新妈妈神经奖励反应与其对自己婴儿的感知之间的关联

《Developmental Psychobiology》：Associations Between New Mothers’ Neural Reward Response and Perceptions of Their Own Infant

　　**摘要**

奖励反应性是社会动机中的一个关键过程，可能支持重要的照顾者社会过程，例如照顾者对其婴儿的感知。奖励反应性通常通过奖励积极性（RewP）这一从脑电图（EEG）中得出的事件相关电位在神经层面上进行测量，这适用于金钱和社会领域。本研究探讨了在产后早期（平均出生后9.23周），对金钱和个人显著的社会奖励反馈的奖励反应性与母亲对其婴儿的感知之间是否存在关联以及关联程度。91位母亲在连续脑电图记录过程中完成了两项奖励任务，并提供了关于她们的婴儿个性的描述。RewP是在一个新颖的社会激励延迟任务（即“获胜”可以让参与者看到自己婴儿的照片）以及一个标准金钱激励延迟任务中测量的。无论是社会RewP还是金钱RewP，都与母亲对婴儿的感知呈正相关（社会：β = 0.39，95% CI [0.07, 0.71]，p = 0.016；金钱：β = 0.39，95% CI [0.07, 0.71]，p = 0.017）。总体而言，这些结果表明母亲的神经动机系统与她们如何感知孩子有关，这对理解照顾者的功能以及作为儿童发展背景的照顾者-儿童关系具有重要意义。

