Frontiers in Psychology

Die experimentelle Induktion veränderter Bewusstseinszustände (ASC) stellt eine Forschungsmöglichkeit dar, Veränderungen in phänomenologischen Zuständen mit zugrunde liegenden biophysikalischen Mechanismen in Beziehung zu setzen. Es wurde berichtet, dass eine Vielzahl pharmakologischer und nicht-pharmakologischer Methoden Bewusstseinsveränderungen beim Menschen hervorrief, die vom Konsum psychoaktiver Medikamente bis hin zu speziellen Atemtechniken oder sensorischer Deprivation reichten. In psychologischen Experimenten werden die subjektiven Erfahrungen von ASCs typischerweise mit retrospektiven Fragebögen quantifiziert. Hier stellen wir eine Datenbank vor, die als Altered States Database (ASDB) bezeichnet wird und aus Fragebogendaten besteht, die aus Originalforschungsartikeln extrahiert wurden. Die Datenbank enthält Daten aus Artikeln, die in MEDLINE-gelisteten Zeitschriften aus experimentell induzierten veränderten Zuständen veröffentlicht wurden, die mit einem bestimmten Satz standardisierter Fragebögen bewertet wurden. Der vorliegende Datensatz ermöglicht direkte Vergleiche der psychologischen Auswirkungen verschiedener Induktionsmethoden sowie Metaanalysen, um induktionsmethodenspezifische Dosis-Wirkungs-Beziehungen herzustellen.

Hintergrund und Zusammenfassung

Das wissenschaftliche Interesse an veränderten Bewusstseinszuständen ist so alt wie die Ursprünge der modernen Psychologie. ASCs haben die Aufmerksamkeit von Psychologen, Philosophen des Geistes, Psychiatern und in letzter Zeit Neurowissenschaftlern auf sich gezogen. Ein Grund für dieses Interesse ist es, sich mit der Frage zu befassen, was im philosophischen als auch im medizinischen Sinne und aus Gründen der öffentlichen Gesundheit als „normales geistiges Funktionieren“ angesehen werden sollte. Insbesondere die Behandlung psychiatrischer Erkrankungen, bei denen das bewusste Funktionieren pathologisch beeinträchtigt ist, stellt hohe Anforderungen an die Forschung, um die zugrunde liegenden Mechanismen aufzuklären, auf die neue Therapien abzielen könnten. In dieser Forschungslinie begannen Neurowissenschaftler, die experimentelle Induktion von ASCs in Kombination mit Aufzeichnungen der Gehirnaktivität zu nutzen, um neuronale Mechanismen aufzuklären, die Veränderungen im Bewusstsein zugrunde liegen. Neuroimaging-Studien zu Halluzinogenen wie LSD oder Psilocybin haben in letzter Zeit erhebliche öffentliche Aufmerksamkeit erregt (Carhart-Harris et al., 2012, 2016; Muthukumaraswamy et al., 2013; Schmid et al., 2015). Aber auch nicht-pharmakologische Induktionsmethoden von ASCs wie Meditation, sensorische Deprivation oder Atemtechniken rücken in den Forschungsfokus (Corlett et al., 2009).Eine interessante Frage für aktuelle Studien ist, wie die Phänomenologie von ASC-Erfahrungen zwischen verschiedenen Induktionsmethoden, zwischen Individuen und wie sie sich auf pathologische Situationen wie die Phänomenologie von Schizophrenie oder Depression beziehen. Der Goldstandard in der quantitativen experimentellen Forschung zur Messung von ASC-Erfahrungen ist die retrospektive Bewertung mit standardisierten und validierten Fragebögen (Cardeña et al., 2000; Passie, 2007; Schmidt und Majić, 2016). Es wurden mehrere Fragebögen entwickelt, um verschiedene Aspekte von ASC-Phänomenen zu quantifizieren. Wichtig ist, dass betont wurde, dass ein ASC keine bloße quantitative Veränderung einer einzelnen kognitiven Funktion ist (z. B. erhöhte Erregung). Stattdessen ist es ein mehrdimensionales Phänomen (Tart, 1972; Farthing, 1991; Metzner, 2005; Schmidt und Majić, 2016), was bedeutet, dass nicht nur ein Aspekt des Bewusstseins betroffen ist, sondern auch die relative Intensität mehrerer Bewusstseinsaspekte. Solche „phänomenologischen Muster“ können als Faktorstruktur der angewandten psychometrischen Beurteilung operationalisiert werden, d. H. Die individuellen Bewertungen oder Faktorbewertungen eines Fragebogens. Solche psychometrischen Maßnahmen ermöglichen direkte Vergleiche zwischen Induktionsmethoden, individuellen Antworten, gemittelten Gruppenantworten und verschiedenen experimentellen Einstellungen.Basierend auf diesen Maßnahmen haben mehrere Forscher versucht, Taxonomien für verschiedene Arten von ASC-Erfahrungen zu entwickeln, um gemeinsame zugrunde liegende Mechanismen ihrer Entstehung abzuleiten (Dittrich, 1985; Pekala, 1991; Vaitl et al., 2005; Corlett et al., 2009). Solche Versuche wurden jedoch durch das Fehlen einer umfassenden Sammlung psychometrischer Daten eingeschränkt. Die Ergebnisse dieser Maßnahmen sind bisher nur in einzelnen Publikationen zu finden und werden dort oft in unterschiedlichen Formaten berichtet. Das Fehlen einer zentralen Erfassung dieser Daten hat direkte Vergleiche und Metaanalysen verhindert.

