- 1Facultad de Psicología y Sociología, Universidad de Shenzhen, Shenzhen, China
- 2Laboratorio clave de Shenzhen de ciencias cognitivas afectivas y sociales, Universidad de Shenzhen, Shenzhen, China
El trastorno de adicción a Internet (DIA) se asocia con deficiencias en la comunicación social y la evitación del contacto social. Se ha planteado la hipótesis de que las personas con DAI pueden tener una capacidad reducida de empatía. El propósito del presente estudio fue examinar el procesamiento de la empatía por el dolor de otros en DAI. Los potenciales relacionados con eventos producidos en respuesta a imágenes que muestran a otras personas en situaciones dolorosas y no dolorosas se registraron en sujetos 16 IAD y controles saludables 16 (HC). Los componentes N1, P2, N2, P3 y el potencial positivo tardío se compararon entre los dos grupos. Se observaron interacciones de grupo × imagen robusta para N2 y P3. Las imágenes dolorosas provocaron mayores amplitudes de N2 y P3 que las imágenes no dolorosas solo en el grupo de HC pero no en el grupo de IAD. Los resultados de este estudio sugieren que tanto los procesos automáticos tempranos como los procesos cognitivos tardíos de empatía por el dolor pueden verse afectados por las DAI. Este estudio proporciona evidencia psicofísica de déficits de empatía en asociación con la IAD. Se necesitan estudios adicionales que combinen medidas multidimensionales de empatía para confirmar estos hallazgos.
Introducción
El trastorno de adicción a Internet (DIA) se ha descrito como una incapacidad para controlar el uso de Internet a pesar de las graves consecuencias negativas y, en general, se conceptualiza como una adicción conductual (Tam y Walter, 2013; D'Hondt et al., 2015; Kuss y López-Fernández, 2016), que representa un impedimento específico que implica el uso indebido de la web en línea y / o fuera de línea, y es principalmente relevante para las generaciones jóvenes (Grant et al., 2010; Balconi et al., 2017). Aunque si la IAD es un trastorno mental per se sigue siendo controvertido, los problemas sociales y de salud pública relacionados con la DIA son claros y los correlatos neuronales de la DIA han comenzado a ser explorados (D'Hondt y Maurage, 2015).
Se ha sugerido que la IAD puede tener algunos puntos en común con el abuso de sustancias. Por ejemplo, los individuos con IAD muestran una disminución en la capacidad de control ejecutivo, lo que se refleja en la falta de capacidad para inhibir el comportamiento una vez que se ha iniciado o para abstenerse de comportarse después de un período de abstinencia (Brand et al., 2014; D'Hondt y Maurage, 2015). Los estudios electrofisiológicos han demostrado una reducción de las amplitudes de N2 en los ensayos NoGo en una tarea Go / NoGo, así como una reducción de la negatividad frontal media (NMF) en los ensayos incongruentes de la tarea Stroop, hallazgos que sugieren un deterioro del control ejecutivo (Dong et al., 2011). Además, los individuos con IAD también muestran un procesamiento deficiente de los estímulos sociales, como las caras. He et al. (2011) Se encontró que en comparación con los controles sanos (HC), los sujetos con DAI mostraron una reducción de P1 y N170 en el procesamiento de caras.
La empatía se refiere a la capacidad de compartir y comprender las emociones o sentimientos de los demás (Decety y Lamm, 2006). Experimentar la empatía se basa en la integración de dos componentes: un sistema automático de contagio emocional temprano y un sistema cognitivo de nivel superior que permite la autorregulación y la elaboración de las situaciones (Decety y Jackson, 2004; Mella et al., 2012). La capacidad de empatizar con los demás ha sido considerada como crucial para las interacciones sociales exitosas (Hetu et al., 2012). Se ha encontrado que la cantidad de uso de Internet se correlaciona inversamente con la capacidad de interactuar con otras personas (Engelberg y Sjoberg, 2004). En consecuencia, las personas con IAD a menudo descuidan sus vidas sociales (Joven, 1998a). Por lo tanto, la empatía puede ser un factor influyente en la disminución progresiva de las interacciones sociales de la vida real entre los usuarios de Internet (Melchers et al., 2015).
