2023-10-19 06:00

晕车易感乘客在走走停停坐车时的前庭眼反射及其适应性评估

摘要

晕动病是一种会对人的舒适度产生负面影响的生理状况,如果没有适当的应对措施,它将成为自动驾驶汽车的一个新问题。前庭系统在晕车的起源中起着关键作用。了解高度整合前庭系统的易感性和(不良)适应机制是制定对策的先决条件。我们假设在有或没有晕车易感性的健康个体中,晕车和前庭功能之间存在差异关联。我们通过视频头脉冲测试(vHIT)测量17名健康志愿者在自然的走走停停的汽车测试轨道(Dekra test Oval, Klettwitz,德国)上行驶11分钟前后的高频前庭-眼反射(VOR)来量化前庭功能。该队列被分为易感(n = 11)和非易感(n = 6)。11名易受影响的参与者中有6名出现了恶心症状,而共有9名参与者没有这些症状。重复测量方差分析(F(1,15) = 2.19, p = 0.16)表明,有(n = 8)和没有晕车症状(n = 9)的参与者组之间的VOR增益(1)无显著差异,(2)在乘车前后的因素时间上无显著差异,症状组与时间之间无交互作用。贝叶斯推断证实了“轶事证据”的平等,而不是群体和时间之间的差异(BF10 < 0.77)。我们的研究结果表明,在自然的走走停停驾驶中,VOR测量的个体差异或对晕动病刺激的适应并不能预测晕动病的易感性或发生晕动病的可能性。

介绍

晕动病是一种复杂的综合征(Lackner 2014),以各种体征和症状为特征,包括不适、恶心和呕吐,健康个体由于持续的被动自我运动而表现出来(Bertolini and Straumann 2016)。这种不舒服的状态可能发生在任何交通系统中(例如,船舶(Irwin 1881),公共汽车(Irwin 1881;Turner and Griffin 1999)),并且在自动驾驶汽车中变得越来越重要(Diels et al. 2016)。根据国际汽车工程师学会(SAE International 2014)的定义,自动驾驶汽车为以前的司机提供了一个减轻责任的机会,比如驾驶车辆或监控环境。消费者希望利用他们的旅行时间吃饭、睡觉或看电影(Kyriakidis et al. 2015),但潜在的自动驾驶汽车早期用户群体更有可能经历晕车的常见症状(Brietzke et al. 2022),特别是在考虑到一些期望的活动时。详细了解晕动病的生理学基础是确定有效的非药物对策的先决条件。这种对策可以设计为基于模型的交通系统运动控制系统(Braccesi and Cianetti 2011)。晕动病是一种众所周知的生理状况(Irwin 1881),尽管其潜在的神经生物学仍未完全了解。

一个众所周知的理论是基于不同感觉模式之间的感觉信息冲突,包括视觉-前庭感觉冲突(Held 1961)。最近的理论也考虑到观察到的感觉信号和来自内部模型的感觉输入期望之间可能存在单模态不匹配。由于不匹配可能是由于期望或感官输入的错误造成的,因此系统可能更多地依赖于其中一个(Nooij et al. 2021)。有些人可能习惯于持续的错误预测,而不是通过适应使错误最小化。由于感觉输入和内部模型之间的不匹配而导致的晕动病可以用缺乏适应或习惯来解释。相反,Idoux等人(2018)的研究表明,持续的晕动病也可能影响VOR的表现。例如,内部模型会不断更新,因此在运动暴露结束后,对刺激性运动暴露(例如,乘船、过山车)的适应可能导致一种称为“陆地病”的情况(Golding 2016)。此外,适应可以减少低频偏航VOR增益,以响应因暴露于公海条件而导致的视觉-前庭不匹配(Kolev和Tibbling 1992),这主要导致起伏,俯仰度和滚转,而不是偏航运动(Wertheim等人1998)。重要的是,即使只持续几分钟的短曝光也能很好地诱导高频VOR的适应(Migliaccio和Schubert 2013)。

前庭系统在引起晕动病的机制中起着关键作用,因为它提供了作用于头部的力的主要实际感觉信息(Cullen 2019)。基于视频的头部脉冲测试(vHIT)提供了前庭功能的客观测量(Halmagyi et al. 2017)。vHIT的主要输出是前庭眼反射(VOR)增益,即眼速和头速之比(Gordon et al. 1996)。VOR增益及其左右不对称似乎与人类对晕动病的个体易感性有关(Neupane et al. 2018)。据报道,在小鼠中,较低的VOR增益是减少晕动病的保护性非药物机制(Idoux et al. 2018)。相比之下,阿片类药物引起的人类异常低VOR增益值(~ 0.6)已被确定与暴露于头部运动时严重晕动病的发展高度相关(Lehnen et al. 2015)。暴露于不协调的视觉-前庭刺激可导致VOR增益在生理尺度上的变化,这种变化可能发生在不同的时间尺度上(Colagiorgio et al. 2015)。

