MASTERTHESE
Een Mogelijkheid om de Effecten van
Cognitive Bias Modification te verbeteren:
Trainen met Cognitieve Belasting
Vera Balk
Studentnummer: 10182551 Naam begeleider: Elske Salemink
Naam tweede beoordelaar: Bram van Bockstaele
Afstudeerrichting: Klinische Ontwikkelingspsychologie Datum: 15-9-2017
Inhoudsopgave Abstract 3 Inleiding 4 Methode 9 Resultaten 17 Conclusie en Discussie 25 Literatuurlijst 31
Samenvatting
Mensen met angstklachten interpreteren ambigue informatie vanuit de omgeving vaak negatief, ook wel interpretatiebias genoemd. De training van Mathews en Mackintosh (2000) beoogd de interpretatiebias en daarmee de angst te veranderen. Meerdere studies hebben de effecten van de training gerepliceerd, echter bleken de effecten niet altijd even groot en maar matig te generaliseren naar het dagelijkse leven. De kleine effecten zijn mogelijk een gevolg van de verminderde werking van het werkgeheugen tijdens periodes van stress waardoor het geleerde tijdens de training niet kan worden toegepast in een werkelijke stressvolle situatie. Het doel van het huidige onderzoek is om te onderzoeken of men de effecten kan verbeteren door met een vergelijkbare cognitieve belasting te trainen als tijdens stress. Deelnemers werden verdeeld over 4 condities; een positieve training met (n = 19) en zonder (n = 16) cognitieve belasting en een negatieve training met (n = 18) en zonder (n = 18) cognitieve belasting. Uit de resultaten bleek een effect op interpretaties, echter bleef het verwachte effect op stemming uit. De cognitieve belasting zorgde daarnaast niet voor versterking van de effecten. Mogelijk was de toegevoegde cognitieve belasting niet zwaar genoeg en zal dit in vervolg onderzoek onderzocht moeten worden.
Inleiding
Angststoornissen zijn één van de meest voorkomende psychiatrische stoornissen onder de Nederlandse bevolking. Bijna 20 procent van de Nederlanders tussen de 18 en 65 jaar heeft in zijn of haar leven last gehad van een angststoornis (de Graaf, ten Have & van Dorsselaer, 2010). Naast het feit dat een angststoornis veel voorkomend is, heeft het ook zeer negatieve gevolgen. Zo ervaren mensen met een angststoornis een lagere kwaliteit van het leven, verslechtering in hun onderwijs- en beroepsleven en zijn er hogere zelfmoordaantallen (Katzelnick & Greist, 2001; Kessler, 2003). Angststoornissen zijn dus een groot
gezondheidsprobleem en vragen dan ook om effectieve en toegankelijke behandelingen (Beard, 2011). Vaak worden medicijnen voorgeschreven. Echter, deze hebben maar een klein tot gemiddeld effect (Hoffman & Mathew, 2008). Naast medicijnen bestaat ook cognitieve-gedragstherapie (CGT) als behandeling tegen angstklachten. CGT vereist dat de cliënt bewust op zoek gaat naar zijn of haar negatieve gedachten en deze gaat uitdagen door na te denken over de validiteit van deze gedachten. Vaak wordt dit gedaan door middel van
gedragsexperimenten waarbij de cliënt blootgesteld wordt aan de gevreesde situatie om zo te ervaren dat het gevreesde niet voorkomt. Echter, sommige mensen zijn niet in staat om op deze reflectieve manier te denken over hun eigen denkpatronen of durven de
gedragsexperimenten niet uit te voeren. Er was dus vraag naar nieuwe behandelingen die niet expliciete discussies over gevoelige onderwerpen (Bowler et al., 2012), het bewust nadenken over negatieve denkpatronen en gedragsexperimenten nodig achten.
De laatste vijftien jaar is een nieuw soort training ontwikkeld door Mathews en Mackintosh (2000) welke geen van de bovenstaande nadelen bevat en daarom een
veelbelovende behandeling lijkt te zijn tegen angstklachten. Deze training is gericht op één van de belangrijkste oorzaken en instandhoudende factoren van een angststoornis, namelijk de selectieve informatieverwerking (Hirsch & Clark, 2004). Angststoornissen worden
gekenmerkt door het selectief verwerken van negatieve dan wel dreigende informatie vanuit de omgeving (Macleod & Cohen, 1993). Mensen met een angststoornis interpreteren ambigue situaties vaker negatief, ook wel interpretatiebias genoemd (Macleod & Cohen, 1993). De training van Mathews & Mackintosh (2000), cognitive bias modification of interpretations genoemd (CBM-I), beoogd de interpretatiebias en daarmee de angst te veranderen. In deze training moeten de deelnemers zich op de computer in een serie ambigue sociale verhaaltjes inleven. Elk verhaaltje blijft ambigue tot het laatste woordfragment. De juiste oplossing van het woordfragment, geeft afhankelijk van de conditie, een positieve dan wel negatieve
emotionele lading aan het verhaaltje. Hierdoor vormt de deelnemer een positieve of negatieve interpretatie van het verhaal. Uit de resultaten bleek dat interpretaties inderdaad veranderd werden en dat dit zorgde voor een verandering in angstniveau. Een aantal studies
(Mackintosh, Mathews, Yiend, Ridgeway & Cook, 2006; Salemink, van den Hout & Kindt, 2007; Yiend, Mackintosh & Mathews, 2005) hebben de resultaten van dit onderzoek
gerepliceerd. Naast deze resultaten bij een non-klinische steekproef, toont de training ook bij mensen met een hoog angstniveau goede resultaten (Hirsch, Mathews & Clark, 2007;
Mathews, Ridgeway, Cook & Yiend, 2007; Salemink, van den Hout & Kindt, 2009). De training lijkt hiermee dus een veelbelovende behandeling tegen angstklachten te zijn. Echter, de resultaten van de training zijn veelal wisselend en de effecten zijn niet altijd in elk
onderzoek even groot (Menne-Lothmann et al., 2014).
Deze kleine effecten zijn mogelijk een gevolg van de verminderde werking van het werkgeheugen tijdens periodes van stress waardoor het geleerde tijdens de training niet of minder kan worden toegepast in een werkelijke stressvolle situatie. In veel studies (Hertel, Vasquez, Benbow, & Hughes, 2011; Lang, Moulds & Holmes, 2009; Mackintosh, Mathews, Yiend, Ridgeway, & Cook, 2006; Salemink, van den Hout, & Kindt, 2007; 2009; Salemink & van den Hout, 2010; Standage, Ashwin, & Fox, 2009; Wilson, Macleod, Mathews &
Rutherford, 2006) wordt de verandering in interpretatiebias en angstniveau gemeten na een stressfase, om te kijken of de resultaten van de training blijven bestaan ten tijde van een werkelijke periode van stress. Echter, cognitieve middelen zoals het werkgeheugen zijn tijdens periodes van stress en angst nauwelijks beschikbaar (Baert, De Raedt, & Koster, 2011). Het werkgeheugen heeft maar een gelimiteerde werking (Baddeley, 2003) en een kenmerk van angst en stress is dat dit zorgt voor een vermindering van de beschikbare werkgeheugencapaciteit (Eysenck & Calvo, 1992). Er blijft dus weinig ruimte over om de positieve interpretaties, welke geleerd zijn tijdens de training, toe te passen in werkelijke stressvolle situaties. Hierdoor is een grote kans dat de interpretatiebias blijft bestaan tijdens periodes van stress. In de studies waarbij de deelnemers zelf de stressvolle situatie
meemaakten door bijvoorbeeld een stressvolle taak te ondergaan (Hertel, Vasquez, Benbow, & Hughes, 2011; Salemink, van den Hout, & Kindt, 2007; 2009; Salemink & van den Hout, 2010; Standage, Ashwin, & Fox, 2009) bleken de resultaten van de training dan ook geen stand te houden. Echter, in de studies (Lang, Moulds & Holmes, 2009; Mackintosh, Mathews, Yiend, Ridgeway, & Cook, 2006; Wilson, Macleod, Mathews & Rutherford, 2006) waarbij de stressor een angstige situatie betrof waar de deelnemers zelf geen deel van uitmaakten (door bijvoorbeeld een enge film te kijken), en mogelijk dus minder werkgeheugen innam, bleken de resultaten van de training stand te houden. Het is dus van belang dat ook tijdens een stressvolle situatie met een hoge mate van cognitieve belasting en de daardoor een verminderde werking van het werkgeheugen angstige mensen leren om positieve
interpretaties toe te passen. Dit kan mogelijk door angstige mensen de CBM-I training te laten uitvoeren met een vergelijkbare cognitieve belasting als deze stress. Een tweede aanwijzing dat training tijdens cognitieve belasting de effectiviteit zou kunnen is vergroten, is dat eerder onderzoek (Salemink & Wiers, 2012) heeft aangetoond dat mensen met een lage mate van werkgeheugen capaciteit meer profiteerden van de training dan mensen met een hoge mate
van werkgeheugen capaciteit. Dit effect is mogelijk na te bootsen door ervoor te zorgen dat de deelnemers tijdens de training ook een lage mate van werkgeheugen capaciteit hebben door toevoeging van cognitieve belasting.