Sin embargo, los estudios que se centran en las bases neuronales del procesamiento empático en DAI son todavía muy raros. Hasta el momento, hasta donde sabemos, solo dos estudios han investigado la empatía en las DAI. En primer lugar, Melchers et al. (2015) se obtuvo evidencia de una relación negativa entre la adicción a Internet y la empatía, como lo demuestra la empatía autonotificada y las puntuaciones problemáticas de uso de Internet (Melchers et al., 2015). En segundo lugar, un estudio de potencial relacionado con eventos (ERP) encontró que los jóvenes con DAI mostraron una diferencia reducida en las amplitudes N2 entre los estímulos dolorosos y no dolorosos en comparación con los HC cuando procesan imágenes que muestran dolor en otros (Wang et al., 2014). El primer estudio mencionado fue un estudio exploratorio de correlación y el segundo involucró a una población muy específica (niños abandonados urbanos chinos), lo que limita su generalización.
Se ha demostrado que la empatía por el dolor involucra dos procesos temporales distintos. El primero es un proceso inicial de abajo hacia arriba, automático, reflejado por los componentes N1, P2 y N2 que se corresponden con el contagio emocional y el intercambio afectivo. En segundo lugar, hay un proceso cognitivo controlado de arriba hacia abajo, reflejado por los componentes P3 y de potencial positivo tardío (LPP) que regula las respuestas empáticas y hace una clara distinción entre sí (Fan y Han, 2008; Mella et al., 2012; Sessa et al., 2014). El proceso de abajo hacia arriba se refiere al contagio emocional inconsciente y automático y al intercambio afectivo desencadenado involuntariamente al observar el dolor de los demás, que no está influenciado por instrucciones o demandas de tareas. El proceso controlado de arriba hacia abajo, por otro lado, se refiere al proceso que está bajo el control de las intenciones del observador y puede ser modulado voluntariamente por factores como las instrucciones, las demandas de tareas, la experiencia previa, las relaciones sociales, etc. (Fan y Han, 2008). Por lo tanto, este modelo puede ayudarnos a resolver qué etapa de empatía puede verse afectada en las DAI.
La DAI puede ser comórbida con otros estados psiquiátricos, especialmente depresión y ansiedad (Sanders et al., 2000; Yen et al., 2007; Wei et al., 2012; Lai et al., 2015). Los individuos deprimidos muestran una conciencia reducida de la emoción de los demás, el reconocimiento de la emoción deteriorada y los déficits en la empatía y la toma de perspectiva [para su revisión, (Kupferberg et al., 2016)]. La ansiedad también puede reducir las respuestas empáticas afectivas al dolor de los demás (Negd et al., 2011). Por lo tanto, la depresión y la ansiedad comórbidas pueden ser factores de confusión influyentes en el presente estudio. Por lo tanto, empleamos criterios de exclusión para la detección de signos de depresión o ansiedad.
El objetivo del presente estudio fue explorar cómo el procesamiento del dolor de los demás puede ser diferente entre las personas con DAI y HC. Supusimos que los IAD serían menos sensibles o menos discriminatorios para el dolor de otros que los HC. Si la etapa automática temprana de empatía se ve afectada, debería ser evidente en el N1 (Ibañez et al., 2011; Lyu et al., 2014), P2 (Rutgen et al., 2015), y / o N2 (Cui et al., 2016a) componentes. Por el contrario, si el procesamiento voluntario de arriba hacia abajo se ve afectado, entonces debería ser evidente en el P3 y / o LPP (Ibañez et al., 2011).
Materiales y Métodos
Declaración de Ética
Todos los procedimientos de investigación fueron aprobados por el Comité de Ética Médica de la Escuela de Medicina de la Universidad de Shenzhen de acuerdo con la Declaración de Helsinki. Todos los participantes recibieron un consentimiento informado por escrito una vez que entendieron completamente el estudio.
Participantes
Un número total de participantes de 16 con IAD y 16 HC fueron reclutados de universidades locales. No hubo diferencias significativas entre los dos grupos con respecto a la edad, la capacidad de entrega y la educación. Utilizamos la prueba de adicción a Internet (IAT) de Young para detectar la IAD (Joven, xnumxb). Todos los sujetos con DIA tenían una puntuación de ≥ 40 en el IAT (Nota: las puntuaciones de IAT en 40 – 60 indican una leve adicción a Internet; 60 – 80 indican una adicción a Internet moderada; y 80 – 100 indican una adicción a Internet en el servidor). Además, dado que la DAI puede ser comórbida con otros estados psiquiátricos, especialmente la depresión y la ansiedad, excluimos a los participantes en la DAI que obtuvieron una calificación ≥ 40 en la Escala de Depresión de Autoevaluación de Zung (SDS) (Zung, 1965) o la Escala de Ansiedad de Autoclasificación de Zung (SAS) (Zung, 1971(Las puntuaciones de corte son 53 para SDS y 50 para SAD en la norma china). Los criterios de exclusión para la IAD y los participantes de control fueron los siguientes: embarazo, historial de lesión en la cabeza y otros trastornos neurológicos por abuso de sustancias o dependencia en los últimos meses de 6.
