Hoạt động đa tác vụ đa phương tiện cao hơn được liên kết với mật độ vật chất xám nhỏ hơn trong Cortex Cingulation Cortex (2014)

Trích dẫn: Loh KK, Kanai R (2014) Hoạt động đa nhiệm truyền thông cao hơn có liên quan đến mật độ chất xám nhỏ hơn ở vỏ não cingulate trước. PLoS ONE 9(9): e106698. doi:10.1371/journal.pone.0106698

Biên tập viên: Katsumi Watanabe, Đại học Tokyo, Nhật Bản

Ngày nhận bài: 25 tháng 2 năm 2014; Ngày chấp nhận đăng bài: 8 tháng 8 năm 2014; Ngày đăng bài: 24 tháng 9 năm 2014

Bản quyền: © 2014 Loh, Kanai. Đây là bài báo được truy cập mở, phân phối theo các điều khoản của Giấy phép Ghi công của Creative Commons , cho phép sử dụng, phân phối và sao chép không hạn chế trên mọi phương tiện, miễn là tác giả và nguồn gốc ban đầu được ghi nhận.

Nguồn tài trợ: Dự án này được tài trợ bởi quỹ PRESTO của Cơ quan Khoa học và Công nghệ Nhật Bản. Các nhà tài trợ không tham gia vào thiết kế nghiên cứu, thu thập và phân tích dữ liệu, quyết định xuất bản hoặc chuẩn bị bản thảo.

Xung đột lợi ích: Các tác giả tuyên bố không có xung đột lợi ích nào.

Giới thiệu

Đa nhiệm phương tiện truyền thông , hay việc tiêu thụ đồng thời nhiều hình thức truyền thông, ngày càng phổ biến trong xã hội hiện đại [1] và có liên quan đến việc giảm khả năng kiểm soát nhận thức [2] cũng như các tác động tiêu cực về mặt tâm lý xã hội như trầm cảm và lo âu xã hội [3] , sức khỏe xã hội kém [4] và kết quả học tập kém [5] . Tuy nhiên, ở thời điểm này, người ta biết rất ít về các quá trình thần kinh liên quan đến đa nhiệm phương tiện truyền thông. Nghiên cứu hiện tại đã điều tra mối quan hệ giữa hoạt động đa nhiệm phương tiện truyền thông và sự biến đổi cấu trúc não. Nghiên cứu đã chứng minh rằng cấu trúc não có thể bị thay đổi khi tiếp xúc lâu dài với môi trường mới [6] cũng như đào tạo và kinh nghiệm [7] , [8] . Hơn nữa, sự biến đổi theo vùng trong chất xám và chất trắng, được đánh giá thông qua Hình thái học dựa trên Voxel (VBM), dự đoán đáng tin cậy sự khác biệt cá nhân trong một loạt các chức năng nhận thức (xem [9] để biết tổng quan). Dựa trên những phát hiện trên, chúng tôi giả thuyết rằng sự tham gia khác nhau vào đa nhiệm phương tiện truyền thông cũng sẽ phản ánh sự khác biệt trong cấu trúc não theo vùng.

Trong nghiên cứu hiện tại, Chỉ số Đa nhiệm Truyền thông (MMI, [2] ) được sử dụng làm thước đo đặc điểm đa nhiệm truyền thông. Điểm MMI luôn được liên kết với hiệu suất cá nhân trong các nhiệm vụ kiểm soát nhận thức [2] , [10] , [11] . Do đó, chúng đóng vai trò là mối tương quan hành vi đáng tin cậy với sự biến đổi cấu trúc não. Chúng tôi kỳ vọng rằng điểm MMI của một cá nhân sẽ phản ánh sự khác biệt về cấu trúc não, đặc biệt là ở các vùng kiểm soát nhận thức và đa nhiệm. Nghiên cứu trước đây đã tập trung vào vai trò của các vùng vỏ não trước trán trong kiểm soát nhận thức [12] , [13] , [14] , [15] . Dựa trên một nghiên cứu về tổn thương của [16] , các vùng riêng biệt tham gia vào các khía cạnh khác nhau của đa nhiệm: vỏ não trước và sau liên quan đến trí nhớ hồi tưởng, và các vùng trước trán liên quan đến trí nhớ dự định và lập kế hoạch. Do đó, chúng tôi kỳ vọng sẽ tìm thấy mối liên hệ giữa hoạt động đa nhiệm truyền thông và sự biến đổi cấu trúc ở các vùng này. Hoạt động đa nhiệm phương tiện có liên hệ chặt chẽ với các đặc điểm tính cách (tức là tính dễ bị kích động và hướng ngoại [3] ), từ đó có thể dự đoán sự khác biệt về cấu trúc trong não [17] . Do đó, mối liên hệ giữa đa nhiệm phương tiện và cấu trúc não có thể bị ảnh hưởng bởi những khác biệt về đặc điểm này. Để điều tra khả năng này, mối quan hệ giữa MMI và các đặc điểm tính cách Big Five cũng được xem xét.

