는 실험적 유도국어(ASC)구성하는 연구의 기회 관계의 변화 현상학적 상태를 근본적인 생물물리학적 메커니즘이 있습니다. 의 다양한 약리학 및 비 약리학적인 방법이 보고되었을 유도하는 의식이 변경에서 인간,에 이르기까지 소비의 정신치료 약물의 특별한 호흡법 또는 감각 부족에 시달린 것으로 나타났다. 심리학 실험 내에서 ASCs 의 주관적 경험은 일반적으로 회고 설문지로 정량화됩니다. 여기에서는 원래의 연구 기사에서 추출한 설문지 데이터로 구성된 Asdb(Altered States Database)라고 불리는 데이터베이스를 소개합니다. 데이터베이스에 포함된 데이터에서 출판된 논문에는 MEDLINE 장 저널에서 실험적으로 유도된 변경된 상태는 평가 했으로 지정한 설정하는 표준화된 설문입니다. 데이터 집합을 손에서 허용할 것이 직접 비교하의 심리적 효과는 다른 감응작용 방법뿐만 아니라 메타 분석을 설정하는 감응작용 방법은 특정한 용량-반응 관계입니다.
배경 및 요약
변화된 의식 상태에 대한 과학적 관심은 현대 심리학의 기원만큼 오래되었습니다. ASCs 는 심리학자,마음의 철학자,정신과 의사,그리고 최근에 신경 과학자들의 관심을 끌었습니다. 그 이유 중 하나 관심 문제를 해결하기 위해 무엇을 고려되어야”정상적으로 작동하는”철학적뿐만 아니라,의학적 감각과 공공 건강 고려 사항입니다. 특히,처리의 정신과 질환에서는 의식적 기능은 병리학적으로 장애인을 둔 강한 요구에 연구를 하는 근본 메커니즘이 될 수 있는 대상에는 새로운 치료법. 이 라인에서의 연구,신경과학자기 시작했을 활용하는 실험의 유도 ASCs 조합에서의 녹음과 두뇌 활동을 하는 신경 메커니즘을 기본으로 변경 의식이다. LSD 나 실로시 빈(psilocybin)과 같은 환각제에 대한 신경 영상 연구는 최근 상당한 대중의 관심을 얻었다(Carhart-Harris et al.,2012,2016;Muthukumaraswamy 외.,2013;슈미드 외., 2015). 그러나 명상,감각 박탈 또는 호흡 기술과 같은 Asc 의 비 약리학 적 유도 방법도 연구 초점으로 이동하고 있습니다(Corlett et al., 2009).
중 하나 흥미로운 질문에 대한 현재 연구하는 방법의 현상학 ASC 경험에 비교하여 다른 감응작용 방법,개인 간 및 어떻게 관련되는 병리적인 상황과 같은 현상은 정신분열증이나 우울증이 있습니다. ASC 경험을 측정하기위한 정량적 실험 연구의 황금 표준은 표준화되고 검증 된 설문지를 사용한 회고 평가입니다(Cardeña et al. 그 결과,그 결과,그 결과,그 결과,그 결과,그 결과,그 결과,그 결과,그 결과,그 결과,그 결과. ASC 현상의 다른 측면을 정량화하기 위해 여러 설문지가 개발되었습니다. 중요한 것은 ASC 가 단일인지 기능(예:상승 된 각성)의 단순한 양적 변화가 아니라는 것이 강조되었습니다. 대신,그것은 다차원 현상(타트,1972;파딩,1991;Metzner,2005;슈미트와 Majić,2016 년)의미하는 것 뿐만 아니라 하나의 측면의 의식은 영향을 받는지만,상대적 강도의 여러 측면을 의식을 변경합니다. 이러한”현상 학적 패턴”은 적용된 심리 측정 평가의 요인 구조,즉 설문지의 개별 등급 또는 요인 점수로 작동 될 수 있습니다. 이러한 심리 조치를 직접 비교하는 감응작용 방법,개인 응답을,그룹 평균 응답과 다른 실험적인 설정합니다.