Los estímulos
Los estímulos visuales utilizados fueron imágenes que muestran las manos / antebrazos / pies de una persona en situaciones dolorosas o no dolorosas, que se han utilizado en estudios de ERP anteriores (Meng et al., 2012; Meng et al., 2013). Todas las situaciones representadas en estas imágenes fueron eventos ordinarios en la vida diaria. Todos los eventos que se muestran en las imágenes no dolorosas se correspondieron con los de las imágenes dolorosas, pero sin el componente nociceptivo (Figura 1A). Había 60 imágenes dolorosas y 60 imágenes no dolorosas en total. Todos ellos tenían el mismo tamaño de 9 × 6.76 cm (ancho × alto) y 100 píxeles por pulgada. La luminosidad, el contraste y el color se combinaron entre imágenes dolorosas y no dolorosas. Los estudios anteriores han confirmado que las imágenes dolorosas y no dolorosas fueron significativamente diferentes en las dimensiones de la intensidad del dolor, el nivel de excitación y la valencia emocional, según la calificación autoinformada (Meng et al., 2012).
FIGURA 1. (A) Ejemplos de las imágenes (panel izquierdo: imagen dolorosa; panel derecho: imagen no dolorosa); (B) Estructura de un ensayo. Cada prueba comenzó con una fijación de 500 ms, después de un intervalo aleatorio de 400 – 700 ms, la imagen apareció durante un máximo de 2000 ms y los participantes debían juzgar si la imagen era dolorosa o no dolorosa tan pronto y con la mayor precisión posible. La imagen desapareció cuando se dio una respuesta. El ISI entre los ensayos fue 800 – 1200 ms al azar.
Procedimientos experimentales
La visualización del estímulo y la adquisición de datos de comportamiento se realizaron utilizando el software E-Prime (versión 2.0, Psychology Software Tools, Inc., Boston, MA, Estados Unidos). Durante la tarea, los participantes se sentaron cómodamente en una habitación con protección eléctrica de aproximadamente 90 cm desde una pantalla de computadora en color de 15 pulgadas.
Se pidió a los participantes que observaran imágenes. En cada prueba, se presentó una fijación en una pantalla blanca para 500 ms, seguido de un intervalo en blanco de 400 a 700-ms. Luego, la imagen de destino se presentaría durante un máximo de 2000 ms. El ISI entre los ensayos fue 800 – 1200 ms al azar (Figura 1B). Los participantes fueron instruidos para juzgar si esta imagen muestra una situación dolorosa o no dolorosa tan rápido como sea posible presionando los botones "F" o "J" en el teclado ubicado frente a ellos. La presión del botón fue contrabalanceada entre los participantes La imagen desaparecería tan pronto como se diera una respuesta. Hay cuatro sesiones en el experimento. Cada sesión contiene pruebas de 60, incluidas las imágenes dolorosas de 30 y las imágenes no dolorosas de 30. Cada imagen se repite dos veces en total. Se generaron cuatro condiciones en consecuencia: DIA observando las imágenes dolorosas (IAD_P); DIA observando las imágenes no dolorosas (IAD_NP); HC observando las imágenes dolorosas (HC_P); y HC observando las imágenes no dolorosas (HC_NP). Después de la tarea, se pidió a ambos grupos de participantes que cumplieran con el Índice de reactividad interpersonal (IRI). El IRI ha sido uno de los índices de empatía más utilizados, que es un cuestionario que evalúa el rasgo de empatía utilizando cuatro subescalas: toma de perspectiva, fantasía, preocupación empática y angustia personal (DP) (Davis, 1983).
Adquisición y Preprocesamiento de EEG.