Chúng tôi đã thu được điểm MMI, các chỉ số đặc điểm tính cách Big Five và hình ảnh cộng hưởng từ (MRI) ở 75 người trưởng thành khỏe mạnh, những người tương đối quen thuộc với máy tính và công nghệ truyền thông. Để kiểm tra mối quan hệ giữa hoạt động đa nhiệm truyền thông và sự biến đổi cấu trúc não, trước tiên chúng tôi đã tương quan điểm MMI cá nhân với mật độ chất xám khu vực ở cấp độ toàn bộ não thông qua VBM được tối ưu hóa [18] . Chúng tôi cũng đã kiểm tra mối tương quan giữa các đặc điểm Big Five và điểm MMI. Để làm sáng tỏ ý nghĩa chức năng của sự khác biệt cấu trúc thu được, chúng tôi đã phân tích hoạt động não ở trạng thái nghỉ ngơi để làm rõ mối liên hệ giữa điểm MMI và khả năng kết nối chức năng trong não.

Phương pháp

Những người tham gia

75 người trưởng thành khỏe mạnh (tuổi trung bình = 24.6, độ lệch chuẩn = 5.0, 38 nam) được tuyển chọn từ nhóm người tham gia nghiên cứu tâm lý học của Đại học College London (UCL) đã tham gia vào nghiên cứu hiện tại sau khi cung cấp sự đồng ý bằng văn bản có hiểu biết. Nghiên cứu đã được ủy ban đạo đức địa phương của UCL phê duyệt (mã số đơn xin phê duyệt đạo đức: 2213/002). Chúng tôi đã sàng lọc những người tham gia để bao gồm sinh viên và nhân viên đại học quen thuộc với máy tính và công nghệ truyền thông. Họ được bồi hoàn bằng tiền mặt cho sự tham gia của mình. Trong số 75 người tham gia nghiên cứu VBM, dữ liệu fMRI được thu thập từ một nhóm nhỏ gồm 40 người tham gia. Giới tính, tuổi tác, trình độ học vấn và điểm số MMI không khác biệt đáng kể giữa hai mẫu ( Bảng 1 ).

Tải về:  

• PPT

  Slide PowerPoint

• PNG

  Ảnh lớn hơn ( 37KB )

• TIFF

  ảnh gốc ( 190KB )

Bảng 1. So sánh giữa các đặc điểm nhân khẩu học và điểm MMI của những người tham gia phân tích VBM và phân tích kết nối chức năng.

doi: 10.1371 / tạp chí.pone.0106698.t001

Câu hỏi đa phương tiện được sửa đổi

Một phiên bản sửa đổi của Bảng câu hỏi đa tác vụ truyền thông [2] được quản lý cho tất cả những người tham gia. MMI cung cấp một thước đo ổn định cho hoạt động đa tác vụ truyền thông của một cá nhân. Bảng câu hỏi bao gồm hai phần chính: Phần đầu tiên liệt kê các loại phương tiện phổ biến 12 và những người tham gia đã báo cáo tổng số giờ mỗi tuần họ sử dụng mỗi phương tiện. Trong phiên bản sửa đổi được sử dụng trong nghiên cứu hiện tại, các loại phương tiện 10 được giữ lại từ [2]: In phương tiện, truyền hình, video dựa trên máy tính, âm nhạc, cuộc gọi thoại bằng điện thoại di động hoặc điện thoại, nhắn tin tức thời, nhắn tin Dịch vụ nhắn tin ngắn (SMS), Email, lướt web và các ứng dụng dựa trên máy tính khác. Mục trò chơi video hoặc trò chơi trên máy vi tính đã được sửa đổi để bao gồm các trò chơi trên điện thoại di động. Các mục âm thanh không phải là âm nhạc, đã được thay thế bằng cách sử dụng các trang web mạng xã hội. Những thay đổi đã được thực hiện để phản ánh tốt hơn các xu hướng hiện tại trong tiêu thụ phương tiện truyền thông. Phần thứ hai bao gồm một ma trận có sự tham gia của những người tham gia cho biết họ sử dụng đồng thời tất cả các loại phương tiện khác như thế nào khi họ sử dụng một phương tiện chính. Lượng sử dụng đồng thời được biểu thị theo thang điểm 1 thành 4 (1 = Cấm bao giờ, 2 = Đăng Một chút thời gian, 3 = Một số thời gian, thời gian và 4 = thời gian hầu hết thời gian. Câu trả lời của người tham gia lần đầu tiên được mã hóa lại như sau: Giăm không bao giờ = 0, một chút thời gian, ví dụ: 0.33, một số thời gian, một cách đơn giản là trò chơi = 0.67 Tổng các phản hồi được mã hóa lại cho mỗi phương tiện chính mang lại số lượng phương tiện trung bình được sử dụng đồng thời khi sử dụng phương tiện chính. MMI được tính toán dựa trên công thức sau: Ở đâu_i là số phương tiện trung bình được sử dụng đồng thời trong khi sử dụng phương tiện chính, i; h_i là số giờ mỗi tuần sử dụng phương tiện chính, i; và h_{Tổng số} là tổng số giờ mỗi tuần sử dụng tất cả các hình thức truyền thông.

