Chapitre IX Effets de positivité et contexte motivationnel
Etude 3 Effets de positivité au cours du vieillissement « sain » dans une tâche de tendance
2.4. Acquisition, traitement et analyse des données
2.4.1. Données comportementales et évaluation subjective
Pour chaque participant, le taux moyen de « bonnes réponses » de la tâche de catégorisation motivationnelle a été calculé pour chaque condition expérimentale. Une réponse a été considérée comme « correcte » pour une scène donnée lorsque le participant a indiqué la même tendance à l’action (éloignement, approcher, ne pas bouger) que celle donnée par le groupe de participants du pré-test sur cette même scène, c'est-à-dire quand il y avait congruence entre la réponse du participant et la réponse moyenne estimée sur le groupe pré-test. Toutes les autres réponses (non-congruentes ou erreurs d’appui bouton du clavier) ont été considérées comme réponses fausses. Les essais sans réponse ont été également considérés comme des erreurs. Les différences dans les taux de réponses correctes ont été évaluées à l’aide d’une ANOVA à mesures-répétées avec l’Age des participants (jeunes, âgés) comme facteur inter-sujets et le bloc de Contexte affectif (basse activation, haute activation) et la Valence des stimuli (négative, positive, neutre) comme facteurs intra-sujets.
Le jugement de la tendance à l’action ressentie et reportée par chaque participant pour chaque catégorie d’images après l’expérience EEG a aussi été soumis à une ANOVA à mesures-répétées en utilisant l’Age en facteur inter-sujets et les 4 catégories d’images (négatives haute-activation, négative basse activation, positive et neutre) en facteur intra- sujets. Les comparaisons de moyennes des deux ANOVAs ont été réalisées en utilisant un test post-hoc de Tukey. Le seuil de significativité de l’ensemble des analyses statistiques a été fixé à 0.05.
2.4.2. Données EEG
Acquisition
L’activité EEG a été enregistrée toute la durée des blocs à l’aide d’un casque Acticap®
(Brain Products, Inc.) équipé de 7812 électrodes d’Ag-AgCl positionnées selon le système 10- 20 amélioré (Jasper, 1958; Oostenveld & Praamstra, 2001). Les électrodes de référence et de
12 Midline: Fpz, Fz, Cz, CPz, Pz, POz, Oz, Iz ; Right hemisphere: Fp2, AF4, AF8, F2, F4, F6, F8, F10, FC2, FC4, FC6, FT8, FT10, C2, C4, C6, T8, CP2, CP4, CP6, TP8, TP10, P2, P4, P6, P8, P10, PPO2h, PPO10h, PO4, PO8, PO10, POO10h, O2, OI2h; Left hemisphere: Fp1, AF3, AF7, F1, F3, F5, F7, F9, FC1, FC3, FC5, FT7, FT9, C1, C3, C5, T7, CP1, CP3, CP5, TP7, TP9, P1, P3, P5, P7, P9, PPO1h, PPO9h, PO3, PO7, PO9, POO9h, O1, OI1h.
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masse utilisées pour l’enregistrement des signaux étaient celles proposées par Acticap®, à savoir, à proximité du vertex (FCz) pour la référence, et à l’avant de la tête (AFz) pour la masse. Les données ont ensuite été re-référencées (hors ligne) à la valeur moyenne des signaux des deux mastoïdes. Les potentiels liés aux clignements et aux mouvements des yeux ont été enregistrés à l’aide de 4 électrodes d’électro-oculographie : 2 électrodes positionnées sur les commissures externes pour les mouvements horizontaux et 2 électrodes au-dessus et en-dessous de l’œil gauche pour les mouvements verticaux et clignements. De plus, à chaque essai, les participants avaient pour instruction de limiter leurs mouvements oculaires durant toute la durée de la croix de fixation et de présentation de l’image. L’impédance des signaux était située en dessous de 5 kΩ. Les signaux ont été amplifiés en utilisant un système BrainAmp™ (Brain Products, Inc.) et échantillonnés à une fréquence de 1000 Hz, avec une résolution de 0.1 µV et un filtrage analogique passe-bas avec une constante de temps de 10s.