**1 引言**

照顾关系，即父母与孩子之间的关系，被认为对孩子的生存至关重要，并与孩子福祉的个体差异有关（Bowlby 1983；Humphreys等人2024）。捕捉早期生活中父母-婴儿关系质量的一种方法是通过父母对婴儿的感知（King等人2021）。父母对婴儿的感知与他们自己的童年经历（Malone等人2010）、与妊娠相关的因素（Pajulo等人2006）、产前护理经历（Hill等人2025）、社会支持（Pajulo等人2001）以及压力暴露（Bailes等人2024）有关。重要的是，父母对婴儿的感知与产后时期的灰质变化（Kim等人2010）以及他们的育儿方式、与孩子的关系和孩子的发育（Sigel和McGillicuddy-De Lisi 2002）有关。例如，即使是在妊娠期间由父母提供的关于孩子个性的单一描述，也与后来观察到的育儿行为有关（Guyon-Harris等人2021）。鉴于父母对婴儿感知的重要性，本研究探讨了文献中的一个重要空白——父母的感知在多大程度上与在产后早期支持父母功能和福祉中起重要作用的神经动机系统相关。围产期发生的心理社会和神经生物学变化可能部分与照顾需求和向照顾者角色转变有关（Cárdenas等人2020）。在产后早期，优先处理婴儿信号可能会增加接近动机，以支持必要的照顾反应（Ferrey等人2016）。接近动机是一个广泛的领域，可以在多个子领域中进行测量（Olino 2016），而奖励被认为是支持心理健康和身体健康的关键过程，因此奖励反应性的降低与较差的健康结果相关（Salovey等人2000；Tugade等人2004；Zald和Treadway 2017）。大多数关于奖励反应性的研究都集中在金钱奖励上，越来越多的证据表明社会奖励在支持健康和社会功能方面起着重要作用（Distefano等人2018；Ethridge和Weinberg 2018；Kujawa 2024）。人类和动物神经科学的累积证据表明，社会互动在奖励系统中被处理。例如， maternal care和 social attachment behaviors是由纹状体中的多巴胺活动驱动的（Krach等人2010）。在家庭中，父母-孩子的社会互动可能在支持父母和孩子的奖励功能方面起着重要作用。总之，母亲对婴儿的感知是早期母子关系的重要组成部分，因为它为照顾行为奠定了基础，而这些感知可能受到神经奖励反应性的支持。一种测量奖励反应的方法是通过奖励积极性（RewP），这是从脑电图（EEG）中得出的神经生理成分（Foti等人2011；Proudfit 2015）。这种在神经层面上评估奖励反应的方法具有显著优势，因为它快速、成本效益高，可以跨多个领域评估奖励，并且能够根据参与者的需要进行调整。例如，对金钱奖励和社会收益的奖励反应可以在大约30分钟内进行测量。到目前为止，已经有两项研究考察了RewP与母子关系之间的关联，特别是母亲与婴儿之间的亲密感或纽带感。首先，在妊娠期间观察到的较大奖励反应性与产后母亲较高的亲密感感想呈前瞻性关联。较大的母亲奖励反应性与母亲与婴儿近距离接触时报告的更大愉悦感特别相关（Mulligan等人2021）。父母与婴儿之间的情感接近支持了母子依恋的安全性，并减少了父母的职业倦怠（Blanchard等人2023）。其次，我们最近发现，在对个人显著的社会奖励任务中观察到的社会RewP与自我报告的建立依恋的困难相互作用，可以预测产后抑郁症。具体来说，只有当母亲的社会奖励反应性较低时，建立依恋的困难才会与较高的抑郁症状相关（Cárdenas等人2025）。综合来看，这项将母亲奖励反应性与母子关系各个方面联系起来的新兴研究工作表明，这些神经和感知过程可能密切相关。母亲的神经奖励处理可能支持对婴儿更积极的感知和照顾行为，为共同体验积极情绪提供了更多机会，进一步支持关系质量（Brown等人2021）。在父母-婴儿背景下共享的积极情绪可能是由父母对孩子感到喜悦所驱动的。几十年来，人们一直讨论父母对孩子感到喜悦的重要性（Barish 2004；Bradley等人1997；Gottman 2011），在神经科学文献中，喜悦被定义为母亲对自家婴儿面部图片的神经奖励反应，与其他婴儿的面部相比（Bartels和Zeki 2004；Leibenluft等人2004；Nitschke等人2004；Strathearn等人2008）。与这项工作一致，我们小组最近证明，对导致参与者看到自己婴儿照片的反馈的奖励反应也被RewP捕捉到（Cárdenas等人2025）。目前尚不清楚父母对婴儿的感知与父母奖励反应之间的关联在多大程度上是普遍的（即，跨越不同类型的奖励）还是特定领域的（例如，金钱奖励与社会奖励）。Mulligan等人（2021）表明，母亲对金钱激励的奖励反应与产后依恋的报告呈前瞻性关联。此外，Cárdenas等人（2025）证明，母亲的社会奖励反应在母亲报告的建立依恋的困难与抑郁症状之间的关联中起着重要作用。本研究将在两个主要方面扩展之前的工作。首先，通过考察父母如何感知他们的婴儿，而不仅仅是母子之间的纽带感，这包括他们作为照顾者对自己婴儿的感知以及他们与婴儿之间的关系；其次，通过考察父母在社交和金钱领域的奖励反应性。总之，识别这些关联可能有助于确定潜在的干预目标，以支持照顾者的社会过程和母子关系。总之，本研究探讨了在两个奖励领域中评估的个体在RewP上的差异与产后早期母亲对婴儿的感知之间的关联程度。我们使用“母亲”这一术语，因为当前样本中的所有参与者都自认为是女性。我们在一个新颖的社会奖励任务中考察了RewP，其中参与者看到了自己婴儿的图片，并在标准金钱激励奖励任务中测试了RewP，并将这两项任务中的RewP与母亲在描述婴儿个性时提供的描述的语气进行了关联。我们假设母亲在不同领域的增强奖励反应将与她们对婴儿更积极的感知相关。鉴于婴儿信号可能具有更高的显著性，我们预计社会RewP与对婴儿的感知之间的关联会比金钱RewP与对婴儿的感知之间的关联更大。

**2 方法**

**2.1 参与者**

通过产前护理诊所、在社交媒体平台上发布的广告以及在范德比尔特大学医学中心分发广告，招募了孕妇参与关于围产期抑郁症的纵向研究。纳入标准包括怀孕且妊娠约20周，年龄在18至40岁之间，英语流利，且没有先前诊断为躁狂/双相情感障碍、精神病或边缘型人格障碍。怀有多胞胎或携带已知先天性缺陷胎儿的个体被排除在外。共有120名来自纳什维尔大区的参与者在妊娠20周时参加了这项研究。有关参与者的完整人口统计信息，请参见Cárdenas等人2025）。与本研究相关的是，参与者被邀请在产后8周进行额外的研究访问。在这次访问中，参与者（N = 91）的年龄在22至40岁之间（平均年龄 = 31.50岁，标准差 = 4.38岁）。参与者中83.52%为白人，3.29%为亚裔，5.49%为黑人或非裔美国人，7.69%为其他种族身份。如上所述，所有参与者都自认为是女性。大多数参与者处于恋爱关系中（89.28%已婚或处于同居关系中，4.76%单身或从未结婚，4.76%离婚），并且她们是第一次怀孕（59.34%没有之前的孩子，31.86%是第二次怀孕，5.49%是第三次怀孕，2.19%是第四次怀孕，1.09%是第五次怀孕）。参与者报告的家庭年收入如下：1.09%为0–5000美元，1.09%为5001–15,000美元，2.19%为15,001–30,000美元，17.58%为30,001–60,000美元，20.87%为60,001–90,000美元，34.65%为90,001–150,000美元，23.07%超过150,000美元。大多数参与者目前有工资收入（85.71%有工资收入，5.49%是非正式的家庭主妇，2.19%失业并正在寻找工作，3.29%是学生，2.19%是自雇人士，1.09%为其他身份）。