Los datos de electroencefalografía (EEG) se registraron desde una tapa de cuero cabelludo con electrodos 63 utilizando el sistema 10-20 (Brain Products, Munich, Alemania). El canal TP10 se utilizó como referencia durante la grabación. Se utilizaron dos electrodos ubicados arriba y debajo del ojo izquierdo para medir el electrooculograma (EOG). Las actividades de EEG y EOG se amplificaron en los pases de banda de 0.01 a 100 Hz y se muestrearon a 500 Hz. Todas las impedancias de los electrodos se mantuvieron por debajo de 5 kΩ.
Los datos de electroencefalografía (EEG) se procesaron previamente y se analizaron utilizando MATLAB R2011b (MathWorks) y la caja de herramientas EEGLAB (Delorme y Makeig, 2004). Los datos de EEG en cada electrodo se volvieron a hacer referencia al promedio de los mastoides izquierdo y derecho antes del análisis adicional. Luego, la señal pasó con 0.01 – 30 Hz filtro de paso de banda. Las ventanas de tiempo de 200 ms antes y 1000 ms después del inicio de los estímulos de la imagen se segmentaron desde el EEG y toda la época fue corregida por la línea de base por el 200 ms antes del inicio de la imagen. Los artefactos de EOG se corrigieron utilizando un análisis de componentes independientes (ICA) (Jung et al., 2001). Las épocas con valores de amplitud superiores a ± 50 μV en cualquier electrodo se excluyeron del promedio, y todas las pruebas con respuestas incorrectas se excluyeron de análisis posteriores [Épocas rechazadas: 16.75 ± 6.04 (HC); 18.25 ± 2.35 (IADs)].
Estadística
Para el tiempo de reacción y la precisión, se realizó un ANOVA de medidas repetidas de dos vías con imágenes (imagen dolorosa e imagen no dolorosa) como el factor dentro del sujeto y grupos (IAD y HC) como el factor entre sujetos. Los datos descriptivos se presentaron como la (media ± SE). El nivel de significación se estableció en p <0.05.
Este estudio se centró en los ERP obtenidos mediante imágenes que muestran a otros en situaciones dolorosas y no dolorosas. Analizamos los componentes del N1 frontal (90 – 150 ms), P2 frontal (180 – 220 ms), N2 frontal central (200 – 280 ms), P3 parietal (300 – 400 ms), y centro-parietal LP 550 – 650 ms) de acuerdo con el gran promedio de ERP, las topografías y la literatura relevante (Decety et al., 2010; Meng et al., 2013). Las amplitudes medias se midieron para cada componente. Tenga en cuenta que las ventanas de tiempo seleccionadas se basaron principalmente en el ERP de gran promedio de todos los ensayos para afecciones dolorosas y no dolorosas de ambos grupos. Las ventanas de tiempo de varios componentes fueron ligeramente diferentes de la literatura [40 – 50 ms antes o después de las ventanas de tiempo seleccionadas en los documentos anteriores (Meng et al., 2012, 2013)]. Para demostrar que los resultados no fueron artefactos de las ventanas de tiempo seleccionadas previamente, realizamos los siguientes análisis utilizando ventanas de tiempo variables (avanzar 40 ms y retroceder 40 ms) para los componentes que informaron la importancia. Todos los resultados revelaron un patrón similar de resultados (informamos los resultados de la ventana de tiempo en el medio). Al realizar análisis utilizando ventanas de tiempo de duración / inicio / desplazamiento variables, podría mostrar que la importancia de los resultados es un efecto consistente (Bacigalupo y Suerte, 2015; Suerte y Gaspelin, 2017).
Se realizó un análisis estadístico adicional en IBM SPSS Statistics 22 (IBM Corp., Armonk, NY, Estados Unidos). Estudios previos que utilizaron estímulos similares sugirieron que los componentes iniciales N1, P2, N2 y los componentes tardíos P3, LPP estaban particularmente relacionados con la observación del dolor de otros. Sobre la base de la distribución topográfica de la actividad de ERP promediada en grandes cantidades y los estudios anteriores, se eligieron diferentes conjuntos de electrodos para cada componente (Meng et al., 2012, 2013; Lyu et al., 2014). Se seleccionaron F3, Fz, F4, FC3, FCz y FC3 para el análisis de N1 y N2; FC3, FCz, FC4, C3, Cz y C4 se seleccionaron para el análisis de P2; CP3, CPz, CP4, P3, Pz y P4 se seleccionaron para el análisis de P3; C3, Cz, C4, CP3, CPz y CP4 se seleccionaron para el análisis de LPP. Las ANOVA de medidas repetidas con imágenes (dolorosas y no dolorosas) como el factor dentro del sujeto y los grupos (IAD y HC) como el factor entre sujetos se realizaron para las amplitudes medias de todos los sitios de electrodos seleccionados para cada componente. Todos los análisis estadísticos cumplieron con los requisitos de las pruebas estadísticas paramétricas. Los grados de libertad para las relaciones F se corrigieron de acuerdo con el método de Greenhouse-Geisser. Las diferencias estadísticas se consideraron significativas a p <0.05; post hoc comparaciones fueron corrigidas por Bonferroni en p <0.05.