Năm kho lớn

Bảng kiểm kê Năm yếu tố lớn (BFI; [19] ) cung cấp một thước đo ngắn gọn và đáng tin cậy gồm 44 mục cho Năm yếu tố tính cách lớn: hướng ngoại (8 mục), dễ chịu (9 mục), tận tâm (9 mục), lo âu (8 mục) và cởi mở với trải nghiệm (10 mục). Chúng tôi đã sử dụng BFI để kiểm tra mối liên hệ giữa MMI và các đặc điểm tính cách Năm yếu tố lớn trong mẫu của chúng tôi.

Thu thập dữ liệu MRI

Máy quét Siemens Avanto 1.5 T (Siemens Medical, Erlangen, Đức) được sử dụng để thu thập hình ảnh cấu trúc T1-weighted độ phân giải cao cho mỗi người tham gia (MPRAGE; voxel khối 1 mm³ ^; 160 lát cắt; TR = 2730 ms; TE = 3.57 ms). Dữ liệu MRI chức năng được thu thập bằng cách sử dụng chuỗi hình ảnh cộng hưởng từ phẳng (EPI) gradient-echo T2* tăng dần, nhạy cảm với độ tương phản BOLD. Mỗi lần thu thập bao gồm 32 lát cắt xiên, độ phân giải 3.0×3.0 mm, độ dày 2.0 mm với khoảng cách giữa các lát cắt là 1.0 mm. Các lát cắt EPI được điều chỉnh góc riêng cho từng đối tượng để giảm thiểu hiện tượng nhiễu ảnh do khoang mũi và tối đa hóa phạm vi bao phủ cho vùng vỏ não trước trán và vỏ não đỉnh sau, đồng thời hy sinh phạm vi bao phủ ở cực thái dương. Do đó, hướng cuối cùng nằm trong khoảng từ 8° đến 16°. Khoảng thời gian giữa hai lần thu nhận liên tiếp cùng một lát cắt là 2528 ms với góc lật 90 độ và thời gian vọng âm 44 ms. Trường nhìn là 192×192 mm. Độ phân giải kỹ thuật số trong mặt phẳng là 64×64 pixel với kích thước pixel là 3.0×3.0 mm. Tất cả dữ liệu được thu thập bằng cuộn dây đầu 32 kênh. Trong quá trình quét fMRI, người tham gia được hướng dẫn chỉ cần giữ yên, mở mắt và không suy nghĩ về bất cứ điều gì cụ thể. Một lượt quét bao gồm 180 lần thu nhận thể tích và 6 thể tích đầu tiên đã bị loại bỏ khỏi phân tích để tránh sự nhiễu loạn do từ hóa không ổn định. Lượt quét fMRI trạng thái nghỉ ngơi mất khoảng 7.5 phút.

Phân tích hình thái học dựa trên Voxel (VBM)

Hình thái học dựa trên voxel (VBM; [20] ) là một kỹ thuật phân tích hình ảnh thần kinh thường được sử dụng cho phép phân tích thống kê theo từng voxel của hình ảnh MRI đã được xử lý trước. Các bản quét cấu trúc trọng số T1 độ phân giải cao đã được phân tích bằng VBM thông qua Lập bản đồ tham số thống kê (SPM8, Khoa Thần kinh học nhận thức Wellcome). Đầu tiên, các hình ảnh được phân đoạn thành chất xám và chất trắng. Sau đó, Đăng ký giải phẫu biến dạng thông qua Đại số Lie lũy thừa (DARTEL) được thực hiện để đăng ký đồng thời các hình ảnh chất xám. Để đảm bảo rằng thể tích chất xám vùng được duy trì sau khi đăng ký, các hình ảnh đã đăng ký được điều chỉnh bằng định thức Jacobian của các trường dòng chảy được tính toán bởi DARTEL. Các hình ảnh chất xám đã đăng ký được làm mịn bằng hạt nhân Gaussian (chiều rộng đầy đủ ở mức một nửa tối đa = 10 mm) và sau đó được chuyển đổi và chuẩn hóa thành không gian lập thể của Viện Thần kinh Montreal (MNI) để phân tích hồi quy đa biến tiếp theo.