에 따라 이러한 조치는,여러 개의 연구자가 시도한 분류 체계 개발에 대한 다양한 유형의 ASC 경험을 추론하는 일반적인 기본 메커니즘의 출현(디트리치,1985;Pekala,1991;Vaitl et al.,2005;Corlett 외., 2009). 그러나 이러한 시도는 심리 측정 데이터의 포괄적 인 수집이 부족하여 제한되었습니다. 지금까지 이러한 조치의 결과는 종종 다른 형식으로보고되는 개별 출판물에서만 찾을 수 있습니다. 이러한 데이터의 중앙 수집이 부족하여 직접 비교 및 메타 분석이 방지되었습니다.
여기서 우리는 변경된 상태 데이터베이스(ASDB),컬렉션으로 현재 사용 가능한 심리에서 데이터 ASC 경험을에서 다양한 유도 방법이 있습니다. ASDB 는 메타 분석이 용량-반응 관계를 수립하고 새로 생성 된 데이터와 기존 데이터를 직접 비교할 수있게합니다. 그것은 향후 연구를위한 ASCs 의 평가에서 공통 표준을 더욱 촉진합니다.
방법
데이터 소스
ASDB 는 과학 기사에서 추출한 데이터를 포함합니다. 연구 보고서의 높은 품질을 보장하기 위해 MEDLINE 에 나열된 저널에 피어 리뷰로 게시 된 기사의 데이터 만 포함됩니다.
표준화 된 설문지를 사용한 ASC 경험의 정량적 평가의 데이터는 ASDB 의 데이터를 구성합니다. 기반으로 이전 작업을 고려하여,유효성 및 신뢰성을 측정뿐만 아니라 질의 보급에 문학,ASDB 이 제한되고있는 데이터에서는 네 가지 질문지,으로 간주 될 수 있는 표준 도구를 ASC 연구(Passie,2007;슈미트와 Majić,2016). 데이터 세 개발국의 의식의 상태를 변경 평가 규모가 포함되어 있으로 인해 그것의 높은 문학 발병,합산하는 여섯 가지 질문지입니다. 표 1 은 6 개의 설문지의 요인 구조를 요약 한 것입니다.
표 1. 설문지 및 그 요인/규모-데이터가 포함 된 구조.
데이터는 2017 년 말까지 개별 설문지(표 1 참조)의 초기 게시부터 포함되었습니다.
문헌 검색
우리는 실시하는 체계적인 문헌 검색을 식별하는 모든 기사를 포함하는 심리에서 파생된 데이터는 여섯 표준화된 설문지의 관심입니다. 첫째,우리가 사용되는 Google 학술검색©를 식별하는 앞으로 인용을 원래의 간행물의 설문지와 자신의 방법론적인 개선과 번역(참조에 사용되는 문학을 연구하는 표 1). 둘째,우리는 MEDLINE 에 상장 된 동료 검토 저널에 게재되지 않은 리뷰 기사와 기사를 폐기했습니다. 다음으로,우리는 수동으로 상영된 제목과 초록을 식별하는 기사를 보고 인간의 연구와 주요 데이터에서 실험적 유도 ASCs. 마지막으로,원래의 문서 액세스 가능 및 방법 및 결과 섹션뿐만 아니라,보충 자료를,상영되었을 위한 심리하는 데이터 파생 되었에서 설명한 실험적 유도 ASC.
를 얻은 후에 목록을 유도하는 방법을 이 검색에서 절차,우리가 사용되는 해당 검색 용어를 함께 검색 용어의 일반적인 지식을 실시 MEDLINE 검색에 대한 모든 언급 이들의 유도 방법 제목에 추상적인,또는 키워드가 있습니다. 목록 결과 기사를 상영되었으로 위에서 설명하는 기사를 포함 포함할 수 있는 적합한 데이터 동안 실패에 대한 참조를 포함하도록 적용된 설문입니다.
