アルコール報酬の動機:ヒトにおけるプログレッシブ比静脈内アルコール自己投与の予測因子

ボランティアは電話インタビューで事前にスクリーニングされ、最初のスクリーニング訪問のために連れてこられました。身体検査と病歴、肝機能と日常的な血液化学の血液検査、違法薬物の尿検査を実施しました。最近の飲酒歴は、90日間のタイムラインフォローバック(TLFB)31 およびアルコール使用障害識別テスト(AUDIT)32を使用して評価されました。 参加者は、臨床的に重大な医学的問題、過去2〜4週間にアルコールと相互作用することが知られている処方箋または店頭(OTC)薬の使用、生涯または物質またはアルコール依存の現在の診断がある場合、除外された。現在、アルコール使用障害の治療を求めている。臨床的に有意な離脱症状の存在(臨床研究所離脱評価(CIWA)のスコア>8)33、または女性の妊娠。他のIVアルコール投与研究には、アルコール依存症の生涯診断を受けた参加者、ならびに参加者が非治療を求めている場合には現在の参加者が含まれていた。 アルコール報酬のモチベーションに対するアルコール期待値の役割をよりよく理解するために、アルコール効果アンケート(AEFQ)34 が投与されました。さらに、主観的回答尺度をベースライン時および段階的に研究セッション中に収集し、CAIS経験アンケート(CEQ)、アルコール衝動アンケート(AUQ)35 および薬物効果アンケート(DEQ)36を使用したアルコールの影響を調べた。プログレッシブ・レシオ・ワークの尺度には、すべての報酬にわたるボタン押下の総数、偽ボタン押下の総数(ボタンを押すための不完全な試み/または最大率よりも速く押す)、総報酬時間(アルコールのためにボタンを押すのに費やした時間)、ボタン押下の平均速度、および偽ボタン押下率が含まれる。その他の措置には、ピークBrAC、平均BrAC、獲得した総報酬、および消費された総エタノールが含まれていました。これらの措置には、セッションのプライミング部分は含まれません。 データは、一般線形モデル単変量を使用して分析され、男性と女性のIV-ASA測定値(表1)と低応答者と高応答者(表2)を比較しました。ピアソンのr相関分析は、セッション1およびセッション2のIV-ASA測定値(図3)およびIV-ASA測定値を最近の飲酒歴測定値(図4)と比較するために実施された。最後に、一般線形モデル単変量解析を実施して、プライミング段階におけるアルコール期待値(図5)と主観的応答尺度(図6)およびピーク主観応答スコア(図7)について、低応答者と高応答者を比較しました。 115人の健康な非アルコール依存の参加者がこの研究のために募集された。16人の参加者は、可用性の問題のために除外され、8人は2回目の 注入来院中のシステムクラッシュのために、6人は医学的理由(すなわち、低血圧、失神など)、および1人は包含基準を満たしていない(すなわち、アルコール依存症診断)。したがって、合計84人の参加者が最終分析に使用された。サンプルは54.8%が男性(n = 46)、67.9%が白人/白人(n = 57)と同定された。 表3 は、分析サンプルの人口統計をまとめたものである。 性差の影響は、飲酒歴測定とセッション結果の両方について評価された(表1)。女性と男性は、AUDITおよびTLFB 90 Daysによって報告された最近の飲酒歴測定において有意差はなかった。セッション尺度に関しては、統計的に有意な唯一の性差は、消費されたEtOHの総量であった。この有意差は、男性の方が女性よりもアルコール分布の総体水分量が多いことを考えると予想され、これらの薬物動態学的差異はプログラムによって調整される。セックスは、その後のすべての分析において共変であった。 参加者のサブセット (N = 11) が 2 つの同一のセッションを完了しました。ピアソンのr相関係数は、ピークBrACのセッション1とセッション2の自己管理変数、獲得した総報酬、ボタン押下の総数、およびボタン押下の平均速度を比較して計算された。ピアソンのrの範囲は0.81から0.96(P ≤0.002)であった。すべての自己投与測定について、プログレッシブ比法について高い試験 – 再試験信頼性があった(図3)。相関係数は、自己管理尺度間の内部一貫性を調べるためにも使用された。ピアソンのrの範囲は0.71から0.96(p<0.01)であった。予想通り、報酬の総数は、注入されたピークBrAC、平均BrAC、および総EtOHと強く相関していた(データは示さず)。 予想通り、自己管理行動にはかなりのばらつきがあった(図8)。セッションデータと最近の飲酒履歴を比較することで、過去90日間の飲酒日数が実験室での飲酒行動と密接に関連していることがわかりました(図4)。