Para examinar si el efecto que observamos en los datos de ERP se relacionó con el rasgo empático del participante, en primer lugar, calculamos las diferencias entre las amplitudes de ERP provocadas por los estímulos dolorosos y los estímulos no dolorosos en las ventanas de tiempo de N2 y P3. Las amplitudes se calcularon como la media de las amplitudes de todos los electrodos seleccionados (F3, Fz, F4, FC3, FCz y FC3 para N2; CP3, CPz, CP4, P3, Pz y P4 para P3). En segundo lugar, realizamos análisis de correlación de Pearson entre las diferencias de amplitudes de ERP y las puntuaciones de las cuatro subescalas de IRI, por separado.
Resultados
comportamientos
Para la tasa de precisión, el efecto principal de la imagen [F(1,30) = 1.854, p = 0.183, η2p
= 0.058), grupo (F(1,30) = 0.557, p = 0.461, η2p = 0.018], y la interacción de la imagen × grupo [F(1,30) = 0.146, p = 0.705, η2p = 0.005] no fueron significativos (rango de tasa de precisión: 79 – 99%, media ± SE: 91.25 ± 4.8%). Para el tiempo de reacción, encontramos un efecto principal significativo de la imagen [F(1,30) = 23.662, p <0.001, η2p = 0.441]. Ambos grupos responden más rápido a la situación dolorosa en comparación con la situación no dolorosa (IAD_P: 633.488 ± 54.928 ms; IAD_NP: 669.714 ± 74.255 ms; HC_P: 645.528 ± 55.207 ms; HC_NP: 684.085 ± 61.851 ms). El principal efecto del grupo [F(1,30) = 0.413, p = 0.525, η2p = 0.014] y la interacción de la imagen × grupo [F(1,30) = 0.023, p = 0.880, η2p
= 0.001] no fueron significativos (rango de RTs: 554 – 861 ms; media ± SE: 659.5 ± 62.6 ms).
Para las puntuaciones del IRI, corremos independientes. t-pruebas para comparar las puntuaciones del grupo IAD y el grupo HC para las cuatro subescalas. Se encontró que en la subescala "PD", las puntuaciones del grupo IAD fueron significativamente menores que las puntuaciones del grupo HC [IAD: 8.125 ± 0.875; HC: 10.375 ± 0.651; t(30) = -2.063, p = 0.048]. Las diferencias entre los dos grupos de las otras tres subescalas no fueron significativas (p > 0.116) (Tabla 1).
TABLA 1. Datos demográficos de los participantes para los participantes de la DIA y controles saludables.
Potenciales relacionados con eventos (ERP)
N1. El principal efecto de la imagen [F(1,30) = 3.180, p = 0.085, η2p
= 0.096], el efecto principal del grupo [F(1,30) = 0.465, p = 0.500, η2p = 0.015] y la interacción de la imagen × grupo [F(1,30) = 0.131, p = 0.720, η2p
= 0.004] no fueron significativos.
P2. El principal efecto de la imagen [F(1,30) = 1.550, p = 0.223, η2p
= 0.049], el efecto principal del grupo [F(1,30) = 0.098, p = 0.756, η2p = 0.003] y la interacción de la imagen × grupo [F(1,30) = 0.729, p = 0.400, η2p
= 0.024] no fueron significativos.
