Frontiers in Psychology

L’induction expérimentale d’états de conscience altérés (ASC) constitue une opportunité de recherche pour relier les changements d’états phénoménologiques aux mécanismes biophysiques sous-jacents. Diverses méthodes pharmacologiques et non pharmacologiques induisaient des altérations de la conscience chez l’homme, allant de la consommation de drogues psychoactives à des techniques de respiration spéciales ou à une privation sensorielle. Dans les expériences psychologiques, les expériences subjectives des ASC sont généralement quantifiées à l’aide de questionnaires rétrospectifs. Ici, nous introduisons une base de données, appelée Base de données des États modifiés (ASDB), composée de données de questionnaire extraites d’articles de recherche originaux. La base de données contient des données d’articles publiés dans des revues répertoriées par MEDLINE provenant d’états modifiés induits expérimentalement qui ont été évalués avec un ensemble spécifié de questionnaires standardisés. L’ensemble de données à portée de main permettra des comparaisons directes des effets psychologiques des différentes méthodes d’induction ainsi que des méta-analyses pour établir des relations dose-réponse spécifiques à la méthode d’induction.

Contexte et résumé

L’intérêt scientifique pour les états de conscience altérés est aussi ancien que les origines de la psychologie moderne. Les ASC ont attiré l’attention des psychologues, des philosophes de l’esprit, des psychiatres et, dernièrement, des neuroscientifiques. L’une des raisons de cet intérêt est d’aborder la question de savoir ce qui devrait être considéré comme un « fonctionnement mental normal” dans un sens philosophique, ainsi que dans un sens médical et des considérations de santé publique. En particulier, le traitement des maladies psychiatriques dans lesquelles le fonctionnement conscient est pathologiquement altéré impose de fortes exigences à la recherche pour élucider les mécanismes sous-jacents qui pourraient être ciblés par de nouvelles thérapies. Dans cette ligne de recherche, les neuroscientifiques ont commencé à utiliser l’induction expérimentale des ASC en combinaison avec des enregistrements de l’activité cérébrale pour élucider les mécanismes neuronaux sous-jacents aux altérations de la conscience. Des études de neuroimagerie sur des hallucinogènes tels que le LSD ou la psilocybine ont récemment attiré l’attention du public (Carhart-Harris et al., 2012, 2016; Muthukumaraswamy et coll., 2013; Schmid et coll., 2015). Mais les méthodes d’induction non pharmacologiques des ASC telles que la méditation, la privation sensorielle ou les techniques de respiration entrent également dans le champ de recherche (Corlett et al., 2009).

Une question intéressante pour les études actuelles est de savoir comment la phénoménologie des expériences ASC se compare entre différentes méthodes d’induction, entre individus et comment elles se rapportent à des situations pathologiques telles que la phénoménologie de la schizophrénie ou de la dépression. L’étalon-or de la recherche expérimentale quantitative pour mesurer les expériences ASC est l’évaluation rétrospective avec des questionnaires standardisés et validés (Cardeña et al., 2000; Passie, 2007; Schmidt et Majić, 2016). De multiples questionnaires ont été élaborés pour quantifier différents aspects des phénomènes ASC. Fait important, il a été souligné qu’un ASC n’est pas un simple changement quantitatif dans une seule fonction cognitive (par exemple, une excitation élevée). Il s’agit plutôt d’un phénomène multidimensionnel (Tart, 1972; Farthing, 1991; Metzner, 2005; Schmidt et Majić, 2016), ce qui signifie que non seulement un aspect de la conscience est affecté, mais que l’intensité relative de plusieurs aspects de la conscience change. De tels « modèles phénoménologiques » peuvent être opérationnalisés comme la structure factorielle de l’évaluation psychométrique appliquée, c’est-à-dire les cotes individuelles, ou scores factoriels, d’un questionnaire. De telles mesures psychométriques permettent des comparaisons directes entre les méthodes d’induction, les réponses individuelles, les réponses de groupe moyennées et différents paramètres expérimentaux.

Sur la base de ces mesures, plusieurs chercheurs ont tenté de développer des taxonomies pour différents types d’expériences ASC afin de déduire les mécanismes sous-jacents communs de leur émergence (Dittrich, 1985; Pekala, 1991; Vaitl et al., 2005; Corlett et coll., 2009). Cependant, ces tentatives ont été limitées par l’absence d’une collection complète de données psychométriques. À l’heure actuelle, les résultats de ces mesures ne peuvent être trouvés que dans des publications individuelles où ils sont souvent présentés sous différents formats. L’absence d’une collecte centrale de ces données a empêché des comparaisons directes et des méta-analyses.