これらの関連には、ピークBrAC、平均BrAC(図には示されていない)、および総EtOHなどの定期的な測定値が含まれる。平均率や偽ボタン押下率などのシステム固有の測定も、最近の飲酒履歴測定と関連していました。ピアソンのrの範囲は0.257から0.314(p≤0.025)であった。 セッション全体を通してアルコールを求める行動と主観的反応との関係を評価するために、獲得した総報酬に対して中央値分割(中央値= 5)を実施し、低応答者と高応答者とラベル付けされた2つのグループを得た。ハイレスポンダーは、過去90日間の総飲酒量と過去90日間の大量飲酒日数の飲酒履歴測定値が有意に高かった(表2)。予想通り、高応答者は、低応答者よりもセッション中に注入のために有意に多くの回数を押され、それらの報酬のために働くのにより多くの時間を費やした(すべてのpの<0.001)。主観的応答は、PRプライミング段階の間とPR自己投与段階の間のベースラインにおけるグループ平均を比較することによって分析された。低応答者は、認知障害および身体障害(p = 0.022)の期待を含む、ベースライン時のアルコールの全体的な負の期待(p = 0.023)をより多く報告した(図5)。 プライミング段階では、低応答者と高応答者はCEQとDEQの両方の測定値で有意に異なっていました(図6)。高応答者は、次の飲み物にもっとお金を払っても構わないと思っていたでしょう(p = 0.038)。低応答者はプライミング後にアルコールをより多く感じ(p = 0.001)、プライミング後により酔いしれ<感じた(p 0.001)。 オープンバーPRフェーズでは、アルコールの「好き」(p = 0.014)と「欲しい」(p = 0.001)というDEQ尺度で、高応答者と低応答者が有意に異なっていました(図7)。高応答者は、AUQ合計スコア(p = 0.003)に見られるように、アルコールに対するより高い渇望を有していた。彼らはまた、オープンバーのPRフェーズの終わりに次の飲み物にもっとお金を払うことをいとわなかった(p < 0.001)。 図1:材料のテストセッションのセットアップ IVポンプ、作業ボタン、ラップトップ、およびソフトウェアからのデータ入力画面のセットアップの概略図。 この図の拡大版を表示するには、ここをクリックしてください。 図 2: イベントのタイムライン プライミングセッションのタイムライン、アドリブセッション、および収集されたメジャー。 この図の拡大版を表示するには、ここをクリックしてください。 図3:n = 11人の被験者が2つの同一セッションを実施する際のテスト-再テストの信頼性。 セッション 1 は x 軸上にあり、セッション 2 は Y 軸上にあります。セッション1とセッション2の飲酒測定の間には、ピークBrAC、獲得した総報酬、ボタンの総押下回数、およびボタンの平均押下率について統計的に有意な相関がありました。 この図の拡大版を表示するには、ここをクリックしてください。 図4:最近の飲酒歴とセッション対策 90日間のタイムラインフォローバック(TLFB)を使用した過去の飲酒履歴と自己管理セッション中の飲酒測定との間の統計的に有意な関係のグラフィカル表現。 この図の拡大版を表示するには、ここをクリックしてください。 図5:アルコールの期待値 ベースライン時のアルコール期待値は、低応答者と高応答者の間で有意に異なっていた。低応答者は、ベースライン時のアルコールによる全体的な悪影響、特にアルコールの結果としての認知的および身体的障害の増加を期待していた。*p < 0.05 この図の拡大版を見るにはここをクリックしてください。 図6:プライミング段階後の主観的反応 20分マークでの主観的応答は、低応答者と高応答者の間で有意に異なっていた。ハイレスポンダーは、CEQが示すように、プライミング後の次の飲み物にもっとお金を払うことをいとわなかった。低応答者は、DEQによって示されるように、プライミング直後にアルコールをより直接的に感じ、より酔っていると感じた。*p < 0.05;**p < 0.01;p < 0.001 この図の拡大版を表示するには、ここをクリックしてください。 図7:プログレッシブ比オープンバーフェーズ中の主観的反応 オープンバーフェーズ中の主観的反応は、低応答者と高応答者の間で有意に異なっていた。高いレスポンダーは、DEQでアルコールが好きでアルコールを欲しがっているというより高いピークスコアを報告しました。彼らはまた、AUQでアルコールに対するより高いピーク渇望または衝動を報告した。