**2.2 程序**

研究程序获得了范德比尔特大学机构审查委员会的批准。大约在产后8周，参与者参加了实验室访问，并完成了一系列脑电图（EEG）评估，包括金钱激励延迟（MID）任务和个人显著的社会激励延迟任务。任务顺序在参与者之间进行了平衡。参与者还提供了关于他们婴儿个性的开放式描述，这些描述后来被编码以确定语气。整个产后评估大约持续了2小时。参与者因参与时间获得了经济补偿。

**2.3 测量**

**2.3.1 对婴儿的感知**

为了评估母亲对婴儿的感知，参与者完成了一份改编自Working Model of the Child Interview（WMCI；Zeanah和Benoit 1995）的调查问卷。参与者被要求列出最多五个描述她们婴儿个性的形容词或短语。根据婴儿和儿童健康领域的专家（Hill等人2024），这些描述在从负面（-1）到正面（1）的连续尺度上进行了情绪语气的编码。在814个描述中，有138个（16.95%）与专家评分数据集中的描述不匹配。当当前样本中的描述在专家评分数据集中不可用时，作者团队独立评分并达成共识，以插值相关类别分数，类似于之前研究中提到的程序（Hill等人2025）。所有提供的描述的语气范围从-1到1（平均值 = 0.62，标准差 = 0.52）。每个提供的描述的语气被平均，以量化每位母亲对婴儿的感知。

**2.3.2 MID任务**

MID任务（Novak和Foti 2015）用于评估对金钱收益和损失的神经反应。在每次试验开始时，向参与者展示两个信号中的一个，以指示试验类型：一个带虚线的蓝色圆圈中含有美元符号，表示金钱奖励试验，而一个没有美元符号的白色圆圈表示中性（无奖励）试验。见图1。信号显示500毫秒，随后是持续2000–2500毫秒的固定交叉（预期期）。

**图1** 财币激励延迟（MID）和社会激励延迟任务的视觉图。顶部是MID任务中的激励试验的视觉图。下方是个人显著社会激励延迟任务的一个示例激励试验。参与者被要求在屏幕上出现白色方块（目标）时尽快按下鼠标左键。目标显示时间从200毫秒开始，并根据成功率进行调整，以保持大约50%的准确率：在尝试失败后增加10毫秒，在每次成功尝试后减少10毫秒。响应后的反馈根据表现和尝试类型而有所不同。在货币奖励尝试中，成功的响应会触发一个向上的绿色箭头和0.40美元的货币奖励，而失败的响应会触发一个向下的红色箭头和0.20美元的货币损失。在中性尝试中，无论表现如何，参与者都会收到一个黄色的虚线作为反馈，不会获得或受到金钱上的奖惩。参与者被要求在所有尝试中尽可能快地做出反应，包括无奖励的尝试，以确保持续的参与度。任务开始时有10次练习尝试（5次有奖励和2次无奖励），随后是72次实验尝试（50次有奖励和22次无奖励），分为每组36次的两个区块。在区块之间提供了短暂的休息时间。完成任务后，会告知参与者他们的总收益。整个任务持续时间大约为10分钟。分析重点关注对奖励与损失反馈的神经反应。为了确保RewP的可靠估计，参与者每个条件（奖励和损失）至少需要12次无伪迹的尝试才能被纳入分析（Ethridge和Weinberg 2018）。