Nous présentons ici la Base de données Altered States (ASDB), comme une collection des données psychométriques actuellement disponibles sur les expériences ASC de diverses méthodes d’induction. La BSA permettra aux méta-analyses d’établir des relations dose-réponse et de comparer directement les données existantes avec les données nouvellement générées. Il favorise en outre des normes communes dans l’évaluation des ASC pour la recherche future.

Méthodes

Sources de données

La Base de données contient des données extraites d’articles scientifiques. Pour assurer la haute qualité des rapports de recherche, seules les données des articles publiés avec évaluation par les pairs dans des revues répertoriées par MEDLINE sont incluses.

Les données de l’évaluation quantitative des expériences de NCP avec des questionnaires normalisés constituent les données de la Base de données. Sur la base de travaux antérieurs, compte tenu des mesures de validité et de fiabilité ainsi que de la prévalence du questionnaire dans la littérature, la BSA s’est limitée aux données de quatre questionnaires différents, qui peuvent être considérés comme les outils standard de la recherche sur les ASC (Passie, 2007; Schmidt et Majić, 2016). Les données de trois états de développement de l’échelle d’évaluation des États altérés de conscience sont incluses en raison de sa prévalence élevée dans la littérature, ce qui se résume à six questionnaires différents au total. Le tableau 1 résume la structure factorielle des six questionnaires.

Les données ont été incluses à partir de la publication initiale des questionnaires individuels (voir tableau 1) jusqu’à fin 2017.

Recherche documentaire

Nous avons effectué une recherche documentaire systématique pour identifier tous les articles contenant des données psychométriques dérivées des six questionnaires standardisés d’intérêt. Tout d’abord, nous avons utilisé Google Scholar © pour identifier les citations des publications originales des questionnaires ainsi que leurs raffinements méthodologiques et leurs traductions (les références utilisées dans la recherche documentaire sont fournies dans le tableau 1). Deuxièmement, nous avons éliminé les articles de revue et les articles qui n’étaient pas publiés dans des revues à comité de lecture répertoriées par MEDLINE. Ensuite, nous avons sélectionné manuellement des titres et des résumés pour identifier les articles faisant état de recherches sur l’homme avec des données primaires sur l’induction expérimentale des ASC. Enfin, des articles originaux ont été consultés, dans la mesure du possible, et des sections sur les méthodes et les résultats, ainsi que des documents supplémentaires, ont été sélectionnés pour les données psychométriques dérivées d’une induction expérimentale décrite d’un ASC.

Après avoir obtenu une liste de méthodes d’induction à partir de cette procédure de recherche, nous avons utilisé des termes de recherche correspondants ainsi que des termes de recherche de connaissances communes pour effectuer une recherche MEDLINE pour toute mention de ces méthodes d’induction dans le titre, le résumé ou les mots clés. La liste des articles résultants a été triée comme décrit ci-dessus pour inclure des articles qui pourraient contenir des données appropriées sans inclure de référence aux questionnaires appliqués.

Extraction de données

Les articles identifiés ont rapporté des données psychométriques dans des styles variables, par exemple dans des tableaux, des graphiques ou sous forme de texte en ligne. Partout où des valeurs numériques étaient disponibles, celles-ci étaient directement entrées dans la base de données. Les données des figures ont été extraites manuellement. Les données déclarées avec erreur type ont été transformées en écart type et arrondies à deux chiffres. Une deuxième personne a vérifié toutes les données extraites.

Plusieurs articles de recherche contenaient des mesures non standardisées (p. ex., déclaration de scores absolus au lieu de réponses moyennes), qui ont été rééchelonnées/normalisées après confirmation par les auteurs de l’article, dans la mesure du possible. Si la redimensionnement n’était pas possible, les données étaient exclues de la base de données. Tous les ajustements de données, ainsi que les raisons d’exclusion, sont documentés et accessibles avec l’ensemble de données global.

Modèle de données

La base de données est implémentée dans MySQL. Les questionnaires collectés avec la structure factorielle/échelle correspondante ont constitué la base du modèle de base de données. Un modèle simplifié est présenté à la figure 1, qui rend compte des différentes méthodes d’induction liées aux modes d’administration possibles (par exemple, « i.v.”, « capsule (orale)”, etc.) et la posologie (par exemple, « 0,5 mg”). La base de données a été conçue pour représenter les données du questionnaire principalement sous la forme d’une moyenne de groupe ± écart-type. Le modèle de données est également préparé pour capturer des données brutes de participants individuels au niveau de l’élément, qui malheureusement n’est pas encore disponible par les groupes de recherche. Un ensemble de données individuel (expérience) a été défini comme toute combinaison unique de conditions expérimentales et de questionnaire permettant de comprendre qu’un article de recherche peut contenir plusieurs ensembles de données (par exemple, les applications de différentes méthodes d’induction et / ou dosages aboutissent à des ensembles de données différents). Le modèle contient en outre les attributs de données suivants: PUBMED_ID, DOI, langue dans laquelle le questionnaire a été appliqué, taille de l’échantillon, identifiant T/F si l’ensemble de données provient d’une condition de contrôle (par exemple, « administration de placebo”), le moment où le questionnaire a été appliqué après l’application de la méthode d’induction.