Hier präsentieren wir die Altered States Database (ASDB), als eine Sammlung der derzeit verfügbaren psychometrischen Daten zu ASC-Erfahrungen aus verschiedenen Induktionsmethoden. Die ASDB wird Metaanalysen ermöglichen, um Dosis-Wirkungs-Beziehungen und direkte Vergleiche bestehender Daten mit neu generierten Daten herzustellen. Es fördert ferner gemeinsame Standards bei der Bewertung von ASCs für die zukünftige Forschung.

Methoden

Datenquellen

Die ASDB enthält Daten, die aus wissenschaftlichen Artikeln extrahiert wurden. Um eine hohe Qualität der Forschungsberichte zu gewährleisten, sind nur Daten aus Artikeln enthalten, die mit Peer-Review in MEDLINE-gelisteten Zeitschriften veröffentlicht wurden.

Daten aus der quantitativen Bewertung von ASC-Erfahrungen mit standardisierten Fragebögen bilden die Daten in der ASDB. Basierend auf früheren Arbeiten, die Validitäts- und Zuverlässigkeitsmaße sowie die Prävalenz von Fragebögen in der Literatur berücksichtigten, beschränkte sich die ASDB auf Daten aus vier verschiedenen Fragebögen, die als Standardwerkzeuge in der ASC-Forschung angesehen werden können (Passie, 2007; Schmidt und Majić, 2016). Aufgrund der hohen Literaturprävalenz sind Daten aus drei Entwicklungszuständen der Bewertungsskala für veränderte Bewusstseinszustände enthalten, insgesamt sechs verschiedene Fragebögen. Tabelle 1 fasst die Faktorenstruktur der sechs Fragebögen zusammen.

Die Daten wurden von der Erstveröffentlichung der einzelnen Fragebögen (siehe Tabelle 1) bis Ende 2017 aufgenommen.

Literaturrecherche

Wir haben eine systematische Literaturrecherche durchgeführt, um alle Artikel zu identifizieren, die psychometrische Daten enthalten, die aus den sechs standardisierten Fragebögen von Interesse abgeleitet wurden. Zunächst haben wir Google Scholar © verwendet, um die Zitate der Originalpublikationen der Fragebögen und deren methodische Verfeinerungen und Übersetzungen zu identifizieren (die in der Literaturrecherche verwendeten Referenzen sind in Tabelle 1 angegeben). Zweitens haben wir Übersichtsartikel und Artikel verworfen, die nicht in von MEDLINE gelisteten Peer-Review-Zeitschriften veröffentlicht wurden. Als nächstes haben wir Titel und Abstracts manuell überprüft, um Artikel zu identifizieren, die über die Forschung am Menschen mit Primärdaten zur experimentellen Induktion von ASCs berichten. Schließlich, Auf Originalartikel wurde zugegriffen, wo immer möglich, und Methoden- und Ergebnisabschnitte, sowie ergänzendes Material, wurden auf psychometrische Daten überprüft, die aus einer beschriebenen experimentellen Induktion eines ASC abgeleitet wurden.

