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[数据分析基础] Psychological Science:支持性教养可改善青少年期贫困对成年期 [复制链接]

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发表于 前天?17:50 |只看该作者 |倒序浏览

? ?在贫困环境中长大的儿童,其大脑发育容易出现各种不良变化。来自乔治亚大学的Gene H. Brody等人在Psychological Science验证了一种假设:接受支持性教养将抵消青少年期生活在贫困环境对成年后的认知和情绪调节的网络连通性带来的影响

本研究所采取的样本是自生活在南方农村的非裔美国青年( N = 119 );评估11 - 13岁和16 -18岁时的贫困状况,以及他们接受支持性教养的情况。在被试25岁时,使用fMRI研究中央执行网络【central-executivenetwork,CEN】和情绪调节网络【emotion-regulationnetwork , ERN 】的静息态功能连接。

其结果发现:在接受支持性教养水平较低的被试中,其生活在贫困中的时间越长,两脑区之间的网络连通性越差;而在接受支持性教养水平较高的被试中,则没有这样的发现。

前言

在美国,有20% 的儿童生活于贫困环境下,另有20% 的儿童生活在贫困线边缘。对所有儿童来说,贫困会影响身心健康、认知发展和受教育程度等。已有研究发现,在低的社会经济地位环境中成长,可能会对执行控制、情绪处理和调节等脑区的结构和功能产生持久的影响。

以往的研究主要是对单个脑区活动进行的研究;对多个脑网络之间的研究较少。越来越多的研究者意识到,高阶认知和情感功能依赖于多个脑区构成的网络,而非某个单独脑区。因此,本研究考察青少年期贫困与成年期中央执行网络和情绪调节网络间的静息态功能连接关系。

此外,并非所有在贫困中长大的儿童和青少年都会出现不良影响。最近的研究表明,高敏感、低冲突、给予情感支持的教养方式会消除这些影响。并且支持性教养对CEN(中央执行网络)和ERN(情绪调节网络)的发展起重要作用。因此作者针对青少年期生活在贫困中的非裔美国青年提出假设:青春期接受支持性教养水平较低,其CEN和ERN间的连接程度较差;若青春期接受的支持性教养水平较高时,CEN和ERN的连接程度正常。

方法

1、 数据基本信息

从一项大型的纵向研究中招募119名来自农村的25岁的右利手非裔美国青年。在研究初期,从佐治亚州农村社区随机招募到年龄在11 岁(M=11.2,SD=0.34 )的 667个家庭。在被试19岁时,由于资金限制,随机抽取500 人采集数据基本信息。经过T检验(连续变量)和卡方检验(分类变量)得到:随机抽取的子样本与原始样本在家庭贫困状况、单亲家庭状况、家庭收入、父母年龄、父母与子女关系、父母抑郁或儿童自尊与自我控制等方面没有差异。当被试到25岁时,从19岁时抽取的 500 名被试样本中随机抽取119名被试来采集核磁数据。因头动过大等问题,剔除28名被试;最终样本量为91(编码为0 的女性比例为52%,男性对应编码为1)。

具体方法家庭贫困程度:

在被试11 - 13岁和16- 17岁时,根据抚养者提供家庭收入和家庭规模来计算家庭收入与基本需求的比率(家庭收入基本需求比 = 家庭收入 / 家庭规模贫困阈值, income-to-needsratios)。收入基本需求比值低于1代表低于贫困线,记1分。根据联邦准则(M = 1.89, SD = 1.64),对5个维度的贫困状态得分求和,以此来确定被试处于贫困的年限。

支持性教养:

采用广泛使用的2个量表对被试在11-13岁和16-17岁间接受的支持性教养进行评估。涉及到支持性教养量表(The Supportive-InvolvedParenting Scale)测量鼓励、参与、交流等内容,Cronbach’s??α值为0.76 - 0.84。无效争论量表(Ineffective ArguingInventory)用以评估父母与青少年解决冲突的程度(并不是扩大冲突);高分代表冲突尚未得到解决,Cronbach’s α值为0.75到0.79。两种量表均在 5 中评估波中取平均值并进行标准化(r = –.60, p < .01)。从涉及到支持性教养的分数中减去无效争论量表分数来描述教养方式。


MRI采集:

型号:GE Signa HDxt 3-Tesla scanner。

结构像参数:TR = 7.8 ms;

回波时间 = 3.1 ms;

翻转角 = 20°;FOV= 25.6cm;

矩阵大小 = 256 × 256;

轴向层数 = 160;160contiguous 1-mm axial slices,

分辨率 = 1 * 1 * 1 ,单位: mm

功能像参数(单次扫描梯度回波脉冲序列):

TR = 2s;

回波时间 = 25 ms;

翻转角 =90°;

FOV = 225× 225 mm;

矩阵大小 = 64 × 64,层数 = 38;

分辨率 = 3.5 mm3

静息态数据:扫描2次,每次4分钟。并要求被试睁着眼睛,看一个固定的十字架自由冥想。

图像分析

图像预处理:

预处理软件采用AFNI(Analysis of Functional Neuroimages ,AFNI)。

功能像数据:进行了时间层矫正、头动矫正、去除掉前4个时间点,以及去掉头动过大的数据(大于 0.2mm , 超过体素25%);借用T1像将个体空间图像到MNI标准空间(两步配准法);空间平滑(采用6 mm的高斯核);带通滤波范围为0.009Hz –0.08 Hz。最后只回归了6个头动方向及其对时间的导数这几个协变量。

功能连接分析:

1、对每个体素的原始时间序列数据去均值,并转换为百分比信号变化分数【 percentage-signal-change scores 】。

2、计算特定脑区内所有体素在每个时间点的平均信号变化百分比,作为ROI种子点数据。

3、计算每个ROI信号值与其他ROI的所有体素间的皮尔逊相关系数,以此作为静息态FC值。采用Fisher-Z 变换将r值转换为Z分数,并对每个ROI求平均。

4、最后,对所有可能的连接的Z 分数求平均值,以此来计算出反映网络所有可能节点连通性的最终值。

CEN(中央执行网络)模板和ERN(情绪调节网络)模板均选用已公开发表论文提供的模板。对于每个ROI的小球半径设为5mm。表1给出了ROI的坐标,图1 给出了CEN和ERN网络中ROIs的轴状位和矢状位视图。

篇幅限制,阅读全文请点击链接??https://mp.weixin.qq.com/s/HRVQPeLRgHXQGIE399NEFw

原文

Brody, G. H., Yu,T., Nusslock, R., Barton, A. W., Miller, G. E., Chen, E.,... & Sweet, L. H.(2019). The Protective Effects of Supportive Parentingon the RelationshipBetween Adolescent Poverty and Resting-State FunctionalBrain ConnectivityDuring Adulthood. Psychological science.


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