2.3.3 个人显著的社会激励延迟任务
该任务改编自MID任务，旨在评估产后期间对基于表现的社会反馈的神经反应（Cárdenas等人，2025年）。任务结构与MID任务相似，但反馈基于婴儿或岩石图像，而不是金钱的得失。见图1。与MID任务类似，每次尝试开始时都会显示一个提示500毫秒：实心蓝色圆圈表示社会激励尝试，蓝色轮廓圆圈表示无激励尝试。随后是一个持续2000-2500毫秒的注视十字。参与者被要求尽快按下鼠标左键以响应白色方块目标。目标的持续时间根据表现进行调整，以保持大约50%的成功率，从200毫秒开始，并根据成功或失败情况增加或减少10毫秒。响应窗口之后是一个注视十字，从目标出现到反馈出现之间的总时间保持在1500毫秒。在激励尝试中，成功的响应会触发一个向上的绿色箭头，随后是一个1000毫秒的注视十字和一张参与者自己婴儿的照片显示。失败的响应会触发一个向下的红色箭头，随后是一个注视十字和一张岩石的图片，持续2000毫秒。在无激励尝试中，无论表现如何，参与者都会收到一个黄色的虚线作为反馈，不会获得或受到金钱上的奖惩。参与者被要求在所有尝试中尽可能快地做出反应，包括无奖励的尝试，以确保一致的参与度。任务开始时有10次练习尝试（5次有奖励和2次无奖励），随后是72次实验尝试（50次有奖励和22次无奖励），分为每组36次的两个区块。在区块之间提供了短暂的休息时间。完成任务后，会告知参与者他们的总收益。整个任务持续时间大约为10分钟。分析重点关注对奖励与损失反馈的神经反应。为了确保RewP的可靠估计，参与者每个条件（奖励和损失）至少需要12次无伪迹的尝试才能被纳入分析（Ethridge和Weinberg 2018）。参与者因任务中赚取的金钱获得补偿。

2.3.3 个人显著的社会激励延迟任务
该任务改编自MID任务，旨在评估产后期间对基于表现的社会反馈的神经反应（Cárdenas等人，2025年）。任务结构与MID任务类似，但反馈基于婴儿或岩石图像，而不是金钱的得失。参见图1。与MID任务类似，每次尝试开始时都会显示一个提示500毫秒：实心蓝色圆圈表示社会激励尝试，蓝色轮廓圆圈表示无激励尝试。随后是一个持续2000-2500毫秒的注视十字。参与者被要求尽快按下鼠标左键以响应白色方块目标。目标的持续时间根据表现进行调整，以保持大约50%的成功率，从200毫秒开始，并根据成功或失败情况增加或减少10毫秒。响应窗口之后是一个注视十字，从目标出现到反馈出现之间的总时间保持在1500毫秒。在激励尝试中，成功的响应会触发一个向上的绿色箭头，随后是一个1000毫秒的注视十字和一张参与者自己婴儿的照片显示。失败的响应会触发一个向下的红色箭头，随后是一个注视十字和一张岩石的图片，持续2000毫秒。在无激励尝试中，无论表现如何，参与者都会收到一个黄色的虚线作为反馈，不会获得或受到金钱上的奖惩。该任务包括10次练习尝试（8次有激励和2次无激励），随后是72次实验尝试（50次有激励和22次无激励），分为每组36次的两个区块。每个区块都有不同的婴儿和岩石图片。整个任务持续时间大约为15分钟。来自社会激励延迟任务的脑电图（EEG）数据使用与MID任务相同的标准进行处理，包括每个条件（奖励与损失）至少需要12次无伪迹的尝试才能被纳入RewP分析。