Phân tích hồi quy đa biến được thực hiện trên các hình ảnh chất xám đã được chuẩn hóa với điểm số MMI là biến hồi quy chính. Tuổi tác, giới tính và tổng thể tích não được đưa vào làm biến phụ không quan tâm trong tất cả các phép hồi quy. Để phát hiện các voxel trong đó mật độ chất xám vùng có tương quan với điểm số MMI, chúng tôi đã áp dụng ngưỡng nghiêm ngặt p<.05 với hiệu chỉnh lỗi toàn bộ não theo nhóm.

Phân tích kết nối chức năng

Để thực hiện phân tích kết nối chức năng, chúng tôi đã sử dụng hộp công cụ kết nối chức năng Conn phiên bản 13 ( http://www.nitrc.org/projects/conn ; [21] ) kết hợp với các quy trình tiền xử lý của SPM8. Các bước tiền xử lý, được liệt kê theo thứ tự, bao gồm hiệu chỉnh thời gian lát cắt, căn chỉnh lại dữ liệu chuỗi thời gian với thể tích đầu tiên (tức là hiệu chỉnh chuyển động), đồng đăng ký chuỗi thời gian MRI chức năng với MRI cấu trúc tương ứng, phân đoạn hình ảnh thành các loại mô riêng biệt như chất xám, chất trắng và dịch não tủy (CSF), và chuẩn hóa theo mẫu MNI tiêu chuẩn và làm mịn không gian bằng bộ lọc Gaussian (FWHM = 8 mm). Sau đó, dữ liệu chuỗi thời gian được lọc băng thông đến 0.01 Hz–0.1 Hz.

Để phân tích kết nối chức năng dựa trên hạt giống, chúng tôi đã sử dụng một cụm đáng kể duy nhất được tìm thấy trong phân tích VBM làm vùng quan tâm của hạt giống (ROI). Chuỗi thời gian trung bình được trích xuất từ ​​ROI đã được sử dụng một hồi quy trong mô hình hồi quy bội ở phân tích cấp độ cá nhân. Để giảm thiểu ảnh hưởng của các yếu tố gây nhiễu, các bộ hồi quy cho sáu tham số hiệu chỉnh chuyển động từ quá trình tiền xử lý đã được đưa vào. Ngoài ra, các tín hiệu ĐẬM trung bình cho chất xám, chất trắng và CSF đã được trích xuất từ ​​các mặt nạ được tạo từ quy trình phân đoạn và cũng được đưa vào như các biến hồi quy để giảm thiểu phương sai liên quan đến các tín hiệu toàn cầu này. Mối tương quan tạm thời giữa tín hiệu ROI và phần còn lại của não đã được tính toán và mối tương quan với ROI hạt giống được chuyển đổi thành điểm Z bằng cách sử dụng phép biến đổi Fisher để phân tích ý nghĩa cấp hai.

Với ảnh thống kê được biến đổi Z, trước tiên chúng tôi xác định các vùng não thể hiện kết nối chức năng với vùng ROI hạt giống bằng cách sử dụng ngưỡng p <0.05 ( _{đã hiệu chỉnh FWE} ) theo từng voxel . Sau đó, chúng tôi sử dụng ngưỡng ít nghiêm ngặt hơn là p <0.001 (chưa hiệu chỉnh) làm mặt nạ để thu thập các vùng kết nối với ACC cho phân tích cấp độ hai, trong đó chúng tôi nhằm mục đích tìm các vùng não có tương quan với điểm số MMI. Chúng tôi bao gồm tuổi, giới tính và tổng thể tích nội sọ làm biến số phụ và áp dụng ngưỡng p <0.05 với hiệu chỉnh lỗi toàn bộ nhóm cho thể tích được xác định bởi mặt nạ ban đầu. Lý do cho việc tạo mặt nạ ban đầu là để đảm bảo rằng phân tích của chúng tôi được giới hạn trong các vùng não thể hiện hoạt động tương quan với vùng hạt giống. Ngay cả khi chúng tôi tìm thấy mối tương quan với sự khác biệt cá nhân bên ngoài các vùng này, những phát hiện như vậy có thể phản ánh các mối tương quan giả tạo. Chúng tôi đã áp dụng ngưỡng ít nghiêm ngặt hơn cho việc tạo mặt nạ để tăng sức mạnh của các phân tích cấp độ hai của chúng tôi.

Dữ liệu hình ảnh đã được xử lý cũng như các tập dữ liệu chứa các biến cho cả phân tích VBM và phân tích hồi quy kết nối chức năng đều được công khai tại: http://dx.doi.org/10.6084/m9.figshare.1030286.