De huidige CBM-I paradigma’s gebruiken dit principe nog niet. Een innovatieve aanpak van deze studie is om te onderzoeken of men de effecten van de
interpretatiebiastraining op interpretaties en stemming kan verbeteren door cognitieve belasting aan de training van Mathews en Mackintosh (2000) toe te voegen. De deelnemers zullen hiertoe willekeurig worden toegewezen aan vier verschillende trainingscondities, namelijk een positieve training met en zonder toevoeging van cognitieve belasting en een negatieve training met en zonder cognitieve belasting. De effecten van de vier
trainingscondities zullen met elkaar vergeleken worden op zowel online interpretaties, de interpretaties die ten tijde van de binnenkomende ambigue informatie gemaakt worden als de
offline interpretaties, de interpretaties die achteraf gemaakt worden op basis van een reflectie
over de situatie (Hirsch & Mathews, 2000) en de stemming. Tevens zal het angstniveau gemeten worden na een stresssituatie om te kijken of het resultaat van de training blijft bestaan ten tijde van een werkelijke periode van stress.
Uit onderzoek is gebleken dat angstige mensen niet meer negatieve online
interpretaties maken dan mensen zonder angststoornis, maar dat zij wel een gebrek hebben aan het maken van positieve online interpretaties (Amir, Prouvost, & Kuckertz, 2012). De verwachting is daarom dat 1) beide trainingen waarbij cognitieve belasting is toegevoegd zorgen voor meer verandering in de positieve online interpretaties dan de trainingen zonder toevoeging van cognitieve belasting. De deelnemers in de positieve trainingsconditie met cognitieve belasting zullen sneller worden in het oplossen van de positieve woordfragmenten dan de deelnemers in de positieve trainingsconditie zonder cognitieve belasting. Tevens zullen de deelnemers in de negatieve trainingsconditie met cognitieve belasting minder snel
worden in het oplossen van de positieve woordfragmenten dan de deelnemers in de negatieve trainingsconditie zonder cognitieve belasting.Tevens wordt verwacht dat 2) beide trainingen waarbij cognitieve belasting is toegevoegd zorgen voor sterkere effecten op de offline
interpretaties dan de trainingen zonder toevoeging van cognitieve belasting met name op de meting met cognitieve belasting. De deelnemers in de positieve trainingsconditie met cognitieve belasting zullen meer positieve interpretaties maken dan de deelnemers in de positieve trainingscondities zonder cognitieve belasting met name op de meting met
cognitieve belasting en vice versa in de negatieve trainingsconditie. Ook wordt verwacht dat 3) de trainingen met cognitieve belasting zorgen voor een grotere verandering in stemming dan de trainingen zonder cognitieve belasting. De deelnemers in de positieve trainingsconditie met cognitieve belasting zullen een grotere positieve verandering in stemming vertonen dan de deelnemers in de positieve trainingsconditie zonder cognitieve belasting en vice versa in de negatieve trainingsconditie. Wat betreft het ervaren van en het herstellen van stress zeggen Derryberry en Tucker (1992) dat dit beïnvloedt wordt door de manier waarop informatie in de omgeving verwerkt wordt. Dat wil zeggen op welke informatie de persoon zich richt en hoe hij deze interpreteert. Wanneer men situaties positief interpreteert zal er dus minder stress ervaren worden en men sneller herstellen van stress dan wanneer men situaties negatief interpreteert. Er wordt daarom tot slot verwacht dat 4a) het effect van de training op de stemming blijft bestaan na een periode van stress. De stemming van de deelnemers in de positieve trainingsconditie met cognitieve belasting zal na de stressor minder gedaald zijn ten op zich te van hun stemming voor de stressor dan de stemming van de deelnemers in de positieve trainingsconditie zonder cognitieve belasting en vice versa in de negatieve
trainingsconditie. Ook wordt verwacht dat 4b) het effect van de training op de stemming blijft bestaan tijdens een periode van stressherstel. In vergelijking met de condities zonder
cognitieve belasting meer (positieve trainingsconditie) of minder (negatieve trainingsconditie) herstellen van hun daling in stemming na de stressor.
Methode
Power-analyse
Voorafgaand aan het huidige onderzoek heeft een power-analyse plaatsgevonden. Middels de power-analyse met een effectsize f van 0.25 en een power van 0.8 is
berekend dat per conditie 32 deelnemers nodig zijn om betrouwbare analyses te kunnen
uitvoeren. Dit zou een totaal van 128 deelnemers betekenen.
Deelnemers
Aan het onderzoek participeerden 74 eerste- en tweedejaars studenten van de Universiteit van Amsterdam. Zij zijn geselecteerd op basis van hun scores op de
angstdispositie vragen van de Zelfbeoordelingsvragenlijst (ZBV, Spielberger, Gorsuch, Lushene, Vagg, & Jacobs, 1983) en hun scores op de neuroticisme subschaal van de vijf persoonlijkheids-factoren test (5PFT, Elshout & Akkerman, 1975) tijdens de verplichte Testweek. Omdat de deelnemers mogelijk een negatieve training konden ondergaan, zijn wegens ethische redenen alleen de studenten geselecteerd die in de middelste range (de middelste 60 procent) scoorden op de vragenlijsten. Dit houdt in dat zij gemiddeld angstige mensen zijn. Alle deelnemers ontvingen na afloop van het onderzoek twee
proefpersoonpunten of 20 euro voor hun deelname. 3 deelnemers konden wegens computer problemen het onderzoek niet afmaken. Na verwijdering van deze resultaten bleven er 71 deelnemers over (50 vrouwen en 21 mannen). Van deze deelnemers ondergingen 19 de positieve training met toevoeging van cognitieve belasting, 16 de positieve training zonder toevoeging van cognitieve belasting, 18 de negatieve training met toevoeging van cognitieve belasting en 18 de negatieve training zonder toevoeging van cognitieve belasting. Van 6
deelnemers missen gegevens over de leeftijd. De resultaten van deze deelnemers zullen echter wel meegenomen worden in het onderzoek. De leeftijd van de overgebleven deelnemers loopt van 18 tot en met 58 jaar (M = 21.65, SD = 6.60).
Materiaal
Training (CBM-I)
De training bestond uit 80 korte ambigue verhalen (Salemink, van den Hout, & Kindt, 2007). De ene helft van de verhalen had een sociaal karakter en de andere helft bestond uit verhalen over het maken van testen, omdat gebleken is dat het effect van de training groter is wanneer de inhoud van de training en de emotionele stressor aan elkaar gerelateerd zijn (Mackintosh, Mathews, Eckstein & Hoppitt, 2013). De verhalen zijn een combinatie van de vertaling van de oorspronkelijke training van Mathews en Mackintosh (2000) en eigen toevoegingen van dezelfde aard als de verhalen van Mathews en Mackintosh. De verhalen werden op de computer gepresenteerd in 4 blokken van 20 verhalen. Na elk blok kreeg de deelnemer de mogelijkheid om een korte pauze te nemen. Elk blok bevatte 16
modificatieverhalen en 4 probes.
