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Nichtlineare Dynamik des Psychotherapieprozesses
Nichtlineare Dynamik des Psychotherapieprozesses
Psychotherapie ist ein dynamischer Prozess, der auf mehreren Ebenen zu Veränderungen am komplexen System „Psyche“ führt. Die Veränderungen treten jedoch nicht in immer gleichen kleinen Schritten (linear) auf, sondern diskontinuierlich und in Sprüngen (nichtlinear). Im ersten Teil der Dissertation wird ein quantitatives Modell psychotherapeutischer Veränderungsprozesse entwickelt. Bisherige Modelle sind entweder grafischer Natur oder basieren auf linearen Gleichungen, die das empirisch beobachtete Verhalten prinzipiell nicht reproduzieren können. Der zweite Teil der Dissertation fokussiert die neuronale Ebene psychotherapeutischer Prozesse und analysiert die Aktivität und Konnektivität bestimmter Hirnregionen sowie deren Veränderung (Datenbasis: fMRT) im Laufe des Therapieprozesses. Teil 1 Die Entwicklung des Psychotherapiemodells verwendet physikalisch-mathematische Methoden der Nichtlinearen Dynamik und der Chaostheorie. Das Modell basiert auf fünf psychologischen Variablen (states) und vier Parametern (traits), die für den Psychotherapieprozess von Bedeutung sind (Wirkfaktoren). Diese werden mit (auf psychologischen Hypothesen) basierenden nichtlinearen Funktionen zu einem System aus gekoppelten Differenzengleichungen verknüpft (top-down-Modellierung). Das Internet-basierte Prozessmonitoring-System (Synergetisches Navigationssystem, SNS) wurde benutzt, um tägliche Selbsteinschätzungen von stationär behandelten Patienten zu den Variablen zu erhalten. Zur Analyse des Modells wurden u.a. Bifurkationsdiagramme herangezogen. Die Validierung erfolgte mit Simulationen und Parameterschätzungen. Die Analysen und Simulationen zeigen, dass das Modell in der Lage ist, Phänomene wie chaotisches Verhalten, Phasenübergänge, Bi- und Multistabilität zu erzeugen und Sensibilität gegenüber den Anfangswerten und Parametern zeigt. Diese werden von der Chaostheorie und der Synergetik vorhergesagt und stimmen mit vorliegenden empirischen Beobachtungen überein. Bezüglich der Validierung des Modells an empirischen Daten werden grundlegende Probleme und Grenzen der Parameterschätzung in chaotischen Systemen ausführlich dargestellt und diskutiert. Das Modell ist in der Lage, empirische Verläufe mit einer Korrelation von bis zu r = 0.9 zu reproduzieren. Darüber hinaus illustriert das Spektrum des dynamischen Verhaltens des Modells die Komplexität psychotherapeutischer Prozesse. Die stark beschränkte Vorhersagbarkeit und die sprunghaften Therapieverläufe stellen zudem die Nützlichkeit von Manualen in Frage. Teil 2 Um funktionelle Veränderungen im Gehirn zu erfassen, wurden an 17 Patienten mit Zwangsstörung sowie 17 passenden Kontrollpersonen 4- bis 5-mal während der stationären Psychotherapie fMRT-Scans durchgeführt. Für die Symptomprovokation wurden sowohl individuelle zwangsauslösende Bilder aus dem häuslichen Umfeld der Patienten verwendet, sowie standardisierte Bilder aus den Kategorien „Zwang“, „Ekel“ und „Neutral“. Die große intra- und interindividuelle Variabilität der Aktivierung führt zu methodischen Problemen bei der Extraktion vergleichbarer Voxel (VOIs) für die Konnektivitätsanalysen. Hierfür wurden verschiedene Methoden getestet und diskutiert. Mit Dynamic Causal Modelling (DCM) wurde die effektive Konnektivität bestimmt. Unterschiede in der Stärke der Aktivierung gab es zwischen den Gruppen beim Betrachten von individuellen, in abgeschwächter Form auch bei den standardisierten Zwangsbildern, nicht jedoch bei den Ekelbildern (jeweils im Vergleich zu neutralen Bildern). Die Veränderung der regionalen Aktivität während der Psychotherapie erwies sich (auch innerhalb der Probanden und bei den Kontrollen) als zu variabel, um mit der kleinen Stichprobe statistisch untersucht zu werden. Die Veränderung der effektiven Konnektivität ergab widersprüchliche Ergebnisse. Die auch in der Literatur zu findende große Variabilität der mit fMRT gemessenen