Kết quả

Phân tích VBM cho thấy mối liên hệ tiêu cực giữa điểm MMI và mật độ chất xám ở vỏ não thùy trước ( Hình 1 ; ACC; t(70) = 5.16, P _{hiệu chỉnh FWE} <05, Kích thước cụm = 158 voxel × 1.5 ³ = 533 mm ³ ; tọa độ MNI đỉnh: x = 12, y = 41, z = 3). Không có vùng não nào khác cho thấy mối tương quan đáng kể với điểm MMI. Do đó, khả năng đa nhiệm phương tiện cao hơn có liên quan đến thể tích chất xám nhỏ hơn ở ACC. Tuy nhiên, phân tích tương quan giữa điểm MMI và BFI cho thấy mối liên hệ rất đáng kể giữa tính hướng ngoại và điểm MMI ( Bảng 2 ; r = 0.347, p = 0.002). Vì vậy, chúng tôi nghi ngờ rằng mối liên hệ chất xám MMI-ACC quan sát được có thể bị ảnh hưởng bởi sự khác biệt cá nhân về điểm hướng ngoại. Xét đến điều này, chúng tôi đã lặp lại phân tích VBM trước đó, kiểm soát thêm điểm BFI như các biến phụ. Chúng tôi đã thực hiện hồi quy đa biến (với mật độ chất xám là biến phụ thuộc) bao gồm MMI và tất cả điểm số đặc điểm Big Five làm biến dự báo cùng với các biến nhân khẩu học. Mối quan hệ tiêu cực đáng kể đã được quan sát thấy giữa MMI và thể tích chất xám trong cùng một vùng ACC (t(65) = 5.08, P _{FWE-corrected} <.05, Kích thước cụm = 74 voxel×1.5 ³ = 250 mm ³ ; tọa độ MNI đỉnh: x = 12, y = 40, z = 3). Điều này cho thấy có một mối liên hệ độc đáo giữa MMI và mật độ chất xám trong ACC độc lập với sự biến đổi trong các đặc điểm tính cách Big Five.

Tải về:  

• PPT

  Slide PowerPoint

• PNG

  Ảnh lớn hơn ( 475KB )

• TIFF

  ảnh gốc ( 768KB )

Hình 1. Phân tích hồi quy VBM cho thấy điểm MMI có liên quan đáng kể đến mật độ chất xám ở ACC (t(70) = 5.16, P _{FWE-corrected} <0.05, Kích thước cụm = 158 voxel x 1.5 ³ = 533 mm ³ ; tọa độ MNI đỉnh: x = 12, y = 41, z = 3).

Mật độ chất xám được điều chỉnh trong voxel đỉnh (trục Y) có tương quan nghịch ( r = −0.54, p <0.001) với điểm MMI (trục X).

doi: 10.1371 / tạp chí.pone.0106698.g001

Tải về:  

• PPT

  Slide PowerPoint

• PNG

  Ảnh lớn hơn ( 20KB )

• TIFF

  ảnh gốc ( 126KB )

Bảng 2. Mối tương quan giữa điểm số đa nhiệm Media và điểm Big Five Inventory.

doi: 10.1371 / tạp chí.pone.0106698.t002

Để làm sáng tỏ ý nghĩa chức năng của kết quả VBM, chúng tôi đã tìm cách xác định, thông qua phân tích kết nối chức năng, các vùng não thể hiện kết nối đáng kể với vùng quan tâm (ROI) ACC thu được. Phân tích này cho thấy hoạt động trong ROI ACC thu được có tương quan với nhiều vùng não thường được đặc trưng là Mạng Chế độ Mặc định (DMN), bao gồm cả vùng giao nhau thái dương-đỉnh hai bên (TPJ; bán cầu phải, x = 48, y = −64, z = 36, p _{hiệu chỉnh FWE} <0.05; bán cầu trái, x = −44, y = −70, z = 36) và vùng trước chẩm (x = 4, y = −68, z = 30, p _{hiệu chỉnh FWE} <0.05) cùng với các vùng khác ( Bảng 3 ). Những kết quả này cho thấy ROI ACC mà chúng tôi tìm thấy bằng phân tích VBM có khả năng nằm trong DMN. Tiếp theo, chúng tôi đã điều tra thêm xem điểm MMI có liên quan đến kết nối giữa ROI ACC và các vùng DMN hay không. Các phân tích hồi quy được thực hiện trên các tương quan được chuyển đổi z giữa các vùng ACC và DMN với MMI là biến dự báo chính và tuổi, giới tính và tổng thể tích não là các biến kiểm soát. Không có mối liên hệ đáng kể nào xuất hiện ở mức p _{được hiệu chỉnh FWE} < 0.05. Tuy nhiên, ở ngưỡng ít nghiêm ngặt hơn là p _{chưa được hiệu chỉnh} < 0.001, điểm MMI cao hơn có liên quan đến kết nối yếu hơn giữa vùng ROI ACC và vùng precuneus ( Hình 2 ; precuneus; t(40) = 5.22, p _{chưa được hiệu chỉnh} <0.001, Kích thước cụm = 159 mm³ ^; Tọa độ MNI đỉnh: x = 10, y = −50, z = 18). Chúng tôi nhấn mạnh rằng các kết quả kết nối của chúng tôi được thu thập ở ngưỡng ít nghiêm ngặt hơn và cung cấp bằng chứng hạn chế để chúng tôi đưa ra kết luận về mối liên hệ giữa MMI và kết nối chức năng. Do đó, tập hợp các phát hiện này chỉ phục vụ cho việc giải thích chức năng của các kết quả VBM của chúng tôi.