N2. El efecto principal de la imagen fue significativo [F(1,30) = 6.406, p = 0.017, η2p
= 0.176]. Las imágenes dolorosas provocaron significativamente más amplitudes negativas que las imágenes no dolorosas (-6.301 ± 0.745 μV y -5.650 ± 0.769 μV). El principal efecto del grupo no fue significativo [F(1,30) = 0.039, p = 0.845, η2p = 0.001]. La interacción de grupo × imagen fue significativa [F(1,30) = 6.838, p = 0.016, η2p
= 0.177]. Las comparaciones por pares mostraron que las amplitudes provocadas por las imágenes dolorosas fueron significativamente más negativas que las amplitudes provocadas por las imágenes no dolorosas solo en el grupo de HC (-6.481 ± 1.088 μV y -5.176 ± 1.054 μV, p = 0.001) pero no en el grupo IAD (-6.124 ± 1.088 μV y -6.122 ± 1.054 μV, p = 0.577) (Figuras 2, 4A y mesa 2).
FIGURA 2. El gran promedio en Fz y FCz y la topografía de N2 en las cuatro condiciones [Imágenes dolorosas en el grupo de HC (HC_P); Imágenes no dolorosas en el grupo de HC (HC_NP); Imágenes dolorosas en el grupo IAD (IAD_P); y Imágenes no dolorosas en el grupo IAD (IAD_NP)]. La ventana de tiempo de la topografía correspondía al área cubierta con un cuadrado gris.
FIGURA 3. El gran promedio en P3, Pz y P4; la topografía de P3 en las cuatro condiciones (la ventana de tiempo de la topografía correspondía al área cubierta con un cuadrado gris).
FIGURA 4. Interacciones de imagen × grupo en N2 (A) y P (B) (∗∗∗p <0.001; ∗∗p <0.01; ns, no significativo).
TABLA 2. Estadísticas descriptivas para datos de potencial relacionado con eventos (ERP).
P3. El efecto principal de la imagen fue significativo [F(1,30) = 17.668, p <0.001, ηp2 = 0.3371]. Las imágenes dolorosas provocaron amplitudes significativamente mayores que las imágenes no dolorosas (7.350 ± 0.799 μV y 5.998 ± 0.679 μV). El principal efecto del grupo no fue significativo [F(1,30) = 0.989, p = 0.328, η2p
= 0.032]. La interacción de grupo × imagen fue significativa [F(1,30) = 6.283, p = 0.018, η2p
= 0.173]. Las comparaciones por pares demostraron que la diferencia entre las imágenes dolorosas y no dolorosas solo fue significativa en el grupo de HC (8.473 ± 1.130 μV y 6.316 ± 0.961 μV, P <0.001) pero no en el grupo IAD (6.227 ± 1.130 μV y 5.681 ± 0.961 μV, P = 0.240) (Figuras 3, 4B y mesa 2).
LPP. El efecto principal de la imagen fue significativo [F(1,30) = 22.517, p <0.001, η2p
= 0.429]. Las imágenes dolorosas produjeron amplitudes significativamente mayores que las imágenes no dolorosas (7.469 ± 0.761 μV y 5.787 ± 0.674 μV). El principal efecto del grupo [F(1,30) = 1.128, p = 0.297, η2p = 0.036] y la interacción de la imagen × grupo [F(1,30) = 2.055, p = 0.162, η2p
= 0.064] no fueron significativos.
Informes subjetivos y sus correlaciones con la actividad neuronal
Los resultados de los análisis de correlación mostraron que la diferencia de N2 (dolorosa y no dolorosa) se correlacionó significativamente con las puntuaciones de la "PD" del IRI [r (30) = -0.407, p = 0.021] (Figura 5).
FIGURA 5. Correlación entre las amplitudes de N2 (doloroso> no doloroso) y las puntuaciones de DP.
Discusión
El presente estudio exploró los fundamentos neurales de las respuestas empáticas al dolor de otros en las DAI. Se encontró que el grupo IAD era menos discriminativo que el grupo HC para el dolor de otros en las etapas de procesamiento automático temprano y posterior controlado cognitivo, respaldado por los datos de ERP. Estos resultados son consistentes con la sugerencia de que la DIA se asocia con un déficit de empatía (Melchers et al., 2015).
Debe notarse que en la literatura de estudios de ERP centrados en la empatía por el dolor, hubo estudios que informaron un cambio positivo de la condición dolorosa en comparación con la condición no dolorosa (Fan y Han, 2008; Sheng y Han, 2012). Hubo otros estudios que informaron un resultado insignificante en los componentes iniciales, y el cambio positivo solo se observó en los componentes posteriores, como P3 y LPP (Meng et al., 2013). Además, también hay estudios que informaron un cambio más negativo en los componentes iniciales y un cambio más positivo en los componentes posteriores (Cui et al., 2016a,b). Esta inconsistencia implica que solo fue inestable utilizar las amplitudes de los componentes de ERP para indicar que las respuestas neuronales eran inestables. Propusimos utilizar la discriminación entre los estímulos dolorosos y no dolorosos para indicar qué tan bien se procesaron los estímulos. Si los estímulos dolorosos y no dolorosos se diferenciaron en una condición pero no en la otra, podemos decir que los estímulos se procesaron mejor en la anterior. Esta lógica ha sido aplicada en la literatura (Ibañez et al., 2011; Cui et al., 2016a,b).