Modificatieverhalen zijn verhalen die gemaakt zijn om de deelnemers zo te trainen dat zij afhankelijk van de conditie positieve dan wel negatieve interpretaties leren maken. De deelnemers werden gevraagd zich zo goed mogelijk in te leven in het verhaal. Elk verhaal bestond uit 3 regels welke ambigue zijn. De regels volgden elkaar één voor één op na 10 seconden. De deelnemer kon dit versnellen door op de spatiebalk te drukken. Het verhaal eindigde met een woordfragment. De correcte oplossing van het woordfragment was positief dan wel negatief afhankelijk van de conditie (positieve/negatieve training). Dit zorgde ervoor dat het verhaal niet meer ambigue was. De deelnemers werden gevraagd om de fragmenten zo snel mogelijk op te lossen. Dit konden zij doen door de spatiebalk in te toetsen gevolgd door
de eerste missende letter. De deelnemers hadden hiervoor maximaal 20 seconden de tijd. Daarna volgde een vraag over het verhaal om de interpretatie van het verhaal te versterken. Tevens laten de resultaten op deze vragen zien of de deelnemer het verhaal begrepen heeft. De deelnemers konden deze vraag beantwoorden met ‘j’ (ja) of ‘n’ (nee) in te toetsen. Zij kregen hiervoor maximaal 10 seconden de tijd. De deelnemers kregen feedback doordat er een rode of groene balk in beeld verscheen met daarop de tekst ‘goede’ of ‘foute reactie’. Wanneer de deelnemer geen reactie gaf, verscheen er automatisch een rode balk in beeld met daarop ‘foute reactie’. Een voorbeeld van een modificatieverhaal is:
Bij kennissen loop je per ongeluk tegen de kerstboom aan.
Daardoor vallen er een paar ballen kapot. Je maakt uitgebreid excuses.
Ze zeggen dat het niet zo erg is. Je ziet ... in hun houding.
beg—p (begrip)/ irr—atie (irritatie)
Daarna volgt de vraag: Hebben je kennissen je vergeven?
De probes zijn hetzelfde als de modificatieverhalen, maar zij hebben een vaste positieve dan wel negatieve lading. Dit is hetzelfde voor elke conditie. Elke conditie kreeg dus hetzelfde woordfragment. Deze verhalen zijn in de training geplaatst om te kijken naar het verschil in snelheid bij het oplossen van positieve en negatieve woordfragmenten. Hiermee kan onderzocht worden of er verandering plaatsvindt in de online interpretaties van de deelnemers. Als de deelnemers na het lezen van het verhaaltje een online interpretatie gemaakt hebben dan zullen zij sneller op een woord reageren dat past bij deze interpretatie (Calvo, Eysenck & Estevez, 1994).
Cognitieve Belasting bij de Training
De cognitieve belasting bestond uit een parallelle taak waarbij de deelnemer een reeks van 5 cijfers tussen de 1 en 9 moest onthouden gedurende 4 opeenvolgende verhaaltjes
(Booth, Mackintosh, Mobini, Oztop & Nunn, 2014; Lavie, Hirst, de Fockert & Viding, 2004; Watkins & Moulds, 2007). De reeks werd 4 seconden getoond. Na 4 verhaaltjes werd
gevraagd of één aangeboden cijfer deel uitmaakte van de cijferreeks. De deelnemers kunnen deze vraag beantwoorden met ‘j’ (ja) of ‘n’ (nee) in te toetsen. De deelnemers kregen geen feedback op de vraag. De deelnemer moest een reactie op de vraag geven voordat hij/zij door kon naar het volgende verhaal. In totaal werd 20 keer een cijferreeks geboden.
Herkenningstaak
De herkenningstaak mat de offline interpretaties van de deelnemers door middel van in totaal 16 korte ambigue sociale verhaaltjes welke veel overeenkomsten vertonen met de verhaaltjes van de training (Mathews & Mackintosh, 2000; Salemink, van den Hout, & Kindt, 2007). Elk verhaal had echter nu een titel. Om de overeenkomst met de training duidelijk te maken, eindigden ook deze verhaaltjes met een woordfragment en een vraag over het verhaal welke de deelnemers dienden op te lossen. Deze dienden op dezelfde manier te worden opgelost als tijdens de training. Echter, dit maal bleef het verhaal ambigu omdat het
woordfragment neutraal is. Om het verschil met de training duidelijk te maken, verschilden de achtergrond en letterkleur van de herkenningstaak met die van de training. Een voorbeeld van zo’n verhaal en vraag is:
Je zit bij een belangrijk tentamen waar je al twee weken hard voor geleerd hebt. De laatste paar dagen heb je er echter weinig aan gedaan, omdat je veel met vrienden bent weggeweest. Je slaat de bladzijde om en bij het bekijken van de eerste vragen besef je hoe je het ……… zult maken.
tenta—n (tentamen)
Daarna volgt de vraag: Heb je de laatste paar dagen veel gebeld met vrienden?
verhaal en daarna 2 verschillende interpretaties (positief en negatief; in gerandomiseerde volgorde) bij het verhaal. De deelnemers moesten elke interpretatie afzonderlijk beoordelen op hoeveel de betekenis van de interpretatie paste bij de betekenis van het verhaal. Zij konden dit aangeven op een vierpuntsschaal lopend van 1 (heel erg verschillende betekenis) tot 4 (heel erg dezelfde betekenis). De deelnemer moest een reactie geven voordat hij/zij door kon naar de volgende interpretatie. Een voorbeeld van de interpretaties behorend bij het vorige verhaaltje is:
Je denkt dat je het tentamen gaat verprutsen, omdat je er weinig aan gedaan hebt. Je denkt dat het tentamen wel gaat lukken, omdat je al veel geleerd hebt.
Cognitieve belasting bij de Herkenningstaak
Elke deelnemer maakte de helft van de herkenningstaak (8 verhaaltjes en 16 interpretaties) met cognitieve belasting en de andere helft zonder cognitieve belasting. De cognitieve belasting bestond uit dezelfde een parallelle taak als bij de training waarbij de deelnemer een reeks van 5 cijfers moest onthouden gedurende 4 opeenvolgende verhaaltjes of 8 opeenvolgende interpretaties. De reeks werd 4 seconden getoond. Na 4 verhaaltjes of 8 opeenvolgende interpretaties werd gevraagd of het aangeboden cijfer deel uitmaakte van de cijferreeks. De deelnemers kunnen deze vraag beantwoorden met ‘j’ (ja) of ‘n’ (nee) in te toetsen. De deelnemers kregen geen feedback op de vraag. De deelnemer moest een reactie op de vraag geven voordat hij/zij door kon naar het volgende verhaal. In totaal werd 4 keer een cijferreeks geboden.
Stresstaak
Deze taak bestaat uit een anagram stress taak welke bedoeld is om stress te induceren. (Macleod, Rutherford, Campbell, Ebsworthy & Holker, 2002; Salemink, van den Hout &
Kindt, 2007). Deelnemers werd verteld dat de taak moeilijk zal worden, maar dat intelligente mensen zoals studenten het meestal goed doen. Tevens werd gezegd dat hun prestatie via een camera wordt opgenomen en zal worden getoond aan andere studenten. De deelnemers kregen 15 anagrammen op het computerscherm te zien die zij één voor één dienden op te lossen. Men moest zo veel mogelijk anagrammen oplossen door het goede woord te typen en vervolgens op de spatiebalk te drukken om de volgende anagram te krijgen. De helft van de anagrammen waren echter extreem moeilijk en bestonden uit meer dan 13 letters. De deelnemers kregen 20 seconden om elke anagram op te lossen. De stresstaak werd beëindigd met een vraag over wat de deelnemers dachten tijdens het oplossen van de anagrammen. Tevens werd er gevraagd naar de gedachten van de deelnemers over de prestaties van andere studenten op deze taak.
Zelfbeoordelingsvragenlijst (ZBV)
De Zelfbeoordelingsvragenlijst (ZBV) is een vragenlijst die bestaat uit 2 delen met elk 20 vierkeuze-items. De ene helft van de ZBV meet de toestandsangst en de andere helft de angstdispositie van de deelnemer (ZBV, Spielberger, Gorsuch, Lushene, Vagg, & Jacobs, 1983).
De deelnemer kon op een vierpuntsschaal aangeven in welke mate de deelnemer zich zo over het algemeen voelt, namelijk bijna nooit (1), soms, vaak en bijna altijd (4). Hoe hoger de totale score hoe angstiger de persoon.
De ZBV is in 2000 door de COTAN beoordeeld. De uitgangspunten bij de testconstructie, de kwaliteit van het testmateriaal, de kwaliteit van de handleiding en de betrouwbaarheid zijn als goed beoordeeld. De begripsvaliditeit en de criteriumvaliditeit zijn als voldoende beoordeeld. De laatste normering van de test komt uit 1980 en wordt dus met een onvoldoende beoordeeld.
Meting Stemming
De stemming van de deelnemer werd gemeten door 3 visuele analoge schalen (Macleod, Rutherford, Campbell, Ebsworthy, & Holker, 2002; Salemink, van den Hout, & Kindt, 2007). Eén schaal mat angst met aan de uiteindes de woorden onzeker en vol
zelfvertrouwen. Vervolgens mat een schaal het stressniveau met aan de uiteindes de woorden gestrest en ontspannen. Tot slot mat een schaal de algemene stemming met aan de uiteindes de woorden negatieve- en positieve stemming. Alle schalen bestonden uit een 13-cm lange horizontale lijn en de deelnemers konden via deze lijn aangeven wat hun stemming op dat moment was door op de lijn te klikken. Elke schaal had een score van 0 tot 100. Hoe hoger de score hoe hoger bijvoorbeeld de positieve stemming.