makroskopischen neuronalen Aktivitäten verlangen nach weiterer interdisziplinärer methodischer Forschung, insbesondere in Hinblick auf die Erfassung der neuronalen Dynamik., Psychotherapy is a dynamic process that leads to changes in the complex system "psyche" on several levels. However, the changes do not occur in constant small steps (linear) but rather discontinuously and in jumps (nonlinear). In the first part of the thesis, a quantitative model of the psychotherapy process is developed. Previous models were either graphic in nature or based on linear equations that in principle cannot reproduce the empirically observed behavior. The second part of the thesis examines the neuronal level of psychotherapeutic change processes and analyzes changes in the activity of certain brain regions and their connectivity. Part 1 The development of the psychotherapy model uses physical-mathematical methods of nonlinear dynamics and chaos theory. The model is based on five psychological variables (states) and four parameters (traits) which are known to be important for the psychotherapy process (impact factors). These are combined (based on psychological hypotheses) with nonlinear functions in a system of coupled difference equations (top-down modeling). The internet-based Process Monitoring System (Synergetic Monitoring System, SNS) was used to obtain daily self-assessments of the variables from inpatients of a psychiatric hospital. Bifurcation diagrams and other graphical methods helped to analyze the simulated dynamics. For validation, simulations, and parameter estimation were used. The analyses and simulations show that the model can generate phenomena such as chaotic behavior, phase transitions, bi- and multi-stability, and shows sensitivity to the initial conditions. These behaviors are predicted by chaos theory and synergetics and are consistent with empirical observations. Regarding the validation of the model by empirical data, fundamental problems and the limits of parameter estimation in chaotic systems are presented and discussed in detail. The model can reproduce empirical courses with a correlation of up to r = 0.9. In addition, the spectrum of dynamic behavior of the model illustrates the complexity of psychotherapeutic processes. It highlights the limited predictability and questions the idea of standard tracks as well as the usefulness of manuals. Part 2 To examine functional changes in the brain, fMRI scans of 17 patients with obsessive-compulsive disorder (OCD) and 17 matched controls were performed 4 to 5 times during psychotherapy. For symptom provocation, individual stimuli images from the patients' homes were used as well as standardized images from the categories “compulsion”, “disgust” and “neutral”. The large intra- and inter-individual variability of the activation leads to methodological problems in the extraction of comparable voxels (VOIs) for the connectivity analyzes; various methods were tested and discussed. Dynamic Causal Modeling (DCM) was used to determine the effective connectivity. The results show that there are significant differences in the level of activation between the groups when looking at the individual, and, to a lesser extent, at the standardized compulsory images, but not at the disgusting images (in each case in comparison to neutral images). The change in regional activity during psychotherapy proved to be too variable (also within the subjects and controls) to be statistically examined with the small sample. The change in effective connectivity yielded conflicting results. The large variability of the fMRT-measured macroscopic neuronal activities calls for further interdisciplinary methodological research, especially regarding the detection of neuronal dynamics.
Psychotherapieprozess, mathematische Modellierung, deterministisches Chaos, nichtlineare Dynamik, Zwangsstörung (OCD), Wirkfaktoren, Parameterschätzung, fMRT, neuronale Aktivität, Dynamik der neuronalen Aktivität, effektive Konnektivität, Dynamic Causal Modelling, komplexe Systeme.