El componente temprano N1 ha demostrado discriminar los estímulos dolorosos de los no dolorosos y se ha descrito como un índice de activación automática de la activación afectiva (Lyu et al., 2014). Algunos estudios han informado que observar el dolor de otros indujo un componente N1 más positivo que los estímulos no dolorosos (Fan y Han, 2008; Han et al., 2008; Decety et al., 2010; Ibañez et al., 2011), mientras que otros no informaron el efecto de observar el dolor de otros en la amplitud N1 (Mella et al., 2012; Lyu et al., 2014). Esta inconsistencia entre los estudios puede deberse a diferencias metodológicas, como diferentes conjuntos de estímulos. Sin embargo, estos hallazgos inconsistentes también sugieren que el efecto de las imágenes en N1 no fue estable y puede ser fácilmente influenciado por factores contextuales. En el estudio actual, no encontramos diferencias significativas en N1 en respuesta a la visualización de imágenes dolorosas versus no dolorosas, ya sea en el grupo IAD o HC.
Se ha sugerido que el componente N2 refleja la sensibilidad automática temprana al dolor de otros (Chen et al., 2012). Se ha informado que la amplitud de N2 se correlaciona con las calificaciones subjetivas de empatía afectiva y las puntuaciones de la Escala de preocupación empática (Sessa et al., 2014). De manera interesante, observamos un efecto significativo de interacción de imágenes de grupo en N2, en donde se observó una diferencia en el estímulo de imagen dolorosa versus no dolorosa en los HC, pero no en los DAI. Este hallazgo sugiere que los individuos con DAI pueden tener una sensibilidad reducida al dolor de los demás, en términos de provocación de la excitación afectiva y el intercambio emocional.
Además, encontramos que la diferencia de N2 provocada por imágenes dolorosas y no dolorosas se correlacionó significativamente con las puntuaciones en la subescala de DP de IRI. Cuanto mayor era la diferencia entre las condiciones dolorosas y no dolorosas, mayor era la puntuación de PD que tenía el participante. La escala de DP se diseñó para medir la incomodidad generada en respuesta a observar a otros con dolor. Estudios previos sugirieron que el intercambio afectivo automático con la experiencia emocional de otros puede llevar a la EP (Preston y de Waal, 2002; Gallese, 2003; Lamm et al., 2007). Esta correlación significativa sugirió que la discriminación entre los estímulos dolorosos y no dolorosos en la ventana de tiempo de N2 reflejaba el nivel de malestar inducido por el intercambio afectivo con el dolor de otros. Además, al comparar la puntuación de IRI entre los dos grupos, la única diferencia significativa fue que las puntuaciones de PD: las puntuaciones de los HC fueron significativamente más altas que las puntuaciones de los DAI. Este resultado también apoyó que el intercambio afectivo con el dolor del otro fue diferente en los dos grupos.
Observamos una interacción similar de grupo × imagen en el componente P3 en el que se activó una mayor amplitud de P3 en respuesta a la visualización de imágenes dolorosas que las imágenes no dolorosas solo en el grupo HC, pero no en el grupo IAD. La amplitud de P3 se ha asociado con la importancia motivacional, el nivel de activación y la influencia de estos factores en la asignación de recursos mentales (Olofsson y otros, 2008). En general, los estímulos altamente salientes, estimulantes o motivacionales provocan un P3 más grande (Delplanque et al., 2004; Nieuwenhuis et al., 2005). Se encontró que las amplitudes de P3 provocadas por los médicos eran relativamente insensibles a la distinción entre estímulos dolorosos y no dolorosos en comparación con otros participantes de control no médicos, tal vez debido a la costumbre de los médicos (Decety et al., 2010). Una insensibilidad similar a P3 en el grupo IAD sugirió que las personas con IAD pueden asignar menos recursos de atención al procesamiento del dolor ajeno y pueden estar menos involucrados emocionalmente con el dolor ajeno.