Software en Hardware
De training en de metingen zijn geprogrammeerd in E-prime versie 2.0.10.242 SP0 200. De computers waarop de training en de metingen werden uitgevoerd zijn van het Model Optiplex 9010 met Windows 7 x64 (SP:1) als Operating System en een Intel ® Core ™ i5-3570 CPU @ 3.40GHz 3392 GenuineIntel processor.
Procedure
De deelnemers werden willekeurig toegewezen aan één van de 4 trainingscondities (positieve training met en zonder cognitieve belasting; negatieve training met en zonder cognitieve belasting). De deelnemers werden afzonderlijk van elkaar getest in een afgesloten computerruimte. Alvorens het onderzoek begon kreeg de deelnemer een korte uitleg over de procedure van het onderzoek. Vervolgens diende de deelnemer de informatiebrochure te lezen en de toestemmingsverklaring te tekenen, welke waren klaargelegd in de computerruimte. Het computerprogramma begon met het intoetsen van de spatiebalk. Vervolgens startte het
computerprogramma met beide delen van de Zelfbeoordelingsvragenlijst (ZBV, Spielberger, Gorsuch, Lushene, Vagg, & Jacobs, 1983). De ZBV werd gevolgd door de meting van de stemming van de deelnemer bestaande uit 3 visuele analoge schalen. Daarna moest de
deelnemer over een tijdsbestek van ongeveer 1 uur de training doorlopen. Afhankelijk van de conditie kreeg de deelnemer na 4 verhaaltjes een reeks van 5 cijfers welke hij/zij moest onthouden. Na 4 verhaaltjes werd de deelnemer een cijfer getoond en gevraagd of dit cijfer deel uit maakte van de vorige getoonde cijferreeks. De training werd wederom gevolgd door de meting van de stemming door 3 visuele analoge schalen. Na deze meting startte de computer de herkenningstaak op. De herkenningstaak werd zowel met als zonder cognitieve belasting afgenomen. De volgorde werd gecounterbalanced. Daarna werd stemming van de deelnemer nogmaals gemeten door de 3 visuele analoge schalen. Hierna volgde de stresstaak en opnieuw de 3 visuele analoge schalen om de stemming na een periode van stress te meten. Vervolgens kregen de deelnemers 5 minuten rust waarin zij wat tijdschriften konden lezen. Deze periode werd gebruikt als een periode van stressherstel. Na deze periode volgde opnieuw de stemmingsmeting met de 3 visuele analoge schalen, om de stemming na een periode van stressherstel te meten. Na afloop kreeg de deelnemers 2 vragen over wat zij dachten tijdens de anagrammentaak, een korte debriefing met uitleg en een aantal vragen over het onderzoek. Tevens werd de deelnemer bedankt voor deelname en kreeg zijn of haar beloning toebedeeld. Het totale onderzoek nam zo’n 2 uur in beslag.
Commissie van Ethiek
Resultaten Randomisatiechecks
Om te kijken of de deelnemers willekeurig verdeeld waren over de condities zijn er verschillende randomisatiechecks uitgevoerd. Voorafgaand aan de training is gekeken of de deelnemers in de condities gelijkmatig verdeeld waren op leeftijd. Uit de Shapiro-Wilk toets naar normaliteit bleek de data niet normaal verdeeld was. Hierdoor is er gebruik gemaakt van een Kruskal-Wallis test. Deze wees uit dat de condities niet significant van elkaar verschilden in leeftijd, H(3) = 3.89, p = .274. Tevens bleek met een Chi-kwadraat test dat mannen en vrouwen gelijkmatig verdeeld waren over de condities, χ2(3) = 3.69, p = .296. Tot slot bevestigden twee One-way ANOVA’s dat de groepen voorafgaand aan de training ook niet verschilden op de angstdispositie, F(3, 67) = .33, p = .803 en op toestandsangst, F(3,67) = .64,
p = .595. Op basis hiervan bleek dat de randomisatie geslaagd was. Hierdoor hoefde bij de
uitvoering van de analyses niet gecontroleerd te worden voor demografische karakteristieken.
Betrouwbaarheidsanalyse
Voorafgaand aan de toetsing van de hypothesen heeft er een betrouwbaarheidsanalyse plaatsgevonden over de items van de herkenningstaak en de stemmingsmeting. Uit de
betrouwbaarheidsanalyse over de herkenningstaak bleek dat de negatieve items zonder cognitieve belasting een lage betrouwbaarheid hadden, Cronbach’s α = .54. Na verwijdering van item 1 en 7, welke minder sterk negatief geladen waren dan de rest van de items en bovendien onduidelijk gesteld waren, resulteerde dit in een gemiddelde betrouwbaarheid, Cronbach’s α = .64. Ook de positieve items zonder cognitieve belasting hadden een lage betrouwbaarheid, Cronbach’s α = .32. Na verwijdering van item 2 en 8, welke minder sterk positief geladen waren dan de rest van de items en bovendien onduidelijk gesteld waren, resulteerde dit in een gemiddelde betrouwbaarheid, Cronbach’s α = .65. De negatieve items
met cognitieve belasting hadden een goede betrouwbaarheid, Cronbach’s α =.75 en de positieve items hadden met cognitieve belasting een gemiddelde betrouwbaarheid, Cronbach’s α = .60
Uit de betrouwbaarheidsanalyse over de vijf stemmingsmetingen door middel van drie visuele analoge schalen, kwam voor alle vijf de metingen een goede betrouwbaarheid naar voren, Cronbach’s α = .78, α = .85, α = .87, α = .91 en α =. 91. Daardoor konden de drie visuele analoge schalen voor elk meetmoment tot één stemmingsconstruct worden samengevoegd.
Manipulatiecheck
Om te toetsen of de manipulatie van cognitieve belasting gewerkt heeft, is er gekeken naar de antwoorden die de deelnemers tijdens de training gaven op de 20 vragen of het aangeboden cijfer deel uitmaakte van de eerder getoonde cijferreeks. De deelnemers, die tijdens de training cognitieve belasting kregen, scoorden allemaal boven het kans niveau van 10 goed beantwoordde vragen (M = 17.41, SD = 1.89), waardoor er mag worden aangenomen dat de deelnemers Cognitieve Belasting hebben ervaren.
De effectiviteit van CBM-I in het veranderen van interpretaties
Online interpretaties
Om de effectiviteit van CBM-I in het veranderen van online interpretaties te toetsen en na te gaan of de cognitieve belasting zorgt voor een versterking van deze effecten (hypothese 1) zijn de reactietijden op de positieve en negatieve woordfragmenten (probes) geanalyseerd met een 2x2x2x2 Factorial Mixed ANOVA met Valentie training (positief vs. negatief) en Cognitieve belasting Training (met vs. zonder) als de between-subjects factoren en de Valentie Probes (positief vs. negatief) en Tijd (de eerste helft vs. de tweede helft van de
training) als within-subjects factoren. Er werd niet voldaan aan de assumptie van homogeniteit van de varianties1. De resultaten zullen daarom met voorzichtigheid geïnterpreteerd dienen te worden.
Er werd een significant hoofdeffect gevonden van Valentie Training, F(1,67) = 30.63,
p < .001. Deelnemers in de positieve trainingsconditie reageerden significant sneller op de
probes (M = 5113.86, SD = 1501.31) dan de deelnemers in de negatieve trainingsconditie (M
= 7129.19, SD = 1556.95 ). Tevens werd een significant hoofdeffect gevonden op de Valentie van de probes, F(1, 67) = 6.16, p = .016. De deelnemers reageerden significant sneller op de negatieve probes (M = 5933.90, SD = 1713.48) dan op de positieve probes (M = 6337.54, SD = 2243.86). Ook werd een significant hoofdeffect gevonden van Tijd, F(1, 67) = 24.95, p < .001. De deelnemers reageerden significant sneller op de probes tijdens de tweede helft van de training (M = 5576.96, SD = 1854.58) dan tijdens de eerste helft van de training (M = 6694.48, SD = 2232.45). Daarnaast werd een significant interactie-effect gevonden van Valentie Training x Valentie Probes, F(1,67) = 27.28, p < .001. De deelnemers in de negatieve trainingsconditie reageerden significant sneller op de negatieve probes (M = 6503.46, SD = 1409.26) dan op de positieve probes (M = 7754.93, SD = 2000.11), t(35) = - 4.98, p < .001. De deelnemers in de positieve trainingsconditie reageerden juist significant sneller op de positieve probes (M = 4879.66, SD = 1390.25) dan op de negatieve probes (M = 5348.07, SD = 1817.57), t(34) = 2.30, p = .028 (zie Figuur 1). Ook werd een significant interactie-effect gevonden tussen Valentie Probes x Tijd, F(1,67) = 18.74, p < .001. Er bleek geen significant verschil in de reactietijd op de positieve probes tussen deel 1 van de training (M = 6476.97, SD = 2599.66) en deel 2 van de training (M = 6198.11, SD = 2717.95).