我们假设在有或没有晕动病易感性的健康个体中,晕动病和前庭功能之间存在差异关联。具体地说,我们假设VOR增益,作为前庭功能的测量,会在刺激性乘车后发生变化,这取决于参与者是否出现恶心症状。

材料与方法

参与者

共有20名健康志愿者(平均年龄37.4岁(标准差13.8),年龄范围19-62岁,男性11名)在提供书面知情同意后参与研究。本研究得到了德国勃兰登堡工业大学伦理委员会(EK2018)的批准,并根据1975年赫尔辛基宣言的原则进行,该宣言在研究时经过修订并有效。

为了估计所需的研究参与者数量,我们使用G*Power(版本3.1.9.6)对两因子重复测量方差分析进行了样本量计算,并考虑了组和时间之间的相互作用(Faul et al. 2007)。对于所有功率计算,我们使用典型值来表示显著性水平(α = 0.05)和功率(1-β = 0.8)。我们假设有晕车症状的个体的VOR增益组内差异为0.1,而无症状个体的VOR增益组内差异为0。使用由0.05效应解释的组内标准差,重复测量之间的相关性为0.7 (Lehnen et al. 2015),以及两个组和两个重复测量,对具有相互作用的重复测量方差分析的功效分析产生总样本量为15名参与者。与这些假设一致,本研究的结果几乎与功率分析的假设相同。

我们招募了20名参与者,其中3名数据质量不可接受的参与者被排除在外。其余17名参与者为我们的研究提供了足够的力量。所有参与者都有有效的驾驶执照,没有心血管、神经或前庭疾病史。没有参与者有临床显著的医疗条件或前庭疾病。

实验的程序

参与者被直接要求用“从不”、“很少”、“偶尔”、“经常”和“几乎总是”四个选项来评估他们开车时晕车的频率。

此外,使用德国版的运动病易感性问卷(MSSQ-Short, Golding 2006)评估运动病易感性。MSSQ-Short评估了儿童和成年时期不同类型运动的自述晕动病经历,评分范围为4分,从0分(从未感到恶心)到3分(经常感到恶心)。MSSQ-Short的加权得分是晕车易感性个体差异的定量预测指标。

实验设计如图1所示。在每次乘车期间,每分钟进行一次恶心的心理物理评估,以11分的整数量表量化恶心症状(0,“没有发生”,到10,“难以忍受”)。

图1
figure 1

实验过程。在录制之前,所有参与者都被分为“易感”和“不易感”两组。所有参与者在走走停停的乘车前后都进行了视频头部脉冲测试(vHIT)

前庭测试

所有参与者都使用EyeSeeCam®(EyeSeeTec GmbH, Munich, Germany)进行了标准的单目视频头脉冲测试,以评估水平旋转VOR功能(Bartl等人,2009)。eyeeseecam®以220 Hz的采样率工作,并提供同步的眼睛和头部运动记录。前庭测试由一名经验丰富的实验者(C.R.)进行,他站在受试者身后,被动地将受试者的头部绕地球垂直轴在±20°的小幅度范围内旋转,使头部达到高角加速度(高达4700°/s2)。参与者被要求盯着一个小而固定的目标点(眼距目标距离约2米)。为了避免预期,突然的头部脉冲在方向(左和右)和时间上是随机的。

vHIT数据分析

内置的eyeeseecam®软件用于检测并将数据分离为单个头部脉冲。该软件为每个头部脉冲提供头部和眼睛随时间的速度轨迹。每个头部脉冲的VOR增益计算为以头部脉冲开始后60毫秒为中心的10 ms时间窗内的平均眼速与平均头部速度之比。为了评估VOR增益的不对称性,计算了不对称性指数(Schmid-Priscoveanu et al. 2001),以百分比表示左向和右向VOR增益的差和之和之比。如果峰值头部速度超过100°/s,则认为头部脉冲有效。为了进一步的数据分析,每个方向至少需要5个有效脉冲。每个参与者和方向的总VOR增益是通过平均五个最快有效头部脉冲的VOR增益来计算的(相对于峰值头部速度)。