Limitations et mises à jour

La base de données est censée être complète pour les données publiées jusqu’à la fin de 2017, mais limitée par une erreur humaine dans la sélection de la littérature. La portée de la base de données est limitée par les données disponibles, mais est supposée stimuler la collecte de nouvelles données pour les combinaisons manquantes de méthodes d’induction, de dosages et de questionnaires. En fonction des publications futures et des développements dans la quantification des ASC, la base de données sera régulièrement mise à jour avec (1) des ensembles de données nouvellement publiés (2) des données provenant de questionnaires supplémentaires et nouvellement développés, dès que les questionnaires atteindront une prévalence substantielle dans la littérature pour permettre des comparaisons globales de l’étude. À terme, la base de données sera complétée par des données sur des mesures physiologiques telles que des données de neuroimagerie, afin de permettre des méta-analyses sur les relations entre la phénoménologie et les processus physiologiques.

Les mises à jour seront mises à disposition (avec la date et le numéro de version) dans le même format que la publication originale (voir les enregistrements de données) assurant un accès ouvert aux données et une transparence sur l’inclusion / l’exclusion des données permettant de corriger les erreurs humaines potentielles. Les mises à jour seront effectuées par les administrateurs de la base de données et non par les utilisateurs pour assurer la qualité des données.

Enregistrements de données

La base de données est accessible de deux manières: (1) Les requêtes de base de données peuvent être posées et les résultats visualisés via une interface Web sur www.asdb.info . Les graphiques de sortie ont une fonctionnalité de survol de la souris pour afficher les données d’origine et fournir un accès complet sans aucune compétence de base de données. (2) Les données sous forme de tableau contenant toutes les données originales peuvent être obtenues à partir du référentiel Open Science Framework Schmidt (2018).

Validation technique

Précision

Tous les points de données ont été extraits par des humains et ont été revérifiés par une deuxième personne. L’inclusion / exclusion ainsi que tout ajustement et normalisation des données ont été documentés et peuvent être obtenus avec l’ensemble de données global.

Exhaustivité

La procédure de recherche donnée le rend susceptible de contenir toutes les données pertinentes. Cependant, le fait de ne pas citer les références originales du questionnaire peut entraîner l’absence d’articles. Si les articles ont été supervisés, veuillez contacter l’auteur correspondant, et les données appropriées seront incluses dans la base de données lors de la prochaine mise à jour.

La base de données actuellement (01/2018) contient des données provenant de N = 6 861 rapports d’expériences ASC qui ont été rapportés dans N = 315 ensembles de données (définis comme une combinaison unique de méthode d’induction / conditions expérimentales et questionnaire) qui ont été extraits en 2 168 points de données totaux (constitués de moyenne et d’écart type, si disponible). Les données ont été extraites des quantités suivantes d’articles par questionnaire: N = 11 APZ; N = 43 5D-ASC; N = 15 11D-ASC; N = 3 PCI; N = 32 HEURES; N = 3 MEQ30; et comprennent N = 52 méthodes d’induction différentes.

Notes d’utilisation

Les méta-analyses devraient tenir compte du fait que les informations sur les dépendances des ensembles de données (par exemple, les informations sur les plans de mesures répétées) ne sont actuellement pas fournies dans la base de données.

Contributions de l’auteur

TS a écrit le manuscrit et HB a largement contribué au manuscrit. TS a lancé et supervisé le projet ASDB. TS et HB ont conçu la base de données. HB a mis en œuvre la structure de la base de données et le téléchargement des données. TS a supervisé l’extraction des données, effectué le contrôle de la qualité et est responsable de la maintenance à long terme.

Déclaration sur les conflits d’intérêts

Les auteurs déclarent que la recherche a été menée en l’absence de relations commerciales ou financières pouvant être interprétées comme un conflit d’intérêts potentiel.

Remerciements

Nous tenons à remercier 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 pour avoir participé à la cérémonie de remise des prix contributions à la recherche documentaire, à l’extraction de données et à la double vérification des données; Renato Garita Figueiredo, Artur Czeszumski pour les contributions à la conception de la base de données; Hristofor Lukanov pour les contributions à la visualisation du site Web; Axel Kohler pour les contributions à la gestion de projet.

TS a été soutenu par le Fellowprogram Open Knowledge de la Wikimedia foundation.