Daarentegen bleek bij de negatieve probes dat er op deel 1 van de training (M = 6911.99, SD = 2357.91) significant langzamer werd gereageerd dan bij deel 2 van de training (M =
1
De assumptie voor homogeniteit van de varianties werd geschonden voor de positieve probes tijdens deel 1 en deel 2 van de training, F(3, 67) = 5.25, p = .003 (deel 1) en F(3, 67) = 6.20, p = .001 (deel 2). Transformaties over de data verhielpen het probleem niet.
4955.82, SD = 1485.32), t(70) = 8.47, p < .001 (zie Figuur 2) De verwachte 4-wegs interactie tussen de Valentie Training x Cognitieve belasting x Valentie Probes x Tijd, bleek niet
significant, F(1, 67) = 2.47, p = .121. Hoewel de training succesvol was in het veranderen van de online interpretaties, werd dit effect niet sterker door de cognitieve belasting. Hypothese 1 werd daardoor niet bevestigd.
Figuur 1. Gemiddelde reactietijd (in ms) bij het oplossen van de negatieve en positieve probes tijdens de training.
Figuur 2. Gemiddelde reactietijd (in ms) bij het oplossen van de negatieve en positieve probes tijdens de eerste en tweede helft van de training.
3000 4000 5000 6000 7000 8000 9000 10000 11000
Negatieve Probes Positieve Probes
Re act ie tij d Positieve Trainingsconditie Negatieve Trainingsconditie 3000 4000 5000 6000 7000 8000 9000 10000 11000
Training Deel 1 Training Deel 2
Re act ie tij d Positieve Probes Negatieve Probes
Offline interpretaties
Om de effectiviteit van CBM-I op offline interpretaties te toetsen en na te gaan of de cognitieve belasting zorgt voor een versterking van deze effecten (hypothese 2) zijn
beoordelingen op de herkenningstaak geanalyseerd met een 2x2x2x2 Factorial Mixed
ANOVA met Valentie Training (positief vs. negatief) en Cognitieve Belasting Training (met vs. zonder) als between-subjects factoren en de Valentie Interpretatie (positief vs. negatief) en Cognitieve Belasting Herkenningstaak (met vs. zonder) als within-subjects factoren. Uit de Shapiro-Wilk toets naar normaliteit bleek dat de positieve items van de herkenningstaak met cognitieve belasting in de positieve trainingsconditie zonder cognitieve belasting significant afweken van normaliteit, W(16) = .880, p = .039. Echter op basis van de histogram en het Q-Q plot werd besloten dat de positieve items van de herkenningstaak met cognitieve belasting in de positieve trainingsconditie zonder cognitieve belasting goed genoeg normaal verdeeld waren voor verdere analyses.
Er werd een significant hoofdeffect gevonden van Valentie Training, F(1,67) = 4.07, p = .048. Deelnemers in de negatieve trainingsconditie (M = 2.36, SD = 0.25) beoordeelden de interpretaties als significant meer passend bij de verhalen dan de deelnemers in de positieve trainingsconditie (M = 2.25, SD = .26). Tevens werdeen significant hoofdeffect van Valentie Interpretatie gevonden, F(1,67) = 25.01, p < .001. Deelnemers beoordeelden de positieve interpretaties (M = 2.15, SD = .55) als significant meer passend bij de verhalen dan de
negatieve interpretaties (M = 2.46, SD = .47). Daarnaast werd een significant interactie-effect gevonden tussen Valentie Training x Valentie Interpretatie, F(1,67) = 116.19, p < .001. Deelnemers in de positieve trainingsconditie beoordeelden positieve interpretaties (M = 2.75,
SD = .38) als significant meer passend bij de verhalen dan de negatieve interpretaties (M =
1.74, SD = .35), t(34) = -11.74, p < .001. Deelnemers in de negatieve trainingsconditie
verhalen dan de positieve interpretaties (M = 2.18, SD = .37), t(35) = 3.76, p = .001. Ook werd er een significant interactie-effect gevonden tussen Valentie Interpretatie x Cognitieve Belasting Herkenningstaak, F(1,67) = 6.86, p = .011. Tijdens de herkenningstaak zonder cognitieve belasting beoordeelden de deelnemers de positieve interpretaties (M = 2.50, SD = .59) als significant meer passend bij de verhalen dan de negatieve interpretaties (M = 2.06, SD = .58), t(70) = -3.81, p < .001. Tijdens de herkenningstaak met cognitieve belasting
beoordeelden de deelnemers de positieve interpretaties (M = 2.42, SD = .53) niet significant anders dan bij de verhalen dan de negatieve interpretaties (M = 2.24, SD = .66), t(70) = -1.55,
p = .125.2 De verwachte interactie tussen Valentie Training x Cognitieve Belasting Training x Valentie Interpretatie x Cognitieve Belasting Herkenningstaak bleek niet significant, F(1, 67) = 2.85, p = .595. Hoewel de training succesvol was in het veranderen van de offline
interpretaties, werd dit effect niet sterker door de cognitieve belasting. Hypothese 2 werd hierdoor niet bevestigd.
De effectiviteit van CBM-I in het veranderen van stemming
Om de effectiviteit van CBM-I in het veranderen van stemming te toetsen en na te gaan of de cognitieve belasting zorgt voor een versterking van deze effecten (hypothese 3) zijn de beoordelingen op de visuele analoge schalen (VAS) met een 2x2x3 Factorial Mixed ANOVA met Valentie Training (positief vs. negatief) en Cognitieve Belasting Training (met vs. zonder) als between-subjects factoren en de Tijd (meting 1,2 en 3 van de VAS) als
2 Wanneer er op basis van de betrouwbaarheidsanalyses geen items van de herkenningstaak verwijderd waren, bleek er geen significant
interactie-effect te bestaan tussen Valentie Interpretatie x Cognitieve Belasting Herkenningstaak. Er bleek echter wel een significante driewegs-interactie te bestaan tussen Valentie Training x Valentie Interpretatie x Cognitieve Belasting Herkenningstaak, F(1.67) = 13.12, p = .001. Hierbij bleek dat de tijdens de herkenningstaak zonder cognitieve belasting de deelnemers in de positieve trainingsconditie de positieve interpretaties (M = 2.55, SD = .37)als significant meer passend beoordeelden bij de verhalen dan de negatieve interpretaties (M = 1.93, SD = .34), t(34) = -8.46, p < .001. De deelnemers in de negatieve trainingsconditie beoordeelden de negatieve interpretaties (M = 2.39, SD = .46) niet significant anders bij de verhalen dan de positieve interpretaties (M = 2.31, SD = .45), t(35) = .75, p = .457. Tijdens de herkenningstaak met cognitieve belasting beoordeelden de deelnemers in de positieve trainingsconditie de positieve interpretaties (M = 2.67, SD = .50) als significant meer passend bij de verhalen dan de negatieve interpretaties (M = 1.80, SD = .51), t(34) = -6.77, p < .001. De deelnemers in de negatieve trainingsconditie beoordeelden de negatieve interpretaties (M = 2.66, SD = .48) als significant meer passend bij de verhalen dan de positieve interpretaties (M = 2.17, SD = .45), t(35) = 4.72, p < .001. Dit suggereert dat de effecten van de negatieve training op de offline interpretaties sterker zijn onder cognitieve belasting dan zonder cognitieve belasting. Voor de positieve training geldt dit niet. Deelnemers in de negatieve trainingsconditie interpreteerden onder cognitieve belasting de verhalen negatiever dan zonder cognitieve belasting. Hypothese 2 werd hierdoor voor een klein gedeelte bevestigd.
subjects factor getoetst. Mauchly’s test liet zien dat de assumptie van sphreciteit geschonden
was, χ2(2) = 6.32, p = .043. Omdat de Greenhouse-Geisser correctie boven de .75 was, wordt de Huynh-Feldt correctie gerapporteerd (Field, 2009). Levene’s test liet tevens zien dat de assumptie van gelijkheid van varianties geschonden was voor de VAS afname 2, F(3.67) = 3.57, p = .018. Uit de Shapiro-Wilk toets naar normaliteit bleek dat de scores op de VAS afname 1 in de negatieve trainingsconditie zonder cognitieve belasting licht afweken van normaliteit, W(18) = .89, p = .038. De resultaten zullen dan ook met voorzichtigheid geïnterpreteerd dienen te worden.