Nachdem wir eine Liste von Induktionsmethoden aus diesem Suchverfahren erhalten hatten, verwendeten wir entsprechende Suchbegriffe zusammen mit allgemein bekannten Suchbegriffen, um eine MEDLINE-Suche nach einer Erwähnung dieser Induktionsmethoden in Titel, Abstract oder Schlüsselwörtern durchzuführen. Die Liste der resultierenden Artikel wurde wie oben beschrieben auf Artikel überprüft, die möglicherweise geeignete Daten enthalten, jedoch keinen Verweis auf die angewandten Fragebögen enthalten.

Extraktion von Daten

Die identifizierten Artikel berichteten psychometrische Daten in variablen Stilen, z. B. in Tabellen, in Grafiken oder als Inline-Text. Wo numerische Werte zur Verfügung standen, wurden diese direkt in die Datenbank eingegeben. Daten aus Zahlen wurden manuell extrahiert. Mit Standardfehler gemeldete Daten wurden in Standardabweichung umgewandelt und auf zwei Stellen gerundet. Eine zweite Person überprüfte alle extrahierten Daten.

Mehrere Forschungsartikel enthielten nicht standardisierte Messwerte (z. B. absolute Werte anstelle der mittleren Antworten), die nach Bestätigung durch die Autoren des Artikels nach Möglichkeit neu skaliert / standardisiert wurden. Wenn eine Neuskalierung nicht möglich war, wurden Daten aus der Datenbank ausgeschlossen. Etwaige Datenanpassungen sowie Ausschlussgründe werden dokumentiert und zusammen mit dem Gesamtdatensatz zugänglich gemacht.

Datenmodell

Die Datenbank ist in MySQL implementiert. Die gesammelten Fragebögen mit entsprechender Faktor-/Skalenstruktur bildeten die Grundlage für das Datenbankmodell. In Abbildung 1 ist ein vereinfachtes Modell dargestellt, das verschiedene Induktionsmethoden in Verbindung mit möglichen Verabreichungsarten (z. B. „intravenös“, „Kapsel (oral)“ usw.) berücksichtigt.) und Dosierung (z. B. „0,5 mg“). Die Datenbank wurde entwickelt, um Fragebogendaten hauptsächlich im Format von darzustellen Gruppenmittelwert ± Standardabweichung. Das Datenmodell ist auch bereit, Rohdaten einzelner Teilnehmer auf Itemebene zu erfassen, die leider von Forschungsgruppen bisher nicht zur Verfügung gestellt werden. Ein individueller Datensatz (Experiment) wurde definiert als jede eindeutige Kombination von experimentellen Bedingungen und Fragebogen, um zu erfassen, dass ein Forschungsartikel mehrere Datensätze enthalten kann (z. B. führen Anwendungen verschiedener Induktionsmethoden und / oder Dosierungen zu unterschiedlichen Datensätzen). Das Modell enthält ferner die folgenden Datenattribute: PUBMED_ID, DOI, Sprache, in der der Fragebogen angewendet wurde, Stichprobengröße, T / F-Kennung Wenn der Datensatz aus einer Kontrollbedingung stammt (z. B. „Placebo-Verabreichung“), der Zeitpunkt, zu dem der Fragebogen angewendet wurde nach der Anwendung der Induktionsmethode.

Einschränkungen und Aktualisierungen

Die Datenbank ist angeblich vollständig für die bis Ende 2017 veröffentlichten Daten, aber durch menschliches Versagen innerhalb des Literaturscreenings eingeschränkt. Der Umfang der Datenbank ist durch die verfügbaren Daten begrenzt, Es wird jedoch davon ausgegangen, dass die Sammlung neuer Daten für fehlende Kombinationen von Induktionsmethoden angeregt wird, Dosierungen, und Fragebögen. Abhängig von zukünftigen Veröffentlichungen und Entwicklungen in der Quantifizierung von ASCs wird die Datenbank regelmäßig mit (1) neu veröffentlichten Datensätzen (2) Daten aus zusätzlichen und neu entwickelten Fragebögen aktualisiert, sobald Fragebögen eine wesentliche Prävalenz in der Literatur erreichen, um studienübergreifende Vergleiche zu ermöglichen. Letztendlich soll die ASDB um Daten zu physiologischen Maßnahmen wie Neuroimaging-Daten ergänzt werden, um Metaanalysen zu den Zusammenhängen zwischen Phänomenologie und physiologischen Prozessen zu ermöglichen .

