健康年轻女性的情绪识别准确性

与生理周期相关

原文作者：BirgitDerntl IlseKryspin-Exner Eva Fernbach

摘要

有研究显示卵巢激素状态对认知和人类感知的显着影响，特别是在月经周期期间，女性交配偏好被改变。 但是，雌二醇和孕酮水平对社交活动是否存在的影响依然保有疑问。 因此，我们调查了32名健康右利手女性，其中15名处于卵泡期另外17名处于黄体期，并比较了他们的识别精度。 比较激素水平与几种神经心理学参数相关。 所有受试者的年龄和受教育程度相当，并且在任何神经心理功能上没有差异。情绪识别表现（ANOVA）的分析显示阶段的显着影响，显示卵泡组中更高的准确性。此外，黄体酮水平和情绪识别表现之间显着负相关，表明孕酮水平较低，准确性更高，并表现出群体差异。

我们的研究结果表明，月经周期阶段和卵巢激素浓度对面部情绪识别具有显着相关性，并且黄体酮对这种社交情绪能力有特殊影响。

关键词：面部情绪识别；月经周期；黄体酮；雌激素；社交

背景介绍

行为证据表明性激素不仅可以控制性行为，而且在认知方面，比如解决问题方面起重要作用(WilliamsandMeck,1991)。此外，各种研究可以证明，在月经期间，人的感知会发生变化(Macraeetal.,2002)，特别是女性交配偏好(Gangestad and Thornhill,1998;Gangestad et al.,2004,2007;Penton-Voak and Perrett,2000)。在女性中，整个自然月经周期中的雌二醇变化也会对情绪变化有影响(Williams,1998;McEwen et al.,1997)：当雌激素水平下降或低时，负面影响更为常见(Cockerill et al.,1994;Collins et al.,1985)，正面影响则与高雌激素和孕激素水平相关(Wang and Johnston,1993)。多项研究表明，除雌激素之外，孕酮和孕酮衍生物别孕烷醇酮对参与调节情感和行为的神经递质系统如血清素和去甲肾上腺素具有显着的调节作用(e.g. Bethea etal.,1998;Epperson et al.,1999)。在动物研究的证据明确表明孕酮是作为抗焦虑剂的(e.g.Akwa et al.,1999;Hiroi and Neumaier,2006)，但缺乏人类的实验证明。 最近，Conway et al.证明孕激素水平对健康女性受试者厌恶和害怕但不快乐面部的处理有显着影响。因此，作者认为，孕酮水平升高与面部表情对威胁或传染源的敏感性增加有关。

即使不知道关于卵巢激素对面部情绪识别的影响，也对与他人互动无影响。在仅有的研究中在月经周期中对情绪识别的影响的研究报道，在排卵前阶段对恐惧的感知最敏感（最高雌激素水平）和月经期最不敏感（最低雌激素水平），尽管激素水平没有直接评估，早期的方法限制也限制了结论。

这些发现支持卵巢激素在整个生命周期中在认知 - 情绪功能中起重要作用的假设，并可能影响大脑可塑性和功能。因此，我们研究了月经周期对情绪识别表现的影响，比较了两组女性受试者：一组在女性受试者的卵泡期，另一组在女性月经周期的黄体期。我们的目标是分析雌二醇和孕酮水平是否显着影响情绪识别性能。根据之前的研究结果(Pearson and Lewis,2005)，我们假设女性在最丰富的阶段（晚期卵泡期）表现出更好的情绪识别表现，因为社交敏感度可能更高(Macrae et al.,2002)。

材料和方法

样本

年龄在18-35岁的32名（平均年龄23.84岁，SD = 3.3）右利手健康女性参加了这项研究。其中15名女性处于卵泡期（FPG），另17名处于黄体期（LPG），参见表1。

如表1所示，他们的年龄[t（30）= - 0.281，p = 0.781]和教育[t（30）= 0.28，p = 0.978]没有差异。他们在维也纳大学和奥地利维也纳维也纳医科大学通过广告招募，参与者会通过德国版《心理障碍诊断与统计手册》结构化访谈筛选精神或精神疾病史(SCID;Wittchenetal.,1997)。研究得到了维也纳医科大学伦理委员会的批准，并在所有研究对象获得了书面知情同意书。为了获得准确的性激素水平，在测试当天抽取血液样本。此外，为了排除外部激素影响，仅包括没有口服避孕药或任何激素治疗的女性，测定由奥地利维也纳医科大学实验室诊断学院使用电致化学发光免疫分析法(ECLIA;Johnsonetal.,1993)。测定内精确度超过90％（即变异系数为4-8％），每个测定的灵敏度分别为雌二醇和孕酮分别为10 pg / ml和0.2 ng / l。参与者需要提供最近一次月经的日期，并以此为分组。