Er werd een significant hoofdeffect van Tijd gevonden, F(1.97, 131.73) = 3.37, p = .038. Deelnemers vertoonden op de eerste afname (M = 71.61, SD = 14.92) een significant positievere stemming dan op de tweede afname (M = 68.64, SD = 13.00), p = .028. Echter, de verwachte interactie tussen Valentie Training x Cognitieve Belasting Training x Tijd bleek niet significant, F (1.97, 131.73) = 2.15, p = .120. De effectiviteit van CBM-I in het
veranderen van stemming alsmede de versterking van deze effecten door cognitieve belasting werden hierdoor niet bevestigd (hypothese 3).
De effectiviteit van CBM-I op stressreactiviteit en op stressherstel
Om de effectiviteit van CBM-I in het veranderen van stemming na een periode van stress te toetsen en na te gaan of cognitieve belasting zorgt voor een versterking van deze effecten zijn de beoordelingen op de visuele analoge schalen (VAS) getoetst met een 2x2x3 Factorial Mixed ANOVA met Valentie Training (positief vs. negatief) en Cognitieve
Belasting Training (met vs. zonder) als between-subjects factoren en de Tijd (meting 3,4 en 5 van de VAS) als within-subjects factor. Mauchly’s test liet zien dat de assumptie van
sphreciteit geschonden was, χ2(2) = 8.14, p = .017. Omdat de Greenhouse-Geisser correctie boven de .75 was, wordt de Huynh-Feldt correctie gerapporteerd.
Er werd een significant hoofdeffect van Tijd gevonden, F(1.92, 128.68) = 60.98, p < .001. De deelnemers vertoonden op de derde afname (M = 69.72, SD = 13.21) een significant positievere stemming dan op de vierde afname (M = 55.08, SD = 17.65), t(70) = 8.61, p < .001. Daarnaast bleek dat de deelnemers op de vijfde afname (M = 68.93, SD = 13.23) een significant positievere stemming vertoonden dan op de vierde afname, t(70) = -9.91, p <.001. Echter, de verwachte interactie tussen Valentie Training x Cognitieve Belasting x Training x Tijd bleek niet significant, F(1.92, 128.68) = 1.54, p = .238. De effectiviteit van CBM-I in het veranderen van stemming na een periode van stress alsmede de versterking van deze effecten door cognitieve belasting werden hierdoor niet bevestigd (hypothese 4a en 4b).
Vragen Stresstaak
Op de vragen na afloop van de stresstaak kwam naar voren dat veel deelnemers hun prestaties op de taak slecht vonden, terwijl zij hadden verwacht een betere prestatie te kunnen leveren. Tevens kwam veelal naar voren dat zij last hadden van de tijdsdruk en hier gestrest dan wel geïrriteerd van werden. Tot slot gaven zij aan dat zij nieuwsgierig waren of andere studenten deze taak wel succesvol hadden kunnen maken. Een aantal deelnemers hadden het idee dat zij slechter waren dan de meeste andere studenten, maar veel deelnemers gaven aan te denken dat andere studenten hier ook slecht in zouden zijn.
Exit-vragenlijst
Op de vraag na afloop van het onderzoek naar de mening van de deelnemers over het onderzoek, gaven veel deelnemers aan het een interessant onderzoek te vinden, maar vonden de duur van de training lang. Sommige deelnemers vonden het hierdoor saai en een aantal vonden het onderzoek verwarrend. Op de vraag naar wat de deelnemers dachten dat het doel van het onderzoek was, werd wisselend gereageerd. Ongeveer de helft van de deelnemers
dacht te weten dat het doel was. Veel van deze deelnemers antwoordden dat het onderzoek te maken had met reacties op stress, wat het effect van stress of negatieve emoties op prestaties is of hoe prestaties stress kunnen induceren. Tevens hadden veel van de deelnemers door dat het onderzoek als doel had een verandering in stemming te bewerkstelligen. Deelnemers leken hierbij niet door te hebben hoe deze verandering plaatsvond.
Conclusie & Discussie
In het huidige onderzoek werd onderzocht of de effecten van de cognitive bias
modification of interpretations (CBM-I), de training ontwikkeld door Mathews en
Mackintosh (2000), op interpretaties en stemming verbeterd konden worden door cognitieve belasting aan de training toe te voegen. De resultaten van eerdere onderzoeken (Mackintosh, Mathews, Yiend, Ridgeway & Cook, 2006; Salemink, van den Hout & Kindt, 2007; Yiend, Mackintosh & Mathews, 2005) werden in dit onderzoek gedeeltelijk bevestigd. De training zorgde voor een verandering in online interpretaties, dat zijn interpretaties ten tijde van de binnenkomende ambigue informatie. De deelnemers in de positieve trainingscondities waren gedurende de training sneller in het oplossen van positieve woordfragmenten dan de negatieve woordfragmenten en de deelnemers in de negatieve trainingscondities waren sneller in het oplossen van de negatieve woordfragmenten. Wanneer de deelnemers na afloop van de training geconfronteerd werden met nieuwe ambigue informatie, de offline interpretaties, interpreteerden zij deze conform de training die zij ondergingen. Zo interpreteerden
deelnemers in de positieve trainingscondities de positieve interpretaties als meer passend bij de ambigue informatie dan de negatieve interpretaties en voor de negatieve trainingscondities gold dat zij negatieve interpretaties als meer passend beoordeelden. Gezien de schending van verschillende assumpties dienen de bovenstaande resultaten wel met voorzichtigheid
In het huidige onderzoek werd niet het verwachte effect op stemming gevonden. Hoewel de deelnemers na de training en de stresstaak daalden in hun stemming werden er geen verschillen gevonden tussen de positieve en negatieve trainingscondities. De training en de stresstaak waren in het algemeen oorzaken voor een daling in stemming, maar echter niet conform de verwachtingen gezien ook de deelnemers in de positieve trainingscondities daalden in hun stemming. Dit in tegenstelling tot eerdere onderzoeken (Mackintosh,
Mathews, Yiend, Ridgeway & Cook, 2006; Mathews & Mackintosh, 2000). Tevens bleek er geen verschil tussen de condities in het herstel na de stresstaak. De stemming van de
deelnemers herstelde zich tot het niveau van de stemming voorafgaand aan de stresstaak. Dit bleek niet afhankelijk te zijn van de conditie waarin de deelnemers zich bevonden. Het effect van CBM-I op stemming bleek ook in eerdere onderzoeken niet altijd vanzelfsprekend. Zo vonden Salemink, van den Hout en Kindt (2007) geen effect van de training op stemming. Het ontbreken van het effect van de training op stemming, kan verschillende redenen hebben. Zo spraken Salemink, van den Hout en Kindt (2007) al over de mogelijkheid dat het effect op stemming uitbleef vanwege representativiteit van de steekproef. De deelnemers van het huidige onderzoek waren merendeels psychologie studenten. Psychologie studenten zijn bekend met experimenten en zijn zich mogelijk dan ook bewuster van de manipulatie. Zo bleek tijdens het huidige onderzoek uit de exit-vragenlijst dat veel deelnemers zich bewust waren dat de training een verandering in stemming beoogde te bereiken. Dit maakt dat de training mogelijk minder emotionele impact heeft. Salemink, van den Hout en Kindt (2007) spraken tevens over de validiteit van de stresstaak als mogelijke oorzaak van het uitblijven van het effect op stemming. Mogelijk is de stresstaak niet passend bij wat het huidige
onderzoek beoogd te meten. Zo spraken Macleod en Cohen (1993) dat in een interpretatiebias plaats kan vinden in een ambigue situatie. Mogelijk is de anagramstresstaak onvoldoende ambigue en kan de interpretatiebias het emotionele respons op deze taak daarom onvoldoende
beïnvloeden (Salemink, van den Hout en Kindt, 2007). Daarnaast bleek uit onderzoek van Mackintosh, Mathews, Eckstein & Hoppitt (2013) dat het effect van de training groter is wanneer de inhoud van de training en de emotionele stressor aan elkaar gerelateerd zijn. Hierdoor is bij het huidige onderzoek geprobeerd om de inhoud van de training en de inhoud van de anagramstresstaak aan elkaar te relateren. Zo hadden de verhalen van de training voor de helft een sociaal karakter en de andere helft bestond uit verhalen over het maken van testen. Tevens is geprobeerd de anagramstresstaak sociaal relevant te maken. Deelnemers werd verteld dat de taak moeilijk zal worden, maar dat intelligente mensen zoals studenten het meestal goed doen. Tevens werd gezegd dat hun prestatie via een camera wordt opgenomen en zal worden getoond aan andere studenten. Echter, mogelijk is dit niet voldoende om als sociale stressor te dienen. Een andere mogelijkheid is, zoals Salemink, van den Hout en Kindt (2007) beschreven, dat er meerdere trainingssessies nodig zijn om een effect op stemming te bewerkstelligen. Tot slot is er tijdens het huidige onderzoek aan verschillende assumpties niet voldaan, waardoor de resultaten met voorzichtigheid geïnterpreteerd dienden te worden. Mogelijk zijn de gevonden resultaten op de interpretaties niet juist en ontbreekt daardoor ook het effect van deze interpretaties op de stemming.