2.3.4 脑电图（EEG）数据收集与处理
连续的EEG数据使用基于标准10/20布局的32电极系统记录，并采用BrainProducts actiCHamp系统（德国慕尼黑）。在研究开始时，由于COVID-19大流行的早期建议，我们仅使用了16个帽子电极（n = 7），以减少准备时间和密切接触时间（Simmons和Luck 2020）。在研究的后期，在每只眼睛上方和下方1厘米处以及眼睛角落1厘米处附加了面部电极，以测量眼电图，并根据BrainProducts的双极到辅助电极设计在参与者颈部后方放置了一个参考电极。当无法使用面部电极来校正眼睛运动时，包括在16通道评估中，使用FP1通道进行垂直眼睛运动的校正，使用FT9和FT10通道作为水平眼睛运动的参考（Pegg等人，2024）。为了校正眼睛运动，34名参与者使用了标准的VEO/HEO面部电极，27名参与者没有使用面部电极（改用帽子电极），22名参与者的VEO或HEO电极因噪声而被更换，还有1名参与者没有任何可用于眼睛校正的通道。使用导电凝胶将每个电极的阻抗降低到10 kΩ以下。数据参照乳突电极（TP9和TP10）的平均值进行参考。数据以24位分辨率和1000 Hz的采样率进行数字化。记录后，数据使用BrainVision Analyzer软件（德国慕尼黑的BrainProducts公司）进行分析。数据通过0.1 Hz和30 Hz的带通滤波器进行过滤。数据根据基于回归的方法进行了眼睛运动的校正（Gratton等人，1983）。对于没有使用面部电极的参与者，眼睛校正使用了改进的眼电图程序。我们之前已经证明这些改进的眼电图程序不会影响RewP的幅度和数据质量（Pegg等人，2024）。有关面部电极差异对当前数据影响的详细信息，请参见结果部分。数据在反馈前200毫秒和反馈后1000毫秒之间进行了分段。单个电极的故障记录使用周围电极的信号进行了插值。伪迹通过半自动程序去除。如果电压步长> 50 μV；最大电压差异在最小允许幅度?200 μV和最大允许幅度200 μV之外；以及最低允许活动在100毫秒间隔内为0.50 μV，这些伪迹会被自动检测并去除。这种自动程序之后，对数据进行视觉检查以去除任何剩余的伪迹。在每个激励延迟任务中，RewP分别针对奖励和损失尝试进行了平均，并在校正到反馈前200毫秒的窗口内进行了基线校正。根据以前的研究（Cárdenas等人，2025；Ethridge和Weinberg，2018），RewP是在Cz位置从250到350毫秒之间计算的。对于MID任务，纳入了84名参与者的可用EEG数据。有6名参与者因噪声过多或基线校正问题被排除，1名参与者因缺少触发代码被排除。平均而言，参与者在奖励条件下有24.07个数据段（标准差= 2.25，范围= 16–27），在损失条件下有25.08个数据段（标准差= 2.27，范围= 17–31）。对于社会激励延迟任务，纳入了82名参与者的可用EEG数据。有7名参与者因噪声过多或可用数据段太少被排除，2名参与者因技术问题被排除。平均而言，参与者在奖励条件下有23.52个数据段（标准差= 2.54，范围= 17–28），在损失条件下有24.65个数据段（标准差= 3.02，范围= 15–33）。共有80名参与者完成了婴儿感知任务的完成。对于每个奖励领域，使用未标准化残差分数计算了RewP差异分数。对于社会RewP未标准化的残差，将RewP对社会奖励的回归值用作RewP对损失反馈的回归。对于货币RewP未标准化的残差，将RewP对货币奖励的回归值用作RewP对损失反馈的回归。

2.3.5 数据分析
所有分析均使用了R studio（R Core Team，2022）版本2024.12.1 + 563。数据使用tidyr和dplyr包（Wickham等人，2023）进行编译。使用psych包（Revelle 2024）计算了所有关键研究变量的描述性统计（即平均值和标准差）；使用rstatix包中的组间t检验（例如，电极使用情况）测试方法差异（Kassambara 2025），使用base R包中的组内t检验（例如，ERP条件差异）进行方差分析。使用splitshalfr包中的Spearman–Brown公式计算了条件内奇数和偶数尝试的ERPs的分半可靠性（Pronk 2025）。在lavaan（Rosseel 2012）中进行了双变量关联和回归分析，并使用全信息似然（FIML）来处理缺失数据。在RVAideMemoire包（Herve 2025）中为有序数据（即收入）估计了Spearman等级相关性和置信区间。对于主要分析，进行了两个回归模型。首先，我们将母亲对婴儿的感知回归到社会RewP对奖励和社会RewP对损失作为同时预测因子，以考察母亲感知与社会奖励反应性之间的关联，同时控制了对损失的反应。在第二个模型中，我们将母亲对婴儿的感知回归到货币RewP对胜利和社会RewP对损失作为同时预测因子，以考察母亲感知与货币奖励反应性之间的关联，同时控制了对损失的反应。作为次要分析，我们进行了相同的回归，包括记录时使用的电极数量、眼睛校正方法和任务顺序作为协变量。接下来，使用cocor包（Diedenhofen和Musch 2015）进行了Steiger的z检验，以检查在不同奖励领域观察到的效应大小是否存在统计学上的显著差异。所有测试均为双侧检验，p < 0.05表示统计显著。本研究的样本大小并未预先确定。使用G*Power（Faul等人，2009）中的双尾检验、α = 0.05、N = 91和Power = 0.80进行了事后敏感性分析，结果显示本研究的主要分析的可检测效应大小为r = ± 0.11。使用Brain Vision Analyzer和ggplot2（Wickham 2016）创建了图表。