车程

所有参与者都以前排乘客的身份在测试轨道(德国Klettwitz的Dekra测试椭圆)上进行了一次汽车驾驶。这名乘客被一个三点式安全带约束,除了标准的头部约束外,没有额外的头部稳定装置,以模拟正常的汽车行驶。两辆左驾驶汽车(大众帕萨特和B8)由经过认证的测试驾驶员驾驶。汽车行驶持续了大约11分钟,具有预定义的和现实的走走停停的运动轮廓。运动剖面在纵向上由两个交替的低强度和高强度加速度事件组成。前面的车辆由预定义的速度随时间轨迹动态控制。第二辆载着参与者的飞行器由自适应巡航控制系统控制。该装置确保了可重复性增产,平均速度为3.32 m/s(最大正加速度为2.19 m/s2,最大负加速度为-2.28 m/s2)。由此产生的刺激的峰值加速频率在0.07 Hz的范围内。在乘车过程中,参与者被要求专注于一部在10英寸屏幕上播放的纪录片短片。屏幕安装在汽车的仪表盘上,高度约为低于眼睛水平30厘米,水平距离约为70厘米。在旅程结束时,必须回答两个与纪录片有关的问题,以保持参与者的注意力。有关实验设置的更多详细信息,请参见Brietzke等人(2021a, b)。

晕车的评估

在驾驶过程中,参与者每分钟接受一次恶心症状的心理物理评估和恶心状态的口头评分,并以11分整数量表定量记录,范围从0(无恶心,“好”)到10(“难以忍受”)(Apfel et al. 2004)。出于道德原因,实验人员被告知,如果参与者在恶心程度上得分超过7分,如果参与者表现出严重不适的迹象,或者如果参与者要求终止乘车。

统计数据分析

连续数据以平均值(SD)表示,分类数据以绝对数字或百分比表示。统计计算使用JASP (JASP Team 2022)和Python(3.9版)进行。使用Pandas(1.3.2版本)(McKinney et al. 2011)和SciPy(1.7.1版本)(Virtanen et al. 2020)。使用重复测量方差分析(ANOVA)评估各组和时间之间VOR增益的差异。内部因素是时间(坐车之前和之后)。对于重复测量方差分析,进行了频率分析和贝叶斯分析。Spearman秩序相关性用于检验可能的相关性。频率分析认为P < 0.05有统计学意义。所有的测试都是双侧的。


目录


摘要
介绍
材料与方法
结果
讨论
数据可用性
参考文献
致谢

作者信息
道德声明




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结果

晕车易感性和恶心

20名参与者中没有人因上述任何标准(如严重恶心)而放弃乘车。尽管可能出现晕车症状,但所有参与者都能够并愿意完成所有vHIT测量。由于有效的头部脉冲数量不足,数据质量可接受,因此排除了20名参与者中的3名数据。

根据Brietzke et al. (2021a)所描述的一般晕动病易感性的实验前自我报告,将这17名受试者分类如下:6名受试者回答“从不”,归类为不易感,11名受试者回答“从不”以外的,归类为易感。在整个队列中,8人(17,47%)出现恶心症状,而其余9人(17,53%),包括非易感和易感参与者,没有出现恶心症状。这样就可以定义表1和图2所示的四个子组。

表1所有个体的人口统计学特征和VOR增益
图2
figure 2

根据运动暴露时自我报告的易感性和恶心结果,17名参与者被分为4个亚组。根据乘车过程中恶心症状(恶心评分大于零)的发生情况,参与者被分为“无症状”和“有症状”两组

如表1所示,大多数非易感参与者没有恶心症状,而大多数易感参与者有恶心症状。这意味着在乘车过程中,易感组和恶心症状(恶心评分大于零)的发生之间没有一致性。然而,先前报道的易感性(MSSQ-Short评分)与恶心评分之间存在显著相关性(r = 0.53, p = 0.028)。在接下来的统计分析中,以有无恶心症状(恶心评分大于零)作为受试者间因素,分为“有症状”和“无症状”两组,如图2所示。

前庭功能

受试者平均经历9.6次有效的头部脉冲(SD 2.4),平均经历10.0次有效的头部脉冲(SD 3.0)。个体VOR增益值在方向上无显著差异,即左与右头部脉冲(F(1,33) = 0.619, p = 0.437)。因此,将左、右VOR增益合并。图3总结了VOR增益结果。

图3
figure 3

箱形图显示无症状参与者(A)与有症状参与者(B)相比,乘车前(前)和乘车后(后)的分组VOR增益值。点表示每个参与者的个体VOR增益值,由灰线连接。黑色三角形表示各组和时间点的平均VOR增益值。C前后测量与症状组之间的相互作用,即有症状(灰色)和无症状(黑色)