ハイレスポンダーは、CEQが示すように、オープンバーフェーズの終わりに次の飲み物にもっとお金を払うことをいとわなかった。*p < 0.05;**p < 0.01;p < 0.001 この図の拡大版を表示するには、ここをクリックしてください。 図8:BrAC軌道 グラフは、セッション全体(プライミングフェーズを含む)中に予測されたBrAC軌道を文書化します。10分時点で、ほとんどの参加者はプライミング段階に望ましいBrACであった30mg/dL BrACを達成した。自己管理段階における変動性は、参加者間の違いに対するパラダイムの感受性を反映している。 この図の拡大版を表示するには、ここをクリックしてください。 女性 (N = 38) 男性 (N = 46) 飲酒歴: 総ドリンク 92.8 ± 120.7 93.9 ± 72.9 飲酒日 25.1 ± 12.9 27.7 ± 14.3 1日あたりの飲み物 3.3 ± 2.3 3.4 ± 1.6 大酒飲みの日 8.9 ± 11.5 6.4 ± 9.1 セッション対策: ピークブラアック 34.6 ± 17.7 37.9± 21.0歳 平均ブラアック 21.4 ± 15.6 23.3 ± 18.7 獲得した報酬の合計 5.4 ± 3.3 5.5 ± 3.8 消費された総EtOH(グラム)** 16.8 ± 7.6 25.6 ± 15.0 ボタンの押下回数 2035.2 ± 2657.1 2940.7 ± 5179.5 誤ボタンの押下回数 445.7 ± 828.2 585.0 ± 1112.4 合計報酬時間 1146.9 ± 1277.3 1460.0 ± 1643.3 ボタンの平均押下率 1.9 ± 1.1 2.3 ± 1.6 偽ボタンが小数部を押す 0.12 ± 0.12 0.16 ± 0.14 偽ボタンが小数部を押す 0.12 ± 0.12 0.16 ± 0.14 表1:飲酒対策における性差 最初のパネルは、90日間のタイムラインフォローバック(TLFB)測定を報告します。男性と女性は、飲酒歴の尺度に関して有意差はなく(p > 0.05)、実験室の外でも同様に飲酒したことを示している。2 番目のパネルには、セッション消費メジャーが表示されます。男性と女性は、消費されたエタノールの総量(**p = 0.005)でのみ有意に異なっていた。この差は、全身水の性差に見合ったものであり、おそらく同等のピークBrACsを達成するために必要な消費量の違いを反映している。 低レスポンダー (N = 45) 高応答者 (N = 39) 飲酒歴: 合計ドリンク数* 73.5 ± 48.4 116.4 ± 129.4 飲酒日 24.8 ± 13.6 28.7 ± 13.7 1日あたりの飲み物 3.2 ± 1.6 3.7 ± 2.3 大酒飲みの日* 5.7 ± 7.4 9.6 ± 12.6 セッション対策: ピーク ブラアック** 26.4 ± 12.4 47.9 ± 20.0 平均 BrAC** 12.6 ± 9.5 33.8 ± 17.4 獲得した報酬の合計** 2.5 ± 1.6 8.7 ± 1.9 消費された総EtOH(g)** 15.2 ± 6.6 29.1 ± 14.4 ボタンの押下回数** 225.1 ± 242.1 5191.8 ± 5046.0 偽ボタンの押下回数** 37.9 ± 75.3 1080.5 ± 1240.9 合計報酬時間** 386.4 ± 961.3 2393.7 ± 1246.9 ボタンの平均押下率** 1.7 ± 1.4 2.6 ± 1.4 偽ボタンが分数を押す** 0.09 ± 0.11 0.20 ± 0.13 表2:飲酒履歴測定における低応答者と高応答者の違い。 この表は、90日間のタイムラインフォローバック(TLFB)測定と静脈内自己管理措置(IV-ASA)を報告しています。低応答者と高応答者は、総飲酒日数と大量飲酒日数で有意に異なっていた(すべてのpの<0.05)。これらの違いは、これらの参加者が実験室でのPR行動にも反映された異なる飲酒歴を持っていることを示しています。低レスポンダーは、ハイレスポンダーよりもIV-ASA測定値が有意に低かった(すべてのpの<0.001)。 建てる 平均± S.D. (パーセント) 性 女性 38 (45.2%) 男性 46 (54.8%) 競走 白い 57 (67.9%) アフリカ系アメリカ人/黒人 12 (14.3%) アジア人 9 (10.7%) 混血 5 (6.0%) 不明 1 (1.2%) 年齢 24.8 ± 3.0 教育の年 15.9 ± 3.0 世帯収入 中央値 $30,000–$39,999 表3:分析サンプルの人口統計。 この表は、サンプルの特性の内訳を示しています。