Tải về:  

• PPT

  Slide PowerPoint

• PNG

  Ảnh lớn hơn ( 795KB )

• TIFF

  ảnh gốc ( 1.17MB )

Hình 2. Phân tích hồi quy cho thấy rằng kết nối giữa vùng ROI ACC và Precuneus (giao điểm của các đường màu xanh) có liên quan tiêu cực với điểm MMI (Precuneus; t(40) = 5.22, P _{FWE-uncorrected} <0.001, Kích thước cụm = 159 mm ³ ; Tọa độ MNI đỉnh: x = 10, y = −50, z = 18).

Có mối quan hệ nghịch đảo ( r = −0.68, p <0.001) giữa hệ số tương quan ACC-Precuneus được điều chỉnh theo biến đổi Z (trục Y) và điểm MMI (trục X).

doi: 10.1371 / tạp chí.pone.0106698.g002

Tải về:  

• PPT

  Slide PowerPoint

• PNG

  Ảnh lớn hơn ( 34KB )

• TIFF

  ảnh gốc ( 177KB )

Bảng 3. Vùng não thể hiện kết nối chức năng với ACC ROI.

doi: 10.1371 / tạp chí.pone.0106698.t003

Thảo luận

Như giả thuyết đã đặt ra, nghiên cứu hiện tại cho thấy mối quan hệ đáng kể giữa việc sử dụng nhiều phương tiện truyền thông cùng lúc và sự biến đổi cấu trúc não: Những cá nhân báo cáo sử dụng nhiều phương tiện truyền thông cùng lúc hơn có mật độ chất xám nhỏ hơn ở vùng ACC. Mối liên hệ này có ý nghĩa thống kê ở ngưỡng nghiêm ngặt ( p < 0.05 _{sau khi hiệu chỉnh FWE} ) và độc lập với sự khác biệt về đặc điểm tính cách Big Five. Chúng tôi thảo luận về các cách giải thích khả thi cho các mối tương quan cấu trúc của chúng tôi dựa trên bằng chứng gần đây về chức năng của ACC và các mối tương quan hành vi của việc sử dụng nhiều phương tiện truyền thông cùng lúc.

ACC đóng vai trò là trung tâm quan trọng của các con đường xử lý thông tin trong não và có liên quan đến các quá trình cảm giác vận động, đau, nhận thức bậc cao và cảm xúc/động lực [22] , [23] . Trong số này, chúng tôi cho rằng vùng ACC mà chúng tôi thu được rất có thể liên quan đến các quá trình nhận thức bậc cao vì đa nhiệm phương tiện luôn được liên kết với hiệu suất kiểm soát nhận thức [2] , [10] , [11] , [24] . Hơn nữa, vùng ROI ACC thể hiện khả năng kết nối chức năng đáng kể với các vùng não DMN, vốn cũng thường liên quan đến các hoạt động nhận thức bậc cao [25] , [26].

Về mặt xử lý nhận thức, ACC thường được cho là có liên quan đến lỗi hoặc phát hiện xung đột [27], [28]. Kích hoạt ACC thường được quan sát trong các tác vụ kích hoạt đồng thời các phản ứng không tương thích, tức là Nhiệm vụ Stroop [29], [30], chú ý chọn lọc [31] và nhiệm vụ flanker [32], [33]. Đáng chú ý, ACC đã liên quan đến các mô hình tác vụ kép [34], [35] trong đó một cá nhân phải đối mặt với các kích thích và phản ứng cạnh tranh liên quan đến hai hoặc nhiều nhiệm vụ. Tương tự như vậy, trong đa nhiệm phương tiện, các cá nhân phải đối mặt với các yêu cầu nhiệm vụ riêng biệt liên quan đến nhiều loại phương tiện họ đang sử dụng đồng thời. Như vậy, ROI thu được của chúng tôi có thể liên quan đến các chức năng kiểm soát nhận thức liên quan đến nhiệm vụ kép. Một cảnh báo quan trọng là các chức năng nói trên thường được quy cho ACC mặt lưng trái ngược với khu vực phân cấp nơi ROI của chúng tôi được đặt [23], [32], [35], [36]. Tuy nhiên, các nhà nghiên cứu đã lưu ý rằng phân định này là không tuyệt đối [23], [34], [37]. Đặc biệt, để hỗ trợ cho việc giải thích hiện tại của chúng tôi, Dreher và các đồng nghiệp [34] báo cáo rằng ACC phân cấp có liên quan đặc biệt đến việc phát hiện xung đột trong bối cảnh của nhiệm vụ kép.