接下来,我们调查了运动刺激之前(前)和之后(后)的VOR增加是否预测恶心症状(表1)。对于以下统计分析,“有症状”和“无症状”组被用作分类受试者之间的因素(表1,最后一列)。受试者内比较(前后)(F(1,15) = 0.03, p = 0.86)和受试者组间比较(F(1,15) = 0.17, p = 0.69)无统计学意义。总体而言,两组之间没有显著的影响,也没有术前和术后的获益。贝叶斯重复测量方差分析(Wagenmakers et al. 2018)表明,贝叶斯分析支持这一观点。重要的是,前后测量与症状组之间没有明显的相互作用(F(1,15) = 2.19, p = 0.16),如图3C所示。重复测量方差分析模型中任何影响或相互作用的贝叶斯因子为BF10 < 0.77,表明平等而非差异的“轶事证据”(Quintana and Williams 2018)。

乘车时恶心症状的发生对VOR增益不对称无显著影响(F(1,15) = 0.311, p = 0.586)。在无症状组和有症状组中,对前后条件进行汇总得出的平均不对称值分别为3.02% (SD 2.49%)和3.28% (SD 2.54%)。在前时间点,我们观察到可比较的平均不对称性分别为2.83% (SD 2.88%)和3.59% (SD 3.26%)。总之,不同组和时间的VOR指标之间没有差异。

讨论

在坐车的过程中,我们让一些参与者产生了恶心的症状。有症状的参与者不仅来自晕车易感组,也来自非易感组。使用基于vhit的前庭功能测试,在运动病易感和非易感参与者在标准化的测试轨道上乘坐汽车之前和之后,我们发现高频VOR在任何时间点都没有差异。在本研究中,一些参与者在大约11分钟内出现轻度至中度晕车症状,但VOR增益值不受刺激性乘车的影响。目前的结果与Dai等人(2011)之前的研究一致,他们报告了易感和非易感参与者在暴露于晕动病刺激时保持低频VOR增益。

然而,正如在适应海洋环境的背景下(Kolev和Tibbling 1992)报道的那样,随着时间的推移,视觉前庭不匹配导致VOR增益的减少,导致晕车的发展阈值增加(Shupak等,1990)。同样的现象也在专业花样滑冰运动员(Tanguy et al. 2008)和芭蕾舞演员(Nigmatullina et al. 2015)身上得到了证明,他们在经过特定训练后,VOR增益降低。可能的结果是,花样滑冰运动员和芭蕾舞演员可能不太容易患晕动病,但VOR增益的“适应”时间仍有待确定。正如在小鼠模型中所证明的那样,中度降低的VOR增益可能是防止晚发晕车的保护机制(Idoux等人,2018)。最近的一项研究(Neupane et al. 2018)与这一证据总体上是一致的,并显示了易感和非易感个体之间高频VOR增益的细微差异。然而,健康人的VOR增益显著降低(例如,服用阿片类药物后,VOR增益约为0.6)与晕动病的风险非常高相关(Lehnen et al. 2015)。

这些文献中关于VOR增益降低的报道提出了一个问题:为什么我们没有观察到运动刺激前后对VOR增益的影响?目前的研究评估了对晕动病的易感性,而大多数其他研究都集中在晕动病上(Kolev和tibling 1992;Shupak et al. 1990;Nachum等人,2002),“人工”运动刺激(Idoux等人,2018),低频旋转运动刺激(~ 0.01 Hz) (Dai等人,2011),热量刺激(Kolev和tibblg, 1992),或基于回顾性问卷(例如,MSSQ-Short)评估纯晕动病易感性,而不使研究参与者暴露于运动刺激(Neupane等人,2018)。在我们的研究中,参与者可能没有在足够长的时间内习惯具有挑衅性的晕动病刺激,例如专业滑冰运动员或舞者(Tanguy et al. 2008;Nigmatullina et al. 2015),对他们来说,适应VOR增益的能力可能是个人特质,而不是一般机制。因此,我们可以假设我们的研究参与者都没有针对运动挑衅刺激的相关“保护”(适应)。不同的交通系统以不同的方式刺激前庭系统,刺激的持续时间也有很大差异(从几分钟的汽车到几天的海上)。

与Yang等人(2016)的结果相似,我们证明了在刺激前后VOR增益不对称性约为3%,而不考虑对晕动病的易感性或恶心的发展(组间无差异)。这些结果与Neupane等人最近的一项研究形成对比,该研究采用了类似的研究设计,他们报告了10%左右的明显不对称。有趣的是,他们的易感组(而非易感组)的标准偏差也比我们的症状组大三倍以上,更重要的是,它也大于之前报道的5.6%的体重不对称的标准范围(Schmid-Priscoveanu et al. 2001)。这些差异需要在未来的研究中加以解决。

