预期更新理论可以预测暴露疗法对焦虑症状的缓解效果：来自一项随机临床试验的预测性分析

《Behaviour Research and Therapy》：Expectancy updating predicts anxiety symptom reduction from exposure therapy: Predictive analyses from a randomized clinical trial

　　

托米斯拉夫·D·兹博津内克（Tomislav D. Zbozinek）|本杰明·M·罗森伯格（Benjamin M. Rosenberg）|迈克尔·特雷纳（Michael Treanor）|米歇尔·G·克拉斯克（Michelle G. Craske）

美国加利福尼亚大学洛杉矶分校精神病学系

摘要

我们的目标是评估社交焦虑障碍和恐慌障碍暴露疗法结果的预测因素。具体来说，我们研究了在暴露过程中预期更新或恐惧变化是否能够预测长期的焦虑减轻。我们对84名参与者进行了随机对照试验，评估了两种形式的9次暴露疗法。一种暴露疗法基于抑制性回忆模型（即预期更新），另一种基于习惯化原理（即恐惧减少）。我们的治疗结果指标包括Liebowitz社交焦虑量表和恐慌障碍严重程度量表；这些指标在治疗前、治疗后和3个月随访时进行了分析。我们的潜在预测指标是在暴露过程中收集的，包括对预期结果的预期以及恐惧/焦虑。根据这些指标，我们计算了预期变化（暴露后减去暴露前，平均 across all exposures）、基于理论的计算模型得出的学习率，以及恐惧变化（暴露后减去暴露前，平均 across all exposures）。我们进行了结构方程建模，以评估这些潜在预测指标是否能够预测治疗结果。结果显示，预期变化显著预测了治疗后的焦虑和3个月随访时的焦虑；同样，基于预期的学习率也轻微预测了治疗后的焦虑，并显著预测了3个月随访时的焦虑。相反，恐惧变化并未预测焦虑症状。最后，即使在控制了恐惧变化的情况下，预期变化和基于预期的学习率仍然能够预测长期焦虑。总之，在暴露过程中降低对预期结果的预期可以预测焦虑症状的减轻。暴露疗法可以从旨在更新对预期结果的预期的暴露中受益，而不是仅仅减少暴露过程中的恐惧。

引言

大约41.7%的人口在生命中的某个时刻会遭受焦虑障碍的困扰，全球目前的患病率为4.05%（Javaid等人，2023年；Kessler等人，2012年）。焦虑对生活质量有害，是全球第六大致残原因（Baxter等人，2014年）。暴露疗法是治疗焦虑障碍的金标准方法，它涉及接触引发焦虑的刺激（即暴露），以最终减轻焦虑症状。在临床实践中，大约50%的参与者在接受认知行为疗法（其中暴露疗法是一个主要组成部分）后实现了临床显著的症状缓解（Loerinc等人，2015年），而复发率很高（24-55%）（Scholten等人，2016年）。因此，有必要改进焦虑障碍的治疗方法；其中一个主要策略是更详细地了解暴露疗法的机制，并在临床实践中更精确地针对这些机制。

传统上，治疗师在进行暴露疗法时专注于恐惧习惯化。通常，这包括生成一个恐惧层次结构，从层次结构中的较低项目开始暴露，然后继续进行相同的暴露直到恐惧下降（会话内的恐惧习惯化），然后再进行相同的暴露直到恐惧再次下降（会话间的恐惧习惯化），然后再进入下一个层次项目。最近的抑制性回忆模型基于巴甫洛夫消退原理，关注预测误差学习，这会导致对预期结果的预期变化，而与恐惧的表达无关（Craske等人，2022年）。这种方法涉及设计暴露，以最大化然后反驳客户对引发焦虑的刺激会导致他们所害怕的结果的预期。例如，公开演讲的暴露旨在引发高程度的拒绝预期，从而从没有拒绝的情况中学习预测误差，导致未来公开演讲中的拒绝预期降低。