Kết quả chính của chúng tôi chỉ ra rằng những người thực hiện nhiều tác vụ đa phương tiện hơn có thể tích ACC nhỏ hơn. Để làm rõ những tác động hành vi có thể có của việc giảm thể tích ACC ở những người thực hiện nhiều tác vụ đa phương tiện, chúng tôi đã xem xét các nghiên cứu hành vi liên kết MMI và kiểm soát nhận thức. Một nghiên cứu mang tính bước ngoặt của Ophir et al. [2] lần đầu tiên tiết lộ mối quan hệ giữa hoạt động đa nhiệm phương tiện tăng lên và khả năng kiểm soát nhận thức kém hơn. Họ đã cho người tham gia thực hiện một loạt các nhiệm vụ kiểm soát nhận thức như nhiệm vụ Stroop, chuyển đổi nhiệm vụ, lọc yếu tố gây xao nhãng và nhiệm vụ n-back. Khi đối mặt với các yếu tố gây xao nhãng, những người thực hiện nhiều tác vụ đa phương tiện (so với những người thực hiện ít tác vụ đa phương tiện hơn) chậm hơn trong việc phát hiện những thay đổi trong các mẫu hình ảnh, dễ bị nhớ sai các yếu tố gây xao nhãng trong một nhiệm vụ ghi nhớ và chậm hơn trong việc chuyển đổi nhiệm vụ. Các tác giả cho rằng những người thực hiện nhiều tác vụ đa phương tiện ít có khả năng tự nguyện hạn chế sự chú ý của họ chỉ vào thông tin liên quan đến nhiệm vụ. Lui và Wong [24] đã cung cấp thêm bằng chứng cho thấy những người thực hiện nhiều tác vụ đa phương tiện kém hơn trong việc ức chế các kích thích không liên quan đến nhiệm vụ và do đó có thể thực hiện tốt hơn trong các nhiệm vụ tích hợp đa giác quan. Một nghiên cứu tiếp theo [11] cho thấy những người thực hiện nhiều nhiệm vụ cùng lúc có hiệu suất kém hơn trong Nhiệm vụ Khoảng nhớ (OSPAN), nhiệm vụ này rất giống với mô hình nhiệm vụ kép vì người tham gia được yêu cầu đồng thời giải các bài toán và ghi nhớ các chữ cái được trình bày. Những người thực hiện nhiều nhiệm vụ cùng lúc cũng báo cáo nhiều sự thiếu tập trung hơn trong cuộc sống hàng ngày [38] . Tuy nhiên, một nghiên cứu gần đây của Alzahabi và Becker [10] đã báo cáo những phát hiện trái ngược: những người thực hiện nhiều nhiệm vụ cùng lúc không kém hơn về hiệu suất nhiệm vụ kép và tốt hơn trong việc chuyển đổi nhiệm vụ. Họ cũng không thể tái tạo lại những phát hiện của Ophir et al. mặc dù sử dụng các nhiệm vụ giống hệt nhau. Các tác giả lưu ý rằng mẫu của họ chủ yếu là nữ và điều này có thể dẫn đến những phát hiện không nhất quán của họ. Họ nhấn mạnh tầm quan trọng của các nghiên cứu theo chiều dọc để tiết lộ mối quan hệ mạnh mẽ giữa MMI và kiểm soát nhận thức.

Tóm lại, các tài liệu MMI hiện có thường cho thấy những cá nhân tham gia vào nhiều hoạt động đa nhiệm phương tiện truyền thông hơn có khả năng kiểm soát nhận thức kém hơn. Những phát hiện hiện tại của chúng tôi mở rộng các tài liệu này bằng cách liên kết hoạt động đa nhiệm phương tiện truyền thông nhiều hơn với thể tích nhỏ hơn ở ACC: một vùng não có liên quan đến kiểm soát nhận thức dựa trên bằng chứng hình ảnh thần kinh hội tụ. Tuy nhiên, chúng tôi nhấn mạnh rằng cần nhiều nghiên cứu hơn để thiết lập mối quan hệ giữa cấu trúc ACC và khả năng kiểm soát nhận thức. Các nghiên cứu về bệnh nhân bị tổn thương ACC đã đưa ra những quan điểm rất khác nhau về sự cần thiết của ACC trong các chức năng nhận thức liên quan [39] , [40] , [41].