我们使用vHIT评估前庭功能,该测试在生理频率范围内(5-7 Hz (Carriot et al. 2017))测试水平VOR。VOR响应由(1)外围半规管的高通特性决定,这解释了低频时的亚单位VOR增益(Braccesi and Cianetti 2011和Dai et al. 2011);(2)中心速度存储机制,延长了VOR的高通时间常数,为低频VOR增益的自适应提供了解释(Cohen et al. 2003;Laurens and Angelaki 2011)。相比之下,高频vHIT不受半规管的高通特性或速度存储的影响。我们对易感和非易感参与者相似的高频vHIT增益的观察支持了这样的假设,即先前在低频刺激下观察到的VOR增益差异似乎完全是由群体依赖的速度存储时间常数的差异引起的(Cohen et al. 2003;Laurens and Droulez 2007;劳伦斯和安杰洛基2011;2017)。这意味着在非生理的较低频率范围内,VOR增益和时间常数直接且正相关(Tanguy等人,2008),允许一个或两个参数的升高值被用作晕车易感性的预测因子。相反,在生理频率范围内较高的VOR增益并不能充分预测晕动病。一个简单的结论是,运动刺激类型(所有6个自由度的头部运动轮廓)以及前庭系统的功能整合,包括内部模型,在理解晕动病的发展中起着关键作用。

标准化的走走停停轮廓的设计是为了暴露汽车的线性加速度,而不是角加速度。研究参与者被一个三点式安全带约束,除了标准的头部约束外,没有额外的头部稳定装置。因此,在制动或加速时施加的线性力主要引起头部俯仰,这取决于头部的位置。头部俯仰是围绕耳间轴旋转,但我们测试了由头部围绕偏航轴旋转引起的VOR。两种类型的头部旋转都会引起有角度的VOR,由此我们假设前庭感觉系统总体上受到刺激。我们无法为这一假设提供证据,因此VOR刺激方向的差异必须被视为本研究的局限性。此外,线加速度对耳石的影响仍然是开放的,应该在未来的研究中进行研究。尽管功效分析表明该研究具有足够的功效,但该研究的参与者数量相对较少,这也限制了该研究的局限性。此外,在乘车过程中出现恶心症状的参与者比例相对较低。此外,报告的恶心症状仅为轻度至中度,最高恶心评分为4分(满分10分)。虽然运动轮廓被设计得尽可能真实,但测试赛道上的驾驶条件仍然是人造的。运动特征没有引起严重的恶心症状(如呕吐),但低于预期的恶心结果。此外,本研究中约11分钟的晕动病刺激时间可能太短,无法诱导可测量的VOR增益适应。

为了解决这些局限性,未来的研究应该包括更多的参与者,他们有更高的发生严重晕动病症状的风险,以涵盖更广泛的恶心症状。此外,还应考虑速度存储时间常数。速度储存时间常数与晕动病有关(Hoffer et al. 2003),并可能受到习惯化的影响,从而降低晕动病的风险(Dai et al. 2011;Cohen et al. 2008)。未来的研究应使用vHIT作为入组前受试者的有用筛选工具。VOR增益小于0.75 (Mossman et al. 2015)将确定无症状前庭功能缺损,其在48岁以下人群中的患病率为2.4% (Grill et al. 2018)。因此,有这种缺陷的参与者应该被排除在晕动病的研究之外,以避免潜在的混淆。此外,带有场景摄像头的头戴式眼动追踪设备(Marx et al. 2012)可用于研究挑衅性运动刺激呈现期间的自由观看。这些视频数据可以进一步了解头部运动、视觉探索行为和晕动病症状之间的关系。

总之,我们的研究表明,走走停停的汽车旅行可以诱发乘客的晕动病,但在相对较短的时间内对高频VOR增益没有直接影响。无论乘客是否会晕车,VOR增益也与晕车的易感性无关。这些发现对于在自动驾驶汽车背景下的晕动病研究领域具有重要意义。我们研究了完善的vHIT作为最先进的驾驶辅助技术的补充。我们的研究结果提供了有和没有晕动病症状的参与者之间VOR功能平等的轶事证据,而不是差异,这有可能引发一场有争议的科学讨论,即晕动病易感人群的前庭系统是否与对照组不同。前庭系统的先进模型既可以提高我们对晕动病易感性的认识,也可以为开发有效的非药物对策提供必要的基础,从而最终预防乘客的晕动病。



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