプルでも良好である（感情α=を識別することが困難である。90、合計値α=。87)一方、感情を記述することが困難なサブスケールの内部一貫性(α=.69）と外部指向の思考（α=。67）はあまり満足していませんでした。 このサンプルでは、感情を記述するサブスケールの難しさの内部一貫性はα=であった。76そして、サブスケールの外部指向の思考のために、それはα=でした。52.

手順

SL、人口統計項目（年齢、性別、最高教育）、インフォームドコンセント、健康関連の質問（慢性疾患、投薬の使用、医療相談数、過去12ヶ月の入院数）を含む書面によるスクリーニングが、潜在的な参加者に郵送された。 包含基準（募集とサンプル特性を参照）を満たした参加者は、ゲッティンゲンのGeorg-Elias-Müller心理学研究所で行われた研究の実験室の一部に招待され、参加者のグループメンバーシップに盲目であった二人の女性実験者によって行われた。 研究は約90分続き、二つの部分に分かれていました。 最初の部分では、参加者の原子およびＣＴＯＭを、記載されたパラダイム（Ｅｒａｔｏｍ、ＦＰＲＴ）を用いて評価した。 シーケンス効果を最小限に抑えるために、二つのパラダイムの順序は、参加者の間でバランスをとり、二つのタスクの間に5分の休憩が実装されました。 第二部では、参加者は、TAS-26、ECQ、HADSとPANASを含むアンケートのセットを完了しました。 最後に、参加者は研究の目標について知らされ、質問をする機会がありました。

統計分析

体細胞症状の程度、感情的意識、正と負の影響、alexithymia、ERaToMとFPRTのスコアに関する二つのグループの違いは、共変量として年齢と性別との共分散（ANCOVAs）の独立 サンプルサイズがかなり小さく、年齢や性別の変化が結果に影響を与える可能性があるため、共変量が含まれていました。 グループは年齢差を示した（M HSR=49.76±10.66;M LSR=42.71±12.01;t（47）=2.19、p=。034;表1）。 さらに、以前の研究では、心の理論における女性の優位性が示唆されており、女性の数はグループ間で均等に分布していませんでした（比率は有意に異なら 効果サイズについては、Etaの二乗が報告されます。

グループは不安/うつ病および陽性および陰性の影響（下記参照）に有意差を示したため、さらなる探索的分析を実施しました: ANCOVAsを用いて、自己報告された感情的意識、感情的なToMおよびalexithymiaにおけるHSRとLSRの差が、不安/うつ病および陰性および陽性の影響の違いを制御した後に維持されたかどうかをテストした（後者は追加のファイル1：表S1に記載されている）。 変数間の関係を解析するために，Ｐｅａｒｓｏｎ相関を計算した。 有意水準はp=0.05に設定した。