3 结果
3.1RewP的初步分析
社会激励延迟任务引发的RewP的分半可靠性非常优秀（奖励反馈：rSB = 0.89；损失反馈：rSB = 0.87），MID任务引发的RewP的分半可靠性也非常优秀（奖励反馈：rSB = 0.91；损失反馈：rSB = 0.83）。使用双向组内方差分析（ANOVA）来确定RewP是否因任务或反馈而不同。任务（社会激励延迟与MID）有一个主要效应，即在两种反馈类型中，MID任务中的RewP通常大于社会激励延迟任务中的RewP，t(81) = 4.17，p < 0.001。我们还观察到了反馈（奖励与损失）的一个主要效应，即在两种任务中，对奖励的RewP大于对损失的RewP，t(81) = ?8.92，p < 0.001。然而，我们没有观察到任务与反馈的交互作用，这表明RewP对奖励与损失反馈的调节在统计上并不因任务而异。在任务内部，对社会奖励的RewP与社会损失反馈的RewP存在预期差异（t(81) = 5.49，p < 0.001，d = 0.61，95% CI [0.17, 1.05]），即对社会奖励的RewP反馈大于对社会损失的RewP反馈。同样，对货币奖励的RewP与损失反馈的RewP也存在预期差异（t(83) = 7.12，p < 0.001，d = 0.78，95% CI [0.34, 1.22]），即对胜利的货币RewP大于对损失的货币RewP（见图2）。社会奖励的RewP反馈、损失反馈和残差差异不受任务顺序的影响（所有p > 0.638）。货币奖励的RewP反馈、损失反馈和残差差异也不受任务顺序的影响（所有p > 0.422）。社会奖励的RewP反馈、损失反馈和残差差异也不受16电极记录与32电极记录的影响（所有p > 0.356），或眼动评分差异的影响（所有p > 0.587）。同样，货币奖励的RewP反馈、损失反馈和残差差异也不受16电极记录与32电极记录的影响（所有p > 0.852），或眼动评分差异的影响（所有p > 0.565）。图2显示了来自货币激励延迟（MID）任务的ERP scalp地形图和整体平均波形。来自个人显著社会激励延迟任务的ERP显示在底部面板中。 scalp地形图展示了奖励-损失条件的差异（即MID任务的金钱赢利-损失与社交激励延迟任务的婴儿反馈线索-中性反馈线索）。

3.2 描述性统计

表1展示了研究变量之间的均值、标准差和双变量相关性。所有RewP成分之间都呈正相关。RewP残差差异分数与奖励条件下的RewP（即社交RewP对奖励反馈和金钱RewP对奖励反馈）呈正相关，而与非奖励条件下的RewP（即社交RewP对损失反馈和金钱RewP对损失反馈）则没有这种相关性。RewP残差分数在不同领域之间存在中等到正的相关性。尽管婴儿的个体描述范围从-1到1，但在对每位参与者提供的所有婴儿描述进行平均后，父母对婴儿的感知倾向于呈正面。

| | | | | | | | | | | |
| 1.Social RewP to reward | 10.93 | 5.97 | 1 | 1 | 0.73 | [0.62, 0.82] | (<0.001) | 1 |
| 2.Social RewP to loss | 8.36 | 5.60 | 0.00 | 0.68 | [0.55, 0.78] | (<0.001) | 0.00 | [?0.21, 0.21] | (1.00) |
| 3.Social RewP residual | 0.00 | 4.06 | 0.68 | 0.00 | [0.55, 0.78] | (<0.001) | 0.00 | [?0.21, 0.21] | (1.00) |
| 4.Monetary RewP to reward | 12.94 | 6.34 | 0.68 | 0.55 | [0.38, 0.68] | (<0.001) | 0.37 | [0.18, 0.54] | (0.002) |
| 5.Monetary RewP to loss | 9.64 | 5.05 | 0.49 | 0.51 | [0.34, 0.65] | (<0.001) | 0.14 | [?0.07, 0.34] | (0.214) |
| 6.Monetary RewP residual | 0.00 | 4.23 | 0.49 | 0.25 | [0.04, 0.43] | (0.045) | 0.41 | [0.22, 0.57] | (0.001) |
| 7.Maternal perception of their infant | 0.73 | 0.26 | 0.23 | 0.23 | [0.03, 0.42] | (0.060) | 0.05 | [?0.16, 0.25] | (0.692) |
| 8.Number of children | 1.55 | 0.80 | ?0.08 | ?0.12 | ?0.12 | ?0.11 | ?0.11 | ?0.12 | ?0.11 |
| Income | 71,621 | 59,248 | ?0.01 | ?0.22 | ?0.22 | ?0.06 | 0.05 | ?0.05 | ?0.05 |

