强迫症倾向个体的概率学习与预测表征更新：非临床人群的认知机制探索

编辑推荐：本研究针对强迫症(OC)倾向群体在动态环境中的隐性学习缺陷争议，通过两项在线实验(Nstudy1=164,Nstudy2=256)，采用交替序列反应时任务(ASRT)评估二阶非相邻依赖关系的概率学习。发现OC倾向不影响隐性概率学习能力，且预测表征更新机制保持高效，为理解OCD亚临床症状的认知基础提供了新视角。

　　早晨反复检查门锁的行为，在健康人群中可能反映强迫症(OCD)的亚临床倾向。这种以侵入性思维和刻板行为为特征的精神障碍，其神经认知机制仍存争议。传统研究多聚焦于有明确反馈的监督学习范式，而对环境噪声中隐性概率学习的作用知之甚少。法国里昂神经科学研究中心等机构的研究人员Bianka Brezóczki等人在《BMC Psychiatry》发表的研究，通过两项在线实验系统考察了非临床人群中OC倾向与隐性概率学习的关系。

研究采用交替序列反应时任务(ASRT)，通过四位置视觉刺激的按键反应范式，在8元素序列中嵌入二阶非相邻概率模式。任务设计巧妙地区分了高概率 triplet（如2-r-4）和低概率 triplet（如2-r-1），通过反应时(RT)和差异评估隐性学习。研究1(164名大学生)发现OC倾向(OCI-R量表评估)与概率学习能力无显著相关；研究2(大学生)通过序列反转设计进一步证明，OC倾向个体在干扰阶段对旧序列知识的保持("H L" triplet)和新序列知识获取("L H" triplet)均表现良好。

关键方法包括：1)基于jsPsych构建的在线ASRT任务，含25/15个学习区块；2)线性混合模型(LMM)分析反应时数据，广义线性混合模型(GLMM)处理准确率；3)通过OCI-R量表连续评估症状维度；4)严格的数据清洗流程排除18-25%无效试次。

研究结果显示：在概率学习方面，高/低OC倾向组均表现出稳定的学习曲线(研究1：Block 21-25的RT差异达9.95ms,p<.001)。序列反转干扰阶段(研究2)，"H L" triplet反应时显著快于"L L"基线(354ms vs 363ms,p<.001)，且不受OCI-R分数调节(p=.174)。新知识获取方面，"L H" triplet表现同样优于基线(361ms vs 363ms,p<.001)，OC倾向无显著影响(p=.180)。

结论部分指出：1)非临床OC倾向个体的隐性概率学习保持稳健，挑战了OCD存在广泛学习缺陷的观点；2)预测表征更新能力未受症状维度影响，不支持"过度依赖旧知识"或"过度探索新信息"的竞争理论；3)支持OCD的维度模型，为亚临床到临床症状的连续体提供认知证据。该研究创新性地采用无预警序列反转范式，首次证明在完全隐性条件下OC倾向个体仍保持优异的环境结构适应能力，为开发基于概率学习的干预策略奠定理论基础。