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为探究 CBM-I 训练效果的影响因素，研究人员对易担忧年轻人展开研究，发现多种因素的预测作用存在差异。
在日常生活中，不少人常常会陷入过度担忧的状态，仿佛被一层阴霾笼罩，难以摆脱。过度担忧不仅影响心情，还可能是多种心理疾病的 “导火索”。比如广泛性焦虑障碍（Generalized Anxiety Disorder，GAD），其核心症状便是过度担忧，而且这种担忧还普遍存在于抑郁等其他心理疾病中。研究发现，担忧的人往往对模糊、具有潜在威胁的情况存在负面解释偏差，而这种偏差在维持担忧状态中起着关键作用。
为了改变这种状况，认知偏差修正解释（Cognitive Bias Modification of Interpretations，CBM-I）训练应运而生，它就像是一种 “心理训练神器”，旨在通过电脑化训练来调整人们的解释偏差。然而，不同的人在接受 CBM-I 训练后，效果却大不相同。有的人大幅改善，有的人却收效甚微。那么，是什么因素在背后 “操控” 着这些差异呢？这成了亟待解决的问题。
来自台湾铭传大学（Ming Chuan University）、伦敦国王学院（King’s College London）、伦敦玛丽女王大学（Queen Mary University of London）等机构的研究人员，针对这一问题展开了深入研究。他们的研究成果发表在《Cognitive Therapy and Research》上，为我们揭示了其中的奥秘。
研究人员采用了一系列关键技术方法。首先，通过招募志愿者建立了两个样本队列，分别是有焦虑和 / 或抑郁病史的高担忧者（Study 1，N=83）以及易担忧个体（Study 2，N=146）。在训练前，利用多种量表对参与者的注意力控制、认知灵活性、奖励敏感性和意象能力等进行评估，如用情绪注意力控制量表（Emotional Attentional Control Scale，eACS）评估注意力控制，用认知灵活性量表（Cognitive Flexibility Inventory，CFI）评估认知灵活性等。训练后，借助识别测试（Recognition Test，RT）和呼吸聚焦任务（Breathing Focus Task）来测量解释偏差和状态担忧的变化。
研究结果如下：
- Study 1 结果：在预测解释偏差（近迁移）变化方面，认知灵活性量表中生成替代解决方案的子量表（CFI-A）得分以及前瞻性意象任务的积极场景得分（PIT-P）是显著预测因素。这意味着在有焦虑和 / 或抑郁病史的高担忧者中，基线时认知灵活性较低（生成替代解决方案能力较弱）且积极场景意象更生动的人，在接受单次 CBM-I 训练后，正向解释偏差的增加幅度更大。在预测状态担忧（远迁移）变化时，CFI-A 得分和基线状态担忧水平是显著预测因素，即基线时认知灵活性较低且状态担忧水平较低的人，训练后状态担忧的减少幅度更大。
- Study 2 结果：在预测解释偏差变化时，CFI-A 得分和对积极情感问卷中情绪聚焦积极反刍子量表（RPA-E）得分是显著预测因素。对于一般高担忧者，基线时认知灵活性较高（生成替代解决方案能力较强）且情绪聚焦积极反刍水平较低的人，训练后正向解释偏差的增加幅度更大。而在预测状态担忧变化方面，只有基线状态担忧水平是显著预测因素，基线状态担忧水平较低的人，训练后状态担忧水平也较低。
研究结论和讨论部分指出，在两项研究中，注意力控制均不是单次 CBM-I 训练后解释偏差或状态担忧变化的显著预测因素。认知灵活性在两项研究中的作用方向不一致，在 Study 1 中，低认知灵活性与更大的解释偏差变化相关；在 Study 2 中，高认知灵活性与更大的解释偏差变化相关，这表明其作为预测因素的可靠性有待进一步研究。此外，积极情感聚焦反刍和积极心理意象在两项研究中的预测作用也存在差异，这可能与两个样本的症状慢性化程度、焦虑或抑郁诊断的生活史以及潜在共病等因素有关。
该研究具有重要意义，它首次尝试识别单次 CBM-I 训练后解释偏差和状态担忧变化的潜在心理预测因素，为提高 CBM-I 训练效果提供了新的思路。例如，根据研究结果，可以考虑在训练前加入认知灵活性训练或延长意象训练，帮助参与者更好地进行 CBM-I 训练，从而改善心理状态。同时，也为后续研究指明了方向，如探究多疗程 CBM-I 训练效果的预测因素，以及研究其他潜在预测因素对 CBM-I 训练效果的影响等。