In het huidige onderzoek was het hoofddoel te onderzoeken of de effecten van de interpretatiebiastraining (Mathews & Mackintosh, 2000) verbeterd konden worden door cognitieve belasting toe te voegen aan de training. Echter, bleek uit de resultaten dat de toevoeging van de cognitieve belasting voor geen enkel significant effect zorgde. Mogelijk zorgt de toevoeging van cognitieve belasting niet voor de versterking van de effecten van de training. Een verklaring hiervoor is dat teveel cognitieve belasting tijdens een taak een grote invloed heeft op hoeveel men kan leren en de complexiteit die men kan leren. Zo kan de prestatie op een taak afnemen of niet verbeteren wanneer de taak teveel cognitieve belasting van het werkgeheugen geeft (Paas, Tuovinen, Tabbers & van Gerwen, 2003). Zo bleek uit het
onderzoek van Booth, Mackintosh, Mobini, Oztop en Nunn (2014) naar de toevoeging van cognitieve belasting tijdens cognitive bias modification for attentional bias (CBM-A), een training die beoogd de aandachtsbias bij angstige mensen te verbeteren, dat de training slechts succesvol was onder lage cognitieve belasting. Dit impliceert dat de CBM-I mogelijk ook succesvoller is onder een lage mate van cognitieve belasting.
Daarentegen bleek in eerder onderzoek (Salemink & Wiers, 2012) dat mensen met een lage mate van werkgeheugen capaciteit meer profiteerden van de training dan mensen met een hoge mate van werkgeheugen capaciteit. Aannemelijk is dan ook dat mensen die een hoge mate van cognitieve belasting tijdens de training ervaren meer profiteren van de training dan mensen die een lage mate of geen cognitieve belasting ervaren. Een mogelijke verklaring voor het ontbreken van dit effect ligt in de zwaarte van de cognitieve belasting. In het huidige onderzoek bleek dat veel van de deelnemers bijna alle vragen, over of het aangeboden cijfer deel uitmaakte van de eerder getoonde cijferreeks, goed beantwoord hadden. Dit zou erop kunnen duiden dat het onthouden van 5 cijfers gedurende 4 verhaaltjes een te makkelijke opgave was om cognitieve belasting te ervaren en is de zwaarte van de cognitieve belasting niet evenredig aan de cognitieve belasting die men ervaart ten tijde van een werkelijke stressvolle situatie. Zo wordt er in het onderzoek van Booth et al. (2014) succesvol gebruik gemaakt van 6 cijfers. In eerder onderzoek werd geen eenduidig uitsluitsel gegeven over hoeveel eenheden een persoon moet onthouden om dezelfde cognitieve belasting te ervaren als tijdens een stressvolle situatie. Onderzoek naar de zwaarte van de cognitieve belasting tijdens stressvolle situaties vergeleken met de zwaarte van de cognitieve belasting tijdens het onthouden van bijvoorbeeld cijfers zal een uitsluitsel kunnen geven of het werkgeheugen in beide situaties evenredig belast wordt. Uit onderzoek van Jensen & Lisman (1998) is
gebleken dat vooral de prefrontale en de pariëtale cortex betrokken zijn bij het onthouden van eenheden, zoals cijfers. Door een EEG aan te sluiten op deze delen van de hersenen en de
hersenactiviteit tijdens een stressvolle situatie te vergelijken met de hersenactiviteit tijdens het onthouden van een variërend aantal eenheden, zou men kunnen inschatten hoe hoog de
cognitieve belasting van het werkgeheugen in beide situaties is. Via deze wijze zou men het aantal eenheden zo kunnen aanpassen dat deze een evenredige cognitieve belasting geeft als het ervaren van een stressvolle situatie.
Tot slot zijn de bovenstaande ontbrekende significante effecten een mogelijk gevolg van een te kleine steekproef. Middels een power-analyse is voorafgaand aan de studie een berekend dat er 128 deelnemers nodig waren om betrouwbare analyses te kunnen uitvoeren. In het huidige onderzoek deden echter 74 personen mee, waardoor mogelijk het werkelijke effect niet door de studie gedetecteerd is. Vervolg onderzoek zou daarom gebruik moeten maken van een grotere steekproef.
Naast bovengenoemde limitaties van het huidige onderzoek en daarbij aanwijzingen voor vervolg onderzoek, gaven meerdere deelnemers aan de training langdradig en daardoor saai te vinden. Mogelijk heeft dit ervoor gezorgd dat deelnemers niet meer hun best deden zich in te leven in de verhaaltjes, waardoor bijvoorbeeld het verwachtte effect op stemming uitbleef. In vervolg onderzoek zou men kunnen onderzoeken of het mogelijk is de training van een andere design te voorzien. Wanneer de training aantrekkelijker gemaakt wordt, zullen deelnemers zich wellicht meer inleven. Zo is het maken van de training in een spelvorm een optie die de laatste jaren steeds meer aandacht krijgt. Uit eerder onderzoek (Horne-Moyer, Moyer, Messer en Messer, 2014; Kato, 2010) is gebleken dat een therapie/training in de vorm van een computerspel de motivatie en de aandacht van de deelnemers verhoogd. Een optie is bijvoorbeeld door de verhalen die de deelnemers moeten lezen tijdens de training door de deelnemers te laten naspelen met menselijke karakters. Dit behoeft vervolgonderzoek. Concluderend kan gesteld worden dat het huidige onderzoek de effecten van de training (CBM-I) op interpretaties lijkt te repliceren. Al dienen deze resultaten gezien de
methodologische tekortkomingen voorzichtig geïnterpreteerd te worden. Het effect van de training op stemming bleef uit. Tevens bleek cognitieve belasting niets toe te voegen aan de effecten. Er blijft gezien de methodologische tekortkomingen van het huidige onderzoek en de operationalisaties van de constructen echter nog voldoende ruimte over voor
vervolgonderzoek.
Amir, N., Prouvost, C., & Kuckertz, J. M. (2012). Lack of a benign interpretation bias in social anxiety disorder. Cognitive Behaviour Therapy, 41(2), 119-129.
doi:10.1080/16506073.2012.662655
Baddeley, A. (2003). Working memory: looking back and looking forward. Nature Reviews.
Neuroscience, 4, 829-839. doi:10.1038/nrn1201
Baert, S., Koster, E. H., & De Raedt, R. (2011). Modification of information-processing biases in emotional disorders: Clinically relevant developments in experimental psychopathology. International Journal of Cognitive Therapy, 4(2), 208-222. https://doi.org/10.1521/ijct.2011.4.2.208
Beard, C. (2011). Cognitive bias modification for anxiety: current evidence and future directions. Expert Review of Neurotherapeutics, 11(2), 299-311.
doi:10.1586/ern.10.194
Booth, R. W., Mackintosh, B., Mobini, S., Oztop, P., & Nunn, S. (2014). Cognitive bias modification of attention is less effective under working memory load. Cognitive
Therapy and Research, 38(6), 634-639. doi:10.1007/s10608-014-9628-6
Bowler, J. O., Mackintosh, B., Dunn, B. D., Mathews, A., Dalgleish, T., & Hoppitt, L. (2012). A comparison of cognitive bias modification for interpretation and computerized cognitive behavior therapy: Effects on anxiety, depression, attentional control, and interpretive bias. Journal of Consulting and Clinical Psychology, 80(6), 1021-1033. http://dx.doi.org/10.1037/a0029932
De Graaf, R., Ten Have, M., & van Dorsselaer, S. (2010). De psychische gezondheid van de
Nederlandse bevolking. Nemesis-2: Opzet en eerste resultaten. Utrecht: Trimbos-
Instituut.
