不同手机依赖程度大学生的抑制控制特点

目的:考察不同手机依赖程度大学生的抑制控制特点,为设计有针对性的干预措施提供依据。方法:采用手机成瘾指数量表(MPAI)从150名大学生中筛选出高、低手机依赖大学生各30名(MPAI的17个条目中有8个及以上条目做出肯定回答者为高手机依赖组,8个以下条目做出肯定回答者为低手机依赖组),采用停止信号范式来比较两组大学生的抑制控制差异。结果:高手机依赖大学生停止信号反应时(SSRT)长于低手机依赖大学生[(292.0±89.4)ms vs.(241.1±95.7)ms,P<0.05],而无信号反应时(NSRT)短于低手机依赖大学生[(494.2±103.8)ms vs.(597.6±108.9)ms,P<0.01]。结论:本研究提示,高手机依赖大学生的抑制控制能力差于低手机依赖大学生。

不同程度网络成瘾者的行为抑制能力

目的:研究网络成瘾者的行为抑制能力。方法:采用停止信号任务,用3(受试类型)×3(靶刺激与停止信号延迟的时间间隔SSD:250ms、500ms和750ms)混合设计,比较重度网络成瘾者(N=11)、中度成瘾者(N=15)和非成瘾者(N=15)行为抑制能力的差异。结果:(1)在停止信号任务中,受试类型在500ms和750ms水平上错误率差异有统计学意义,重度成瘾组得分最高[(44.55±37.91)vs.(73.41±30.42)],中度成瘾组次之[(8.67±16.55)vs.(18.33±26.38)],非成瘾组最低[(4.50±15.39)vs.(6.33±15.20)];在250ms水平上,受试类型错误率边缘显著,重度成瘾组(27.96±39.11)高于中度成瘾组(1.50±3.51)和非成瘾组(3.50±11.53)。重度成瘾组在750ms水平上错误率均高于250ms和500ms水平上;中度成瘾组在750ms水平上错误率高于250ms水平上;非成瘾组在3个SSD水平上的错误率差异无统计学意义。(2)在无停止信号任务中,重度成瘾组的反应时最短(136.01±123.73)ms,中度成瘾组次之(356.09±177.09)ms,非成瘾组最长(495.88±197.74)ms,(P<0.001)。结论:网络成瘾与个体的行为抑制能力有关,行为抑制能力较低的个体可能更容易导致网络成瘾。

未成年犯与中学生抑制控制能力的比较研究

本文采用停止信号范式,对停止信号范式是否适用于未成年犯,以及未成年犯与中学生的抑制控制能力是否有差异进行了研究。结果发现,未成年犯的信号反应概率随着停止信号延迟(SSD)的增加而增加;未成年犯在停止信号反应时(SSRT)上比中学生要显著地长,而在无信号反应时(NSRT)上比中学生要显著地短。结果表明,停止信号范式适用于未成年犯;未成年犯的抑制控制能力比中学生差。

攻击性与抑制控制关系的研究综述

攻击性是一种心理特征,是一种意图,也可能是一种人格特质。当个体表现出攻击性时便产生了攻击行为。抑制控制是指对优势反应的抑制,是执行功能的重要成分。随着攻击性研究的不断深入和认知神经科学的影响,研究者开始从认知的角度对攻击性进行探讨,攻击性与抑制控制关系的研究逐渐成为热点。本文对攻击性和抑制控制的定义、相关理论、研究范式及两者关系的研究成果进行了概述,并对未来研究做出展望。

双选择Oddball范式在行为抑制控制研究中的应用

行为抑制控制是个体对自身不恰当的、冲动的行为模式的抑制控制.这一功能对于人类的生存适应具有重要意义.Go/Nogo范式和Stop Signal范式(停止信号范式)是研究行为抑制控制及其认知神经基础的经典实验范式.在Go/Nogo范式中,被试仅对Go刺激做按键反应而对Nogo刺激不做反应.因此,该范式反映个体行为抑制控制功能的行为学指标过于依赖正确率,并且在提取抑制相关神经活动指标时难以排除运动相关因素的干扰,另一方面,停止信号范式要求通过梯度变化停止信号间隔,以保证被试在大约50%试次成功停止而另外50%试次停止失败,从而计算出反映行为抑制控制功能的停止信号反应时间,因此该范式损失了准确率指标,并且难以克服Go反应所诱发的神经活动对停止信号所诱发神经激活的污染.鉴于此,本研究组引入了双选择Oddball范式以期有效控制上述干扰因素,从而获得可灵敏反映行为抑制控制功能的综合性行为指标和神经生理指标.以反应时代价与准确率代价为主要行为学指标,双选择Oddball范式已被证实可以用于3个方面的研究:(i)可以用于行为抑制控制功能的个体差异研究(以性别差异为例);(ⅱ)可以用于研究个体内行为抑制控制的影响因素(以情绪及其强度为例);(ⅲ)可以用于物质成瘾的相关研究(以吸烟成瘾为例).这提示双选择Oddball范式可以广泛应用于行为抑制控制能力及其影响因素的灵敏测量与干预评估研究中.