Prétraitement des données EEG
Le traitement de données a été réalisé à l'aide du logiciel BrainAnalyzer™. Dans un premier temps, un filtre passe bas à 30 Hz a été appliqué. Les données ont été ensuite segmentées en période allant de 350ms avant l’apparition du stimulus à 1000ms après l’apparition. Chaque segment a été vérifié visuellement et les essais contenant des artefacts de clignements, de mouvements oculaires importants, d’activité musculaire ou non physiologiques ont été rejetés. Les artéfacts liés aux mouvements oculaires légers ont été corrigés en utilisant une analyse en composante indépendante (ACI). Les données ont ensuite été corrigées à la ligne de base prise sur la période de 350ms précédant l’apparition du stimulus. Enfin, afin de mettre en évidence les potentiels évoqués induits par les scènes, pour chaque participant de chaque groupe d’âge, le signal a été moyenné13 à travers les essais sur chaque électrode en fonction de la catégorie émotionnelle des stimuli dans chacun des deux blocs de contexte affectif à savoir, les stimuli négatifs de haute activation, positifs et neutres pour le bloc de contexte négatif de haute activation, et les stimuli négatifs de basse activation, positifs et neutres pour le bloc de contexte négatif de basse activation.
Analyse des données EEG
13 Moyenne sur l’ensemble des essais par catégorie d’image : Négatives de haute activation m= 28 ± 0.37 essais, Positives m= 28.3 ± 0.3 essais et Neutres m= 28.12 ± 0.33 essais dans le contexte négatif de haute- activation ; Négatives de faible activation m=27.9 ± 0.3 essais, Positives m= 28.19 ± 0.27 essais et Neutres m=28.2 ± 0.28 essais dans le contexte négatif de faible activation.
163 Nous avons focalisé notre analyse sur le potentiel positif tardif (LPP pour l’anglais « Late Positive Potential ») qui a été identifié visuellement sur la base de la grande moyenne des sujets. La composante LPP a été identifié entre 500-900ms après l’apparition des stimuli au niveau des régions centro-pariétales et mesurée au niveau du pic d’amplitude de la composante à savoir au niveau de l’électrode Pz, en accord avec la littérature (Ito et al., 1998;
Kisley et al., 2007; Schupp et al., 2000; Wood & Kisley, 2006). Pour chaque participant, l’amplitude moyenne du signal pour la période 500-900ms au niveau de l’électrode Pz a été extraite pour chaque catégorie d’images des deux blocs de contexte affectif. L’amplitude moyenne de la LPP a ensuite été analysée en utilisant une ANOVA à mesures répétées avec l’Age des participants (jeunes, âgés) comme facteur inter-sujets et le Contexte affectif (basse activation, haute activation) et la Valence émotionnelle (négative, positive, neutre) comme facteurs intra-sujets. Dans le cas où la sphéricité des données n’était pas respectée, une correction des degrés de liberté utilisant la méthode de Greenhouse-Geisser a été appliquée.
Sur la base de nos hypothèses opérationnelles, des comparaisons planifiées ont été menées pour chaque valence et en fonction du contexte affectif sur les deux groupes d’âge dans le but d’évaluer, dans le cas d’une tâche motivationnelle de tendance à l’action 1) les effets de l’âge sur le traitement des stimuli négatifs en fonction de leur niveau d’activation et 2) les effets du contexte affectif négatif (basse activation ou haute activation) sur le traitement des stimuli positifs et neutres (dont les caractéristiques sont à la base identiques entre les 2 blocs de contexte) en fonction de l’âge. Au même titre que la tâche émotionnelle, nous faisons l’hypothèse que l’amplitude de la LPP pour les stimuli négatifs de haute activation ne devrait pas être affectée par l’âge alors que l’amplitude pour les stimuli de basse activation devrait être plus faible pour les sujets âgés par rapport aux sujets jeunes. De plus, nous supposons que l’amplitude de la LPP pour les stimuli positifs devrait augmenter dans un contexte négatif de basse activation. Cet effet de positivité supposé avec l’âge sur les négatifs de basse activation et les positifs devraient contribuer à une réduction du biais de négativité observables classiquement dans des tâches motivationnelles de prise de décision (Denburg et al., 2006) Dans le but d’identifier les préférences et les biais attentionnels entre les catégories d’images en fonction du contexte affectif et de l’âge, des comparaisons de moyennes ont été réalisées en suivant une procédure Post-hoc de Tukey. Le seuil de significativité a été fixé à 0.05.
Afin de contrôler si le genre a influencé le traitement des stimuli émotionnels, et donc l’amplitude de la LPP, dans ce type de tâche motivationnelle de tendance à l’action, nous avons au préalable réalisé une ANOVA à mesures-répétées avec l’âge et le genre comme
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facteurs inter-sujets et le bloc de contexte affectif (basse activation, haute activation) et la valence émotionnel (négative, positive, neutre) comme facteurs intra-sujets. Aucun effet du genre n’ayant été relevé, nous avons donc retiré ce facteur des analyses reportées ici. Toutes les analyses statistiques ont été réalisées avec le logiciel Statistica 10 (StatSoft, Inc.).