Derryberry, D., & Tucker, D. M. (1992). Neural mechanisms of emotion. Journal of
Consulting and Clinical Psychology, 60(3), 329. http://dx.doi.org/10.1037/0022-
006X.60.3.329
Elshout, J. J., & Akkerman, A. E. (1975). Vijf persoonlijkheidsfaktoren test, 5PFT [Five
personality factors test, 5PFT]. Nijmegen: Berkhout BV.
Eysenck, M. W., & Calvo, M. G. (1992). Anxiety and performance: The processing efficiency theory. Cognition & Emotion, 6(6), 409-434.
http://dx.doi.org/10.1080/02699939208409696
Calvo, M. G., Eysenck, M. W., & Estevez, A. (1994). Ego-threat interpretive bias in test anxiety: On-line inferences. Cognition & Emotion, 8(2), 127-146.
http://dx.doi.org/10.1080/02699939408408932
Field, A. (2009). Discovering statistics using SPSS. Los Angeles: Sage publications.
Hertel, P. T., Vasquez, E., Benbow, A., & Hughes, M. (2011). Recollection is impaired by the modification of interpretation bias. Journal of Abnormal Psychology, 120(4), 902-910. doi:10.1037/a0023974
Hirsch, C. R., & Clark, D. M. (2004). Information-processing bias in social phobia. Clinical
Psychology Review, 24(7), 799-825. https://doi.org/10.1016/j.cpr.2004.07.005
Hirsch, C. R., Mathews, A., & Clark, D. M. (2007). Inducing an interpretation bias changes self-imagery: A preliminary investigation. Behaviour Research and Therapy, 45(9), 2173-2181. https://doi.org/10.1016/j.brat.2006.11.001
Hirsch, C. R., & Mathews, A. (2000). Impaired positive inferential bias in social phobia. Journal of Abnormal Psychology, 109(4), 705-712. doi:10.1037//0021-
843X.109.4.705
Hoffman, E. J., & Mathew, S. J. (2008). Anxiety disorders: a comprehensive review of pharmacotherapies. Mount Sinai Journal of Medicine: A Journal of Translational and
Personalized Medicine, 75(3), 248-262. doi:10.1002/msj.20041
Horne-Moyer, H. L., Moyer, B. H., Messer, D. C., & Messer, E. S. (2014). The use of electronic games in therapy: a review with clinical implications. Current Psychiatry
Reports, 16(12), 520-529. doi: 10.1007/s11920-014-0520-6
Jensen, O., & Lisman, J. E. (1998). An oscillatory short-term memory buffer model can account for data on the Sternberg task. Journal of Neuroscience, 18(24), 10688-10699. Kato, P. M. (2010). Video games in health care: Closing the gap. Review of General
Psychology, 14(2), 113-121. doi:10.1037/a0019441
Katzelnick, D. J., & Greist, J. H. (2001). Social anxiety disorder: An unrecognized problem in primary care. Journal of Clinical Psychiatry, 62, 11-16.
Kessler, R. C. (2003). The impairments caused by social phobia in the general population: implications for intervention. Acta Psychiatrica Scandinavica, 108(s417), 19-27. doi: 10.1034/j.1600-0447.108.s417.2.x
Lang, T. J., Moulds, M. L., & Holmes, E. A. (2009). Reducing depressive intrusions via a computerized cognitive bias modification of appraisals task: Developing a cognitive vaccine. Behaviour Research and Therapy, 47(2), 139-145.
https://doi.org/10.1016/j.brat.2008.11.002
Lavie, N., Hirst, A., de Fockert, J. W., & Viding, E. (2004). Load theory of selective attention and cognitive control. Journal of Experimental Psychology: General, 133(3), 339-354. doi:10.1037/0096-3445.133.3.339
Mackintosh, B., Mathews, A., Eckstein, D., & Hoppitt, L. (2013). Specificity effects in the modification of interpretation bias and stress reactivity. Journal of Experimental
Psychopathology, 4(2), 133-147. doi:10.5127/jep.025711
Mackintosh, B., Mathews, A., Yiend, J., Ridgeway, V., & Cook, E. (2006). Induced biases in emotional interpretation influence stress vulnerability and endure despite changes in context. Behavior Therapy, 37(3), 209-222. https://doi.org/10.1016/j.beth.2006.03.001
MacLeod, C., & Cohen, I. L. (1993). Anxiety and the interpretation of ambiguity: a text comprehension study. Journal of Abnormal Psychology, 102(2), 238-247.
http://dx.doi.org/10.1037/0021-843X.102.2.238
MacLeod, C., Rutherford, E., Campbell, L., Ebsworthy, G., & Holker, L. (2002). Selective attention and emotional vulnerability: assessing the causal basis of their association through the experimental manipulation of attentional bias. Journal of Abnormal
Psychology, 111(1), 107-123. http://dx.doi.org/10.1037/0021-843X.111.1.107
Mathews, A., & Mackintosh, B. (2000). Induced emotional interpretation bias and anxiety. Journal of Abnormal Psychology, 109(4), 602-615.
http://dx.doi.org/10.1037/0021-843X.109.4.602
Mathews, A., Ridgeway, V., Cook, E., & Yiend, J. (2007). Inducing a benign interpretational bias reduces trait anxiety. Journal of Behavior Therapy and Experimental Psychiatry, 38(2), 225-236. https://doi.org/10.1016/j.jbtep.2006.10.011
Menne-Lothmann, C., Viechtbauer, W., Höhn, P., Kasanova, Z., Haller, S. P., Drukker, M., et al. (2014). How to boost positive interpretations? A meta-analysis of the effectiveness of cognitive bias modification for interpretation. PloS One, 9(6), 1-26.
https://doi.org/10.1371/journal.pone.0100925
Paas, F., Tuovinen, J. E., Tabbers, H., & Van Gerven, P. W. (2003). Cognitive load
measurement as a means to advance cognitive load theory. Educational Psychologist, 38(1), 63-71. http://dx.doi.org/10.1207/S15326985EP3801_8
Salemink, E., van den Hout, M., & Kindt, M. (2007). Trained interpretive bias: validity and effects on anxiety. Journal of Behavior Therapy and Experimental Psychiatry, 38(2), 212-224. https://doi.org/10.1016/j.jbtep.2006.10.010
Salemink, E., van den Hout, M., & Kindt, M. (2009). Effects of positive interpretive bias modification in highly anxious individuals. Journal of Anxiety Disorders, 23(5), 676- 683. https://doi.org/10.1016/j.janxdis.2009.02.006
Salemink, E., & van den Hout, M. (2010). Trained interpretive bias survives mood change. Journal of Behavior Therapy and Experimental Psychiatry, 41(3), 310-315.
https://doi.org/10.1016/j.jbtep.2010.02.010
Salemink, E., & Wiers, R. W. (2011). Adolescent threat-related interpretive bias and its modification: the moderating role of regulatory control. Behaviour Research and
Therapy, 50(1), 40-46. https://doi.org/10.1016/j.brat.2011.10.006
Spielberger, C. D., Gorsuch, R. L., Lushene, R., Vagg, P. R., & Jacobs, G. A. (1983). Manual
for the state-trait anxiety inventory. Palo Alto, CA: Consulting Psychologists Press.
Standage, H., Ashwin, C., & Fox, E. (2009). Comparing visual and auditory presentation for the modification of interpretation bias. Journal of Behavior Therapy and Experimental
Watkins, E., & Moulds, M. L. (2007). Reduced concreteness of rumination in depression: A pilot study. Personality and Individual Differences, 43(6), 1386-1395.
https://doi.org/10.1016/j.paid.2007.04.007
Wilson, E. J., MacLeod, C., Mathews, A., & Rutherford, E. M. (2006). The causal role of interpretive bias in anxiety reactivity. Journal of Abnormal Psychology, 115(1), 103- 111. doi: 10.1037/0021-843X.115.1.10
Yiend, J., Mackintosh, B., & Mathews, A. (2005). Enduring consequences of experimentally induced biases in interpretation. Behaviour Research and Therapy, 43(6), 779-797. https://doi.org/10.1016/j.brat.2004.06.007