Aktualisierungen werden (mit Datum und Versionsnummer) im gleichen Format wie die Originalveröffentlichung (siehe Datensätze) zur Verfügung gestellt, um einen uneingeschränkten offenen Zugang zu den Daten und Transparenz über die Einbeziehung / den Ausschluss von Daten zu gewährleisten, sodass potenzielle menschliche Fehler korrigiert werden können. Aktualisierungen werden von den Datenbankadministratoren und nicht von Benutzern durchgeführt, um die Datenqualität sicherzustellen.

Datensätze

Auf die Datenbank kann auf zwei Arten zugegriffen werden: (1) Datenbankabfragen können gestellt und Ergebnisse www.asdb.info. Ausgabediagramme verfügen über eine Mouse-Over-Funktionalität, um die Originaldaten anzuzeigen und vollen Zugriff ohne Datenbankkenntnisse zu ermöglichen. (2) Daten im Tabellenformat mit allen Originaldaten können aus dem Open Science Framework Repository Schmidt (2018) bezogen werden.

Technische Validierung

Genauigkeit

Alle Datenpunkte wurden von Menschen extrahiert und von einer zweiten Person auf ihre Richtigkeit überprüft. Inklusion/Exklusion sowie etwaige Anpassungen und Normalisierungen der Daten wurden dokumentiert und können zusammen mit dem Gesamtdatensatz bezogen werden.

Vollständigkeit

Die gegebene Suchprozedur macht es wahrscheinlich, dass sie alle relevanten Daten enthält. Wenn Sie jedoch die Originalverweise des Fragebogens nicht zitieren, können Artikel fehlen. Wenn Artikel beaufsichtigt wurden, wenden Sie sich bitte an den entsprechenden Autor, und geeignete Daten werden mit dem nächsten Update in die Datenbank aufgenommen.

Die Datenbank enthält derzeit (01/2018) Daten aus N = 6.861 Berichten über ASC-Erfahrungen, die in N = 315 Datensätzen (definiert als eine einzigartige Kombination aus Induktionsmethode / experimentellen Bedingungen und Fragebogen) gemeldet wurden extrahiert als 2.168 Gesamtdatenpunkte (bestehend aus Mittelwert und Standardabweichung, falls verfügbar). Die Daten wurden aus den folgenden Artikelmengen pro Fragebogen extrahiert: N = 11 APZ; N = 43 5D-ASC; N = 15 11D-ASC; N = 3 PCI; N = 32 STUNDEN; N = 3 MEQ30; und umfassen N = 52 verschiedene Induktionsmethoden.

Hinweise zur Verwendung

Metaanalysen sollten berücksichtigen, dass Informationen zu Abhängigkeiten der Datensätze (z. B. Informationen zu Designs mit wiederholten Messungen) derzeit nicht in der Datenbank bereitgestellt werden.

Autorenbeiträge

TS schrieb das Manuskript und HB trug wesentlich zum Manuskript bei. TS initiierte und betreute das ASDB-Projekt. TS und HB entwarfen die Datenbank. HB implementierte die Datenbankstruktur und den Datenupload. TS beaufsichtigte die Datenextraktion, führte die Qualitätskontrolle durch und ist für die langfristige Wartung verantwortlich.

Erklärung zum Interessenkonflikt

Die Autoren erklären, dass die Forschung in Abwesenheit von kommerziellen oder finanziellen Beziehungen durchgeführt wurde, die als potenzieller Interessenkonflikt ausgelegt werden könnten.

Danksagung

Wir danken Eelke de Vries, Artur Czeszumski, Philipp Kuhnke, Ahmad Dawud, Auss Abbood, Lorenzo Semeia, Natalia Esther Bradwayn, Mohammadreza Baghery, Mina Bakharzi, Ashima Keshava, Kristina Baumgart, Lesley-Ann Mathis, Anastasia Mukhina, Alexa-Nicole Sibly, Paola Suarez, Felix Blind, Öykü Bulca für ihre Literaturbeiträge recherche, Datenextraktion und doppelte Überprüfung der Daten; Renato Garita Figueiredo, Artur Czeszumski für Beiträge zum Datenbankdesign; Hristofor Lukanov für Beiträge zur Website-Visualisierung; Axel Kohler für Beiträge zum Projektmanagement.

TS wurde durch das Fellowprogramm Open Knowledge der Wikimedia Foundation unterstützt.