Cũng có khả năng vùng ACC mà chúng tôi thu được có liên quan đến các quá trình cảm xúc/động lực vì nó nằm ở ACC rostral, thường được liên kết với quá trình xử lý động lực và cảm xúc [23] . Thể tích ACC giảm thường liên quan đến các rối loạn liên quan đến quá trình xử lý cảm xúc-động lực bất thường như rối loạn ám ảnh cưỡng chế [42] , rối loạn căng thẳng sau chấn thương [43] , trầm cảm [44] và nghiện ma túy và không liên quan đến ma túy [45] , [46] . Dựa trên quan điểm này, có thể những người sử dụng nhiều phương tiện truyền thông cùng lúc, với thể tích ACC giảm, có thể ít có khả năng điều chỉnh cảm xúc và động lực hơn. Thật vậy, điểm MMI cao hơn được tìm thấy có tương quan với sự gia tăng chứng loạn thần kinh, tìm kiếm cảm giác mạnh và tính bốc đồng [3] , [11] và các kết quả xã hội-cảm xúc tiêu cực [4] . Điều thú vị là, mô hình khác biệt cấu trúc não thu được trong nghiên cứu hiện tại tương tự như các mối tương quan thần kinh của chứng nghiện Internet (IA). Những cá nhân mắc IA, được định nghĩa đơn giản là lạm dụng Internet hoặc máy tính một cách bệnh lý, được phát hiện có mật độ chất xám và chất trắng giảm ở ACC [46] , [47] , [48] . Có thể có khả năng hai cấu trúc, đa nhiệm phương tiện và IA, đang chồng chéo nhau: MMI cung cấp thước đo về mức độ mọi người sử dụng nhiều thiết bị cùng một lúc và điều này có thể liên quan đến IA, vốn liên quan đến việc sử dụng máy tính và internet quá mức.

Một hạn chế quan trọng của công trình nghiên cứu hiện tại là kết quả của chúng tôi thu được từ một nghiên cứu cắt ngang về mối quan hệ giữa hành vi đa nhiệm phương tiện truyền thông và cấu trúc não. Do đó, hướng nhân quả giữa chúng không thể được xác định. Mặc dù có thể những cá nhân có ACC nhỏ hơn dễ bị ảnh hưởng bởi việc đa nhiệm hơn do khả năng kiểm soát nhận thức hoặc điều chỉnh cảm xúc xã hội yếu hơn, nhưng cũng có khả năng mức độ tiếp xúc cao hơn với các tình huống đa nhiệm dẫn đến những thay đổi cấu trúc trong ACC. Cần có một nghiên cứu dọc để xác định rõ ràng hướng nhân quả. Những phát hiện hiện tại của chúng tôi mở ra một hướng nghiên cứu như vậy bằng cách cung cấp một liên kết thực nghiệm giữa hoạt động đa nhiệm phương tiện truyền thông và sự khác biệt về cấu trúc trong ACC. Một lưu ý khác là những phát hiện hiện tại có thể không mở rộng ra ngoài nhóm dân số được nghiên cứu của chúng tôi, những người có trình độ học vấn tương đối cao và tiếp xúc tốt với công nghệ. Thực tế, các mô hình tiêu thụ phương tiện truyền thông có thể bị ảnh hưởng rất nhiều bởi các yếu tố nhân khẩu học [1] . Do đó, các nghiên cứu trong tương lai nên xem xét vai trò của các yếu tố nhân khẩu học như giáo dục và tình trạng kinh tế xã hội trong việc điều chỉnh mối quan hệ giữa đa nhiệm phương tiện truyền thông, hiệu suất nhận thức và cấu trúc não.

Tóm lại, các cá nhân tham gia vào hoạt động đa nhiệm truyền thông nhiều hơn có khối lượng chất xám nhỏ hơn trong ACC. Điều này cũng có thể giải thích hiệu suất kiểm soát nhận thức kém hơn và kết quả cảm xúc xã hội tiêu cực liên quan đến đa phương tiện truyền thông gia tăng. Mặc dù bản chất cắt ngang của nghiên cứu của chúng tôi không cho phép chúng tôi chỉ định hướng nhân quả, kết quả của chúng tôi đã đưa ra những mối liên hệ mới lạ giữa các hành vi đa nhiệm phương tiện cá nhân và sự khác biệt về cấu trúc ACC.

Sự đóng góp của tác giả

Được hình thành và thiết kế các thí nghiệm: KL RK. Thực hiện các thí nghiệm: KL RK. Phân tích dữ liệu: KL RK. Thuốc thử / vật liệu / công cụ phân tích đóng góp: KL RK. Đã viết bài: KL RK.