这两种机制都有理论基础（Craske等人，2008年、2014年、2022年；Foa & Kozak，1986年；Myers & Davis，2007年）。然而，实证证据并不充分或存在矛盾。关于恐惧习惯化，大多数研究表明，暴露过程中的恐惧减少（会话内习惯化）或暴露后的恐惧值降低并不能预测焦虑症状的减轻（Baker等人，2010年；Bluett等人，2014年；Craske等人，2008年；Culver等人，2012年；Harned等人，2015年；Jaycox等人，1998年；Kircanski等人，2012年；Kozak等人，1988a年；McGlade等人，2023年；Meuret等人，2012年；Minnen & Foa，2006a年、2006b年；Peterman等人，2019年；Riley等人，1995年；Sripada & Rauch，2015年；van Minnen & Hagenaars，2002年），尽管有一部分研究表明会话内习惯化与焦虑症状的减轻有关（Berry等人，2009年；Foa等人，1983年；Kozak等人，1988b年；Pitman等人，1996年；Pitman等人，1996年；Roesmann等人，2023年）。此外，会话间的恐惧减少（会话间习惯化）的证据虽然较强但仍然存在矛盾。只有一项研究评估了每次暴露对同一刺激的反应，发现会话间恐惧减少并未预测焦虑症状的减轻（Tsao & Craske，2000年）。在其他研究中，当不确定刺激是否在每次暴露中改变时，一些研究表明会话间习惯化可以预测治疗结果（Baker等人，2010年；Berry等人，2009年；Kozak等人，1988b年；P. J. Lang等人，1970年；Minnen & Foa，2006a年；Sripada & Rauch，2015年），而其他研究则表明不能（Bluett等人，2014年；Kozak等人，1988b年；A. J. Lang & Craske，2000年；P. J. Lang等人，1970年；McGlade等人，2023年；Meuret等人，2012年；Peterman等人，2019年；Tsao & Craske，2000年）。此外，在巴甫洛夫恐惧条件任务中，消退过程中的恐惧减少并不能预测长期的条件性恐惧反应（Plendl & Wotjak，2010年；Prenoveau等人，2013年；Rescorla，2006年；Zbozinek，Tanner，& Craske，2022年）。关于预测误差和对预期结果的预期变化（即预期更新），证据仍然有限。在一项针对社交焦虑障碍、恐慌障碍、广场恐惧症或特定恐惧症的大样本患者研究中，发现预期变化可以预测焦虑症状的减轻（Pittig等人，2023年）。相关地，在暴露过程中省略的恐惧结果比例越高，预测焦虑减轻的效果也越好（Wannemueller等人，2019年）。重要的是，迄今为止还没有研究在同一临床试验中直接比较预测误差和预期更新与恐惧习惯化作为暴露疗法的机制。本报告是首次在临床试验中检验预期更新和恐惧习惯化作为潜在预测因素的研究¹，其中参与者被随机分配到两种暴露疗法之一：一种针对关联预期，另一种针对恐惧习惯化（Treanor等人，2025年）。

计算建模是一种统计方法，它可以i) 检验理论公式与实际数据的匹配程度，以及ii) 根据实际数据从这些理论公式中估计值（Huys等人，2016年）。这种方法能够定量检验基于理论的数学变量是否能够预测具有临床意义的结果，从而提供对临床机制和结果的针对性机制分析。巴甫洛夫条件作用的预测误差公式（Rescorla & Wagner，1972年；Zbozinek，Perez等人，2022年）包括学习率，当应用于暴露疗法时，它表示个体多么快地以及多少地了解到引发焦虑的刺激（例如公开演讲）不会导致预期的恐惧结果（例如社交拒绝）。理论上，如果个体很快了解到公开演讲不会导致拒绝，他们的焦虑症状应该会减轻。理论上，预测误差公式适用于预期测量（Craske等人，2008年、2014年、2022年），但不适用于恐惧习惯化的临床模型（即情绪处理理论）（Foa & Kozak，1986年）。

在本报告中，我们使用了观察数据（暴露前后的预期和恐惧值），以及使用预期数据的计算建模估计的学习率。我们假设预期变化和学习率（从预期数据计算得出）可以预测治疗结果（即焦虑症状的减轻）。为了具体起见，我们检验了恐惧减少是否可以预测治疗结果，并假设它不能。

章节片段

设计

这是一项由评估者盲法进行的随机（1:1；简单/完全随机化）双臂临床优效性试验，针对寻求治疗的患有社交焦虑障碍或恐慌障碍的成年人，在洛杉矶大区进行。加利福尼亚大学洛杉矶分校的机构审查委员会批准了这项试验，所有参与者都签署了同意书。该试验已经预先注册，在试验开始后除了COVID-19的限制外没有其他变化（详见试验方案：\nClinicalTrials.gov

结果

详见图1的结构方程建模结果。为了展示数据并补充图1，见图2，其中包含了i) 预期变化、学习率和恐惧变化，以及ii) 治疗后和3个月随访时的焦虑（每个值都减去了治疗前的焦虑）的散点图。

讨论

本报告研究了焦虑障碍暴露疗法结果的两个潜在预测因素：预期更新（即更新对暴露将导致预期结果的预期）和恐惧习惯化。结果显示，在抑制性回忆条件下，更大的预期变化和更快的学习率（从预期评分得出）都预测了较少的长期焦虑。相反，在两种暴露疗法条件下（抑制性回忆和习惯化），

CRediT作者贡献声明

托米斯拉夫·D·兹博津内克（Tomislav D. Zbozinek）：撰写——审阅与编辑，撰写——初稿，可视化，方法学，概念化。本杰明·M·罗森伯格（Benjamin M. Rosenberg）：撰写——审阅与编辑，正式分析。迈克尔·特雷纳（Michael Treanor）：撰写——审阅与编辑，验证，监督，项目管理，方法学，调查，数据管理，概念化。米歇尔·G·克拉斯克（Michelle G. Craske）：撰写——审阅与编辑，验证，监督，资源管理，项目管理，方法学，调查，

利益冲突声明

作者们没有需要报告的利益冲突。