Viol, Kathrin
2018
German
Universitätsbibliothek der Ludwig-Maximilians-Universität München
Viol, Kathrin (2018): Nichtlineare Dynamik des Psychotherapieprozesses. Dissertation, LMU München: Faculty of Psychology and Educational Sciences
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Abstract

Psychotherapie ist ein dynamischer Prozess, der auf mehreren Ebenen zu Veränderungen am komplexen System „Psyche“ führt. Die Veränderungen treten jedoch nicht in immer gleichen kleinen Schritten (linear) auf, sondern diskontinuierlich und in Sprüngen (nichtlinear). Im ersten Teil der Dissertation wird ein quantitatives Modell psychotherapeutischer Veränderungsprozesse entwickelt. Bisherige Modelle sind entweder grafischer Natur oder basieren auf linearen Gleichungen, die das empirisch beobachtete Verhalten prinzipiell nicht reproduzieren können. Der zweite Teil der Dissertation fokussiert die neuronale Ebene psychotherapeutischer Prozesse und analysiert die Aktivität und Konnektivität bestimmter Hirnregionen sowie deren Veränderung (Datenbasis: fMRT) im Laufe des Therapieprozesses. Teil 1 Die Entwicklung des Psychotherapiemodells verwendet physikalisch-mathematische Methoden der Nichtlinearen Dynamik und der Chaostheorie. Das Modell basiert auf fünf psychologischen Variablen (states) und vier Parametern (traits), die für den Psychotherapieprozess von Bedeutung sind (Wirkfaktoren). Diese werden mit (auf psychologischen Hypothesen) basierenden nichtlinearen Funktionen zu einem System aus gekoppelten Differenzengleichungen verknüpft (top-down-Modellierung). Das Internet-basierte Prozessmonitoring-System (Synergetisches Navigationssystem, SNS) wurde benutzt, um tägliche Selbsteinschätzungen von stationär behandelten Patienten zu den Variablen zu erhalten. Zur Analyse des Modells wurden u.a. Bifurkationsdiagramme herangezogen. Die Validierung erfolgte mit Simulationen und Parameterschätzungen. Die Analysen und Simulationen zeigen, dass das Modell in der Lage ist, Phänomene wie chaotisches Verhalten, Phasenübergänge, Bi- und Multistabilität zu erzeugen und Sensibilität gegenüber den Anfangswerten und Parametern zeigt. Diese werden von der Chaostheorie und der Synergetik vorhergesagt und stimmen mit vorliegenden empirischen Beobachtungen überein. Bezüglich der Validierung des Modells an empirischen Daten werden grundlegende Probleme und Grenzen der Parameterschätzung in chaotischen Systemen ausführlich dargestellt und diskutiert. Das Modell ist in der Lage, empirische Verläufe mit einer Korrelation von bis zu r = 0.9 zu reproduzieren. Darüber hinaus illustriert das Spektrum des dynamischen Verhaltens des Modells die Komplexität psychotherapeutischer Prozesse. Die stark beschränkte Vorhersagbarkeit und die sprunghaften Therapieverläufe stellen zudem die Nützlichkeit von Manualen in Frage. Teil 2 Um funktionelle Veränderungen im Gehirn zu erfassen, wurden an 17 Patienten mit Zwangsstörung sowie 17 passenden Kontrollpersonen 4- bis 5-mal während der stationären Psychotherapie fMRT-Scans durchgeführt. Für die Symptomprovokation wurden sowohl individuelle zwangsauslösende Bilder aus dem häuslichen Umfeld der Patienten verwendet, sowie standardisierte Bilder aus den Kategorien „Zwang“, „Ekel“ und „Neutral“. Die große intra- und interindividuelle Variabilität der Aktivierung führt zu methodischen Problemen bei der Extraktion vergleichbarer Voxel (VOIs) für die Konnektivitätsanalysen. Hierfür wurden verschiedene Methoden getestet und diskutiert. Mit Dynamic Causal Modelling (DCM) wurde die effektive Konnektivität bestimmt. Unterschiede in der Stärke der Aktivierung gab es zwischen den Gruppen beim Betrachten von individuellen, in abgeschwächter Form auch bei den standardisierten Zwangsbildern, nicht jedoch bei den Ekelbildern (jeweils im Vergleich zu neutralen Bildern). Die Veränderung der regionalen Aktivität während der Psychotherapie erwies sich (auch innerhalb der Probanden und bei den Kontrollen) als zu variabel, um mit der kleinen Stichprobe statistisch untersucht zu werden. Die Veränderung der effektiven Konnektivität ergab widersprüchliche Ergebnisse. Die auch in der Literatur zu findende große Variabilität der mit fMRT gemessenen makroskopischen neuronalen Aktivitäten verlangen nach weiterer interdisziplinärer methodischer Forschung, insbesondere in Hinblick auf die Erfassung der neuronalen Dynamik.