表1.人口统计学信息显示平均值和1个标准偏差，括号内为年龄，教育程度，雌激素和孕酮水平以及自上次月经以来的天数

如预期所示，实验中的女性虽然具有相似的年龄和教育年限，但雌二醇和孕酮水平显着不同。

图1.情绪识别任务（a，VERT-K）和情绪面孔任务的记忆示例(b,VIEMER-K)

材料

情绪辨别任务（“维也纳情绪识别任务”，VERT-K）包含36幅高加索人脸部表情的彩色照片，描绘了五种基本情绪（愤怒，厌恶，恐惧，快乐和悲伤）以及中性表达。所有表达都来自已经标准化并且在神经心理学研究中重复用作神经行为探针的刺激集（参考Gur et al.,2002a for development of stimuli; Gur et al.,2002b)。此处应用的刺激材料已经为奥地利科学家所验证(Hoheisel and Kryspin-Exner,2005)。这种刺激物的刺激（每种情绪6种/ 6种中性）和性别（18种女性，18种男性图片）相同，只显示诱发表达。每个poser只出现一次，刺激以随机顺序呈现。指令是要识别所描述的情绪，并选择了强制选择应答格式（所有6个类别都存在：愤怒，厌恶，恐惧，快乐，悲伤和中性）。

在情绪记忆任务（“维也纳情感识别记忆”，VIEMER-K）中提出了24种刺激。 12张照片显示“目标”（1名女性，每种类别1张男性图片），12张从未显示的照片作为箔片。 所有参与者都描述了一种中性的表达方式。对参与者的指示是指出他们是否在之前的测试中看到过这个人（选择是/否），而不管他们可能表现出的情绪表达。刺激以随机顺序呈现给每位参与者。

有关VERT-K（a）和VIEMER-K（b）的示例，请参见图1。此外，所有参与者完成Toronto Alexithymia Scale 20 (TAS-20;Bagbyetal.,1994)。

神经心理学评估包括以下措施：使用Rasch homogenous同质版本，非语言工作记忆[视觉对象学习任务（VOLT）和延迟版本（VOLTD）]和认知灵活性[抽象，抑制和 记忆（AIM）]取自计算机化的神经心理测试电池（CNP; Gur et al.，1992），适应德语并仔细验证（Kryspin-Exner et al.，2003）。 使用Powerlab软件（System General，Milpitas，CA，USA）在Apple Macintosh G3 Powerbook上呈现所有测试。

数据分析

来自VERT-K的数据（只有正确的答案）用重复测量ANOVA进行分析，情感和性别poser作为受试者内因素和月经期作为受试者因素。 Greenhouse-Geisser校正p值被用于ANOVA和事后结果的Bonferroni校正。

为了分析误差模式的差异，当满足参数测试的标准（正态分布用Kolmogorov-Smirnoff检验，Levene检验的变异均一性）时，应用双样本t检验。 在违反这些标准的情况下，非参数检验（通过Mann和Whitney U检验）施加。 此外，我们计算每种情绪状况的敏感度（真阳性[真阳性加假阴性]）和特异性（真阴性/ [真阴性加假阳性]）。真正的积极因素包括正确识别的目标数量，而真正的消极因素包括正确分类的非目标数量。错误肯定错误的计算方式是将非目标面部评分为目标的次数。消极性错误是将目标错误地归类为非目标。敏感度被定义为正确识别目标的概率，而特异性是指正确拒绝非目标的概率。用重复测量ANOVA分析差异，敏感性和特异性对于每种情绪作为受试者内因素和相位作为受试者因素。 再次，使用Greenhouse-Geisser校正的p值的ANOVA和事后结果的Bonferroni校正。

在验证参数测试的标准得到满足后，应用双样本t检验检查神经心理功能的相位差异（SPM，AIM，VOLT，VOLTD，VIEMER-K，使用每个测试的正确百分比）。 Pearson相关性计算用于调查女性性激素水平对认知 - 情绪表现（VERT-K，VIEMER-K）的影响，p值是Bonferroni校正的多重检验。 为了控制显着的激素间相关性，计算了额外的部分相关性，以控制雌二醇/孕酮对性能和激素水平（雌二醇/孕酮）之间相关性的影响。 为了进一步分析错误倾向及其与激素水平的可能关联，我们计算了Spearman的等级相关性（因为混淆分数对于每种情绪不是正态分布）在混淆评分和激素水平（雌二醇/孕酮）之间。

结果

表2.卵巢期组女性受试者情绪识别试验（VERT-K）中所有情绪的百分比正确的粗体值（沿对角线呈现）和百分比错误答案与黄体期组（LPG）女性的结果。