Además, fue digno de mencionar que los resultados presentados aquí no indican necesariamente una relación causal entre los déficits empáticos y la DIA. ¿La adicción a internet resulta en la falta de empatía o las personas que carecen de empatía son más vulnerables a la adicción? Como lo sugieren una revisión reciente y algunos estudios, la empatía podría tener una función protectora para resistir las adicciones (Massey et al., 2017). Por ejemplo, un estudio encontró que una mayor capacidad para reconocer expresiones faciales de tristeza, ira y miedo en otros se asoció de forma independiente con una menor probabilidad de fumar durante el embarazo para las mujeres con una predisposición genética a la sensibilidad del contexto social (Massey et al., 2015). Los niños con un déficit grave en la empatía afectiva pueden correr un mayor riesgo de consumo temprano de sustancias (Frick y Blanco, 2008; Swendsen y otros, 2010). Además, en la población con DAI, el número de hombres fue significativamente mayor que el de mujeres, mientras que las mujeres reportaron tener un nivel de empatía significativamente más alto que los hombres (Han et al., 2008; Jang y Ji, 2012; Becker et al., 2017). Como tal, el presente estudio solo determina la existencia de déficits empáticos en los DAI, pero se necesitan más estudios longitudinales para determinar la relación causal entre la empatía y los DAI.
En conclusión, los hallazgos actuales sugirieron que los DAI mostraron una sensibilidad reducida al dolor de otros. Específicamente, las reducidas diferencias de estímulos de imagen dolorosa versus no dolorosa en la amplitud de N2 y P3 en IAD, en relación con los HC, sugieren que han reducido la excitación afectiva y el intercambio emocional, así como la asignación de recursos de atención al dolor de otros, respectivamente. Estos hallazgos pueden ayudar a dilucidar el deterioro del funcionamiento social observado en los DAI.
Limitaciones
Una limitación del presente estudio fue que no había medidas subjetivas de déficits sociales. Si bien el índice ERP admite que los IAD son menos discriminatorios que los HC para el dolor de otros, la falta de medición del comportamiento debilita nuestro argumento. Esta falta de importancia en los datos de comportamiento puede deberse a los pequeños conjuntos de muestras (n = 16 en cada grupo). Las mediciones más subjetivas de la capacidad empática o un conjunto de muestras más grande se deben recopilar en investigaciones adicionales. Por ejemplo, en lugar de simplemente pedirles a los participantes que juzguen si la imagen es dolorosa, podemos pedirles que evalúen qué tan dolorosa se siente la persona o qué tan desagradable les hace sentir el dolor de otra persona. Las correlaciones entre estas mediciones subjetivas y el índice de ERP pueden asociar mejor el hallazgo de actividades neuronales a déficits de comportamiento.
Contribuciones de autor
FC diseñó el experimento. CJ y TW recogieron y analizaron los datos. CJ, TW y XP escribieron el manuscrito principal. FC y CJ prepararon figuras. Todos los autores revisaron el manuscrito.
Oportunidades
Este estudio fue financiado por la Fundación Nacional de Ciencias Naturales de China: 31500877, 31600889 y el Premio a la Facultad Joven Sobresaliente de la Provincia de Guangdong: YQ2014149.
Declaracion de conflicto de interes
Los autores declaran que la investigación se llevó a cabo en ausencia de cualquier relación comercial o financiera que pudiera interpretarse como un posible conflicto de intereses.
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Recibido: 07 Agosto 2017; Aceptado: 27 septiembre 2017;
Publicado: 10 octubre 2017.
Editado por:
Alessio Avenanti, Università di Bologna, Italia
Revisado por:
Ruolei GuUniversidad de la Academia China de Ciencias (UCAS), China
Markus RütgenUniversidad de Viena, Austria
Copyright © 2017 Jiao, Wang, Peng y Cui. Este es un artículo de acceso abierto distribuido bajo los términos de la Licencia de atribución de Creative Commons (CC BY). Se permite el uso, distribución o reproducción en otros foros, siempre que se acredite al autor o licenciantes originales y que se cite la publicación original en esta revista, de acuerdo con la práctica académica aceptada. No se permite ningún uso, distribución o reproducción que no cumpla con estos términos.
* Correspondencia: Fang Cui, [email protected]
†Estos autores han contribuido igualmente a este trabajo.
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