Abstract

Psychotherapy is a dynamic process that leads to changes in the complex system "psyche" on several levels. However, the changes do not occur in constant small steps (linear) but rather discontinuously and in jumps (nonlinear). In the first part of the thesis, a quantitative model of the psychotherapy process is developed. Previous models were either graphic in nature or based on linear equations that in principle cannot reproduce the empirically observed behavior. The second part of the thesis examines the neuronal level of psychotherapeutic change processes and analyzes changes in the activity of certain brain regions and their connectivity. Part 1 The development of the psychotherapy model uses physical-mathematical methods of nonlinear dynamics and chaos theory. The model is based on five psychological variables (states) and four parameters (traits) which are known to be important for the psychotherapy process (impact factors). These are combined (based on psychological hypotheses) with nonlinear functions in a system of coupled difference equations (top-down modeling). The internet-based Process Monitoring System (Synergetic Monitoring System, SNS) was used to obtain daily self-assessments of the variables from inpatients of a psychiatric hospital. Bifurcation diagrams and other graphical methods helped to analyze the simulated dynamics. For validation, simulations, and parameter estimation were used. The analyses and simulations show that the model can generate phenomena such as chaotic behavior, phase transitions, bi- and multi-stability, and shows sensitivity to the initial conditions. These behaviors are predicted by chaos theory and synergetics and are consistent with empirical observations. Regarding the validation of the model by empirical data, fundamental problems and the limits of parameter estimation in chaotic systems are presented and discussed in detail. The model can reproduce empirical courses with a correlation of up to r = 0.9. In addition, the spectrum of dynamic behavior of the model illustrates the complexity of psychotherapeutic processes. It highlights the limited predictability and questions the idea of standard tracks as well as the usefulness of manuals. Part 2 To examine functional changes in the brain, fMRI scans of 17 patients with obsessive-compulsive disorder (OCD) and 17 matched controls were performed 4 to 5 times during psychotherapy. For symptom provocation, individual stimuli images from the patients' homes were used as well as standardized images from the categories “compulsion”, “disgust” and “neutral”. The large intra- and inter-individual variability of the activation leads to methodological problems in the extraction of comparable voxels (VOIs) for the connectivity analyzes; various methods were tested and discussed. Dynamic Causal Modeling (DCM) was used to determine the effective connectivity. The results show that there are significant differences in the level of activation between the groups when looking at the individual, and, to a lesser extent, at the standardized compulsory images, but not at the disgusting images (in each case in comparison to neutral images). The change in regional activity during psychotherapy proved to be too variable (also within the subjects and controls) to be statistically examined with the small sample. The change in effective connectivity yielded conflicting results. The large variability of the fMRT-measured macroscopic neuronal activities calls for further interdisciplinary methodological research, especially regarding the detection of neuronal dynamics.