Электроэнцефалографические особенности больных алкогольной зависимостью с разной эффективностью принятия решений в условиях риска

Обложка

Цитировать

Полный текст

Открытый доступ Открытый доступ
Доступ закрыт Доступ предоставлен
Доступ закрыт Только для подписчиков

Аннотация

С целью выявления нейрофизиологических механизмов, лежащих в основе нарушения принятия решений в условиях риска, проведен сравнительный анализ спектральных показателей электроэнцефалограммы (ЭЭГ) больных алкогольной зависимостью с разной эффективностью принятия ими решений в ряде когнитивных задач. В результате кластер-анализа было выделено две подгруппы больных: с "умеренным" и с "выраженным" дефицитом принятия решений, которые не различались по социально–демографическим и клиническим показателям (р > 0.05). Подгруппа больных с "выраженным" дефицитом принятия решений отличалась статистически значимо меньшими значениями спектральной мощности θ- и α-ритма в центральных (р = 0.018 для θ-ритма и р = 0.017 для α-ритма), теменных (р = 0.031 для θ-ритма и р = 0.014 для α-ритма), затылочных (р = 0,029 для θ-ритма и р = 0.016 для α-ритма) и височных (р = 0.022 слева и р = 0.043 справа для α-ритма) отведениях по сравнению с пациентами с "умеренным" дефицитом принятия решений. Таким образом, в подгруппе больных с "выраженным" дефицитом принятия решений отмечен определенный дефицит тормозных систем головного мозга.

Полный текст

Доступ закрыт

Об авторах

С. А. Галкин

ФГБНУ Научно-исследовательский институт психического здоровья, Томский национальный исследовательский медицинский центр РАН

Автор, ответственный за переписку.
Email: s01091994@yandex.ru
Россия, Томск

Список литературы

  1. Glantz M.D., Bharat C., Degenhardt L. et al. The epidemiology of alcohol use disorders cross-nationally: Findings from the World Mental Health Surveys // Addict. Behav. 2020. V. 102. P. 106128.
  2. Yen F.S., Wang S.I., Lin S.Y. et al. The impact of heavy alcohol consumption on cognitive impairment in young old and middle old persons // J. Transl. Med. 2022. V. 20. № 1. P. 155.
  3. Галкин С.А., Бохан Н.А. Особенности когнитивного процесса принятия решений, основанных на вознаграждении, у больных алкогольной зависимостью // Ж. неврол. и психиатр. им. C.C. Корсакова. 2023. Т. 123. № 2. С. 37.
  4. Пешковская А.Г., Галкин С.А., Бохан Н.А. Когнитивные функции и их нарушения при алкогольной зависимости: обзор актуальных концепций, гипотез и методов исследования // Сибирский психол. журнал. 2023. № 87. С. 138.
  5. Максимова И.В. Когнитивные и электроэнцефалографические изменения у пациентов с алкогольной зависимостью, перенесших судорожный припадок // Сибирский вестник психиатрии и наркологии. 2018. № 2. С. 89.
  6. Arts N.J., Walvoort S.J., Kessels R.P. Korsakoff’s syndrome: A critical review // Neuropsychiatr. Dis. Treat. 2017. V. 13. P. 2875.
  7. Brevers D., Bechara A., Cleeremans A. et al. Impaired decision-making under risk in individuals with alcohol dependence // Alcohol. Clin. Exp. Res. 2014. V. 38. № 7. P. 1924.
  8. Галкин С.А., Бохан Н.А. Нарушения когнитивных механизмов принятия решений, связанных с вознаграждением, при алкогольной зависимости // Ж. неврол. и психиатр. им. C.C. Корсакова. 2023. Т. 123. № 4. С. 98.
  9. Brevers D., Cleeremans A., Goudriaan A.E. et al. Decision making under ambiguity but not under risk is related to problem gambling severity // Psychiatry Res. 2012. V. 200. № 2-3. P. 568.
  10. Levin I., Weller J., Pederson A., Harshman L. Age-related differences in adaptive decision-making: sensitivity to expected value in risky choice // Judgm. Decis. Mak. 2007. V. 2. № 4. P. 225.
  11. Bowden-Jones H., McPhillips M., Rogers R. et al. Risk-taking on tests sensitive to ventromedial prefrontal cortex dysfunction predicts early relapse in alcohol dependency: a pilot study // J. Neuropsychiatry Clin. Neurosci. 2005. V. 17. № 3. P. 417.
  12. Изнак А.Ф., Медведева Т.И., Изнак Е.В. и др. Нарушения нейрокогнитивных механизмов принятия решений при депрессии // Физиология человека. 2016. Т. 42. № 6. С. 18.
  13. Gomez P., Ratcliff R., Perea M. A model of the go/no–go task // J. Exp. Psychol. Gen. 2007. V. 3. № 3. P. 389.
  14. Lejuez C.W., Read J.P., Kahler C.W. et al. Evaluation of a behavioral measure of risk taking: the Balloon Analogue Risk Task (BART) // J. Exp. Psychol. Appl. 2002. V. 8. № 2. P. 75.
  15. Romeu R.J., Haines N., Ahn W.Y. et al. A computational model of the Cambridge gambling task with applications to substance use disorders // Drug Alcohol Depend. 2020. V. 206. P. 107711.
  16. Bull P.N., Tippett L.J., Addis D.R. Decision making in healthy participants on the Iowa Gambling Task: New insights from an operant approach // Front. Psychol. 2015. V. 6. P. 391.
  17. Изнак А.Ф., Изнак Е.В., Медведева Т.И. и др. Особенности спектральных параметров ЭЭГ у больных депрессией с разной эффективностью принятия решений // Физиология человека. 2018. Т. 44. № 6. С. 27.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать
2. Рис. 1. Профиль выделенных вариантов эффективности принятия решений. I — ошибки на сигнал Go в задаче Go/NoGo, II — ошибки на сигнал NoGo в задаче Go/NoGo, III — склонность к риску в тесте BART, IV – "алогизм" в CGT, V — время принятия решений в CGT, VI — выбор колод с высоким риском в IGT.

Скачать (110KB)
Метаданные
3. Рис. 2. Топографические карты фоновой спектральной мощности электроэнцефалограммы (ЭЭГ) в 3–частотных диапазонах в группах больных алкогольной зависимостью, вошедших по результатам кластер–анализа в 1–й кластер (А) и 2–й кластер (Б).

Скачать (137KB)
Метаданные

© Российская академия наук, 2024