데이터의 추출
식별된 기사를 보고한 심리에서 데이터 변수일,예를 들면,테이블,그래프,또는-라인 텍스트입니다. 숫자 값을 사용할 수있는 곳이면 데이터베이스에 직접 입력되었습니다. 수치의 데이터는 수동으로 추출되었습니다. 표준 오차로보고 된 데이터는 표준 편차로 변환되어 두 자리 숫자로 반올림되었습니다. 두 번째 사람은 추출 된 모든 데이터를 두 번 확인했습니다.
여러 가지의 연구 논 포함된 표준화되지 않은 조치(예를 들어,보고 절대적인 점수를 대신 평균 응답),는 다시 조정/표준화된 후 확인 작가에 의해 문서의 가능한 경우. 재검토가 불가능한 경우 데이터가 데이터베이스에서 제외되었습니다. 제외 이유뿐만 아니라 모든 데이터 조정은 전체 데이터 세트와 함께 문서화되고 액세스 가능합니다.
데이터 모델
데이터베이스는 MySQL 에서 구현됩니다. 해당 요인/척도 구조를 가진 수집 된 설문지는 데이터베이스 모델의 기초를 형성했습니다. 단순화된 모형에 표시된 그림 1 위해 계정이 다른 감응작용 방법을 연결 가능한 모드의 관리(예를 들어,”i.v.,” “캡슐(구강)”등입니다. 복용량을 줄이려면 의사와상의해야합니다. 데이터베이스는 주로 그룹 평균±표준 편차의 형식으로 설문지 데이터를 나타내도록 설계되었습니다. 데이터 모델은 또한 준비를 캡처 원시 데이터의 개별 참가자에 항목 수준,불행하게도 지금까지 사용할 수 있는 연구 그룹이 있습니다. 개인 데이터 집합(실험)었으로 정의 고유 한 조합의 실험 조건하고 설문지를 캡처하는 하나의 연구 문서를 포함할 수 있는 데이터는 여러(예를 들어,응용 프로그램의 다른 감응작용 방법 및/또는 용량과 다른 데이터 집합). 모델에는 다음 데이터 특성이 추가로 포함됩니다: PUBMED_ID,DOI,언어,질문에 적용되었고,샘플 크기,T/F 식별자는 경우에 데이터 집합에서 유래 조건(예를 들어,”위약 관리”),시간 설문지 적용한 후 응용 프로그램의 유도 방법입니다.
그림 1. ASDB 에 대한 데이터 모델. 정신 측정 데이터를 구성된 엔티티 및 관계(단순화)와 함께 저장하는 일반 데이터 모델.
제한 및 업데이트
데이터베이스는 가정으로 완료하는 데이터에 대한 발표가 끝날 때까지의 2017 년만 제한되여 인간의 오류가 내에서 문학을 심사입니다. 의 범위는 데이터베이스에 의해 제한된 사용할 수 있는 데이터입니다,그러나,가정을 자극하는 컬렉션의 새로운 데이터 누락의 조합이 방법을 유도,용량,그리고 유효하지 않습니다. 에 따라 향후 출판 및 발전에서의 정량화 ASCs,데이터베이스가 정기적으로 업데이트와 함께(1)새로 출판된 데이터 집합(2)데이터에서 추가 및 새로 개발된 설문지로 설문 조사에 도달한 보급에 문학을 허용하는 연구-핵심 비교할 수 있습니다. 궁극적으로 ASDB 될 것으로 보충된 데이터에 대한 생리적 조치 등 neuroimaging 데이터를 허용하는 메타 분석에 관계 사이 현상학 및 생리 프로세스입니다.
업데이트가 제공 될 것입니다(날짜와 버전 번호)에서와 동일한 형식으로 원래의 발행(참조 데이터 기록)을 보장하기 전 데이터에 액세스하고 투명성에 대한 데이터를 포함/제외할 수 있도록 올바른 잠재적인 인간의 오류가 있습니다. 업데이트는 데이터 품질을 보장하기 위해 사용자가 아닌 데이터베이스 관리자가 수행합니다.
데이터 레코드
데이터베이스는 두 가지 방법으로 액세스 할 수 있습니다.www.asdb.info. 출력 그래프에는 마우스 오버 기능이있어 원본 데이터를 표시하고 데이터베이스 기술없이 전체 액세스 권한을 제공합니다. (2)모든 원본 데이터를 포함하는 테이블 형식의 데이터는 Open Science Framework 저장소 Schmidt(2018)에서 얻을 수 있습니다.
기술적 유효성 검사
정확
모든 데이터의 포인트를 추출하여 인간과되었을 두 번의 정확성을 검증하여 두 번째 사람입니다. 포함/제외뿐만 아니라 데이터의 조정 및 정규화가 문서화되었으며 전체 데이터 세트와 함께 얻을 수 있습니다.
완전성
주어진 검색 절차는 모든 관련 데이터를 포함 할 가능성이 있습니다. 그러나 설문지의 원래 참조를 인용하지 않으면 누락 된 기사가 발생할 수 있습니다. 기사가 감독 된 경우 해당 작성자에게 문의하면 적합한 데이터가 다음 업데이트와 함께 데이터베이스에 포함됩니다.
데이터베이스가 현재(01/2018)의 데이터가 포함되어 있 N=6,861 보고서의 ASC 경험에서 보고되었 N=315 데이터 집합(으로 정의 고유 한 조합의 유도법/실험 조건과 질문서)를 추출되었으로 2,168 총 데이터 포인트(구성의 평균과 표준편차,는 경우 사용할 수 있습니다). 데이터 추출되었는 다음과 같은 양의사당 설문지:N=11APZ;N=43 5D-ASC;N=15 11D-ASC;N=3PCI;N=32HRS;N=3MEQ30;그리고 구성하는 N=52 다른 감응작용 방법이 있습니다.
사용 노트
메타 분석을 고려해야는 정보의 종속성을 데이터세트(예를 들어,에 대한 정보를 반복되는 조치)는 현재 제공하지 않는 데이터베이스에서.
저자 기고
TS 는 원고를 썼고 hb 는 원고에 실질적으로 기여했다. TS 는 ASDB 프로젝트를 시작하고 superintended. TS 와 HB 는 데이터베이스를 설계했습니다. Hb 는 데이터베이스 구조와 데이터 업로드를 구현했습니다. TS 는 데이터 추출을 감독하고 품질 관리를 수행하며 장기 유지 보수를 담당합니다.
이해의 충돌 문
저자가 선언하는 연구가 수행되었의 부재에서 어떠한 상업 또는 금융 서비스를 제공하는 것으로 해석될 수 있는 잠재적인 이해의 충돌.
감사
우리는 감사하고 싶 Eelke 드 브리스,아르투르 Czeszumski,필리 Kuhnke,Ahmad Dawud,Auss Abbood,로렌조 Semeia,나탈리아 에스더 Bradwayn,Mohammadreza Baghery,미나 Bakharzi,Ashima 힌두,크리스티나 Baumgart,레슬리 앤 마르스,아나스타샤 Mukhina,Alexa-니콜 Sibly,파올라즈 펠릭스 블라인드,Öykü Bulca 을 위해 공헌하는 문학 연구,데이터 추출,두 번의 검사 데이터,레나토 Garita Figueiredo, 아르투르 Czeszumski 에 대한 기여하는 데이터베이스 디자인;Hristofor Lukanov 을 위해 공헌하는 웹사이트 시각화; 프로젝트 관리에 대한 기여에 대한 액셀 쾰러.
TS 는 위키 미디어 재단의 Fellowprogram Open Knowledge 에 의해 지원되었습니다.
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