注：每个单元格中的数值表示观察到的相关性、[95%置信区间]和(p值)。Maternal perception of their infant = 母亲用于描述婴儿的五个性格特质的平均评分。Income = 自报的年收入类别，其中1 = $0–5000，2 = $5001–15,000，3 = $15,001–30,000，4 = $30,001–60,000，5 = $60,001–90,000，6 = $90,001–150,000，7 = 超过$150,000。使用Spearman等级相关系数来估计收入关联。

3.3 主要分析

在控制了社交RewP对损失的情况下，社交RewP对奖励与母亲对婴儿的感知之间存在中等到正的相关性（社交RewP对奖励：β = 0.39，95% CI [0.07, 0.71]，z = 2.40，p = 0.016；社交RewP对损失：β = ?0.22，95% CI [?0.53, 0.09]，z = ?1.38，p = 0.168）。在控制了记录时使用的电极数量、眼部校正方法和任务顺序的模型中，也观察到了类似的相关性。同样，金钱RewP对奖励也与母亲对婴儿的感知存在中等到正的相关性（金钱RewP对奖励：β = 0.39，95% CI [0.07, 0.71]，z = 2.38，p = 0.017；金钱RewP对损失：β = ?0.23，95% CI [?0.55, 0.09]，z = ?1.41，p = 0.160）。此外，在控制了记录时使用的电极数量、眼部校正方法和任务顺序的模型中，这些观察到的感知与奖励反应之间的相关性在统计上没有差异（z差异 = 0.03，p = 0.977）。参见图3，了解这些相关性的散点图、线性模型和置信区间。

4 讨论

在一项针对91位产后早期妇女的横断面研究中，我们调查了母亲对婴儿的感知与神经层面多领域奖励反应之间的关联。我们测量了参与者在观看自己婴儿的照片时以及在标准金钱任务中的RewP反应。我们还根据描述婴儿性格的形容词来评估母亲对婴儿的感知，并对这些形容词的情感倾向进行了评分。正如假设的那样，母亲在不同领域的增强奖励反应与其对婴儿的更积极评价的感知相关。与我们的假设相反，个人显著的社交奖励反应（即参与者“赢得”婴儿照片）并没有比金钱奖励反应显示出更强的与母亲对婴儿感知的关联。总体而言，结果表明，产后神经奖励反应可能对于理解母亲在产后的婴儿感知非常重要。母亲对婴儿的早期感知，包括她们如何积极地看待和描述自己的孩子，是与母婴关系、敏感育儿和随后依恋关系相关的关键因素（Guyon-Harris等人，2021；Sigel和McGilllicuddy-De Lisi，2002）。数十年来，社会认知和发展心理病理学的研究一直指出，对他人的感知是驱动行为的原因（Bornstein等人，2018）。我们的研究表明，这些感知的变化可能基于奖励过程的不同，即使在那些与育儿过程不直接相关的领域（例如金钱奖励）也是如此。这项工作增加了将母亲大脑功能（包括神经奖励反应）与进入育儿阶段的育儿过程联系起来的文献（Cárdenas等人，2020）。当前的结果表明，奖励反应与育儿过程之间的联系是更普遍的，而不是特定于某个领域的。我们发现，无论在哪个领域，对奖励反馈反应更敏感的母亲也更倾向于使用更积极的词语来描述他们的婴儿。重要的是，我们的发现首次同时考察了两个奖励领域的关联。这些发现建立在Mulligan等人（2021）的工作基础上，他们发现母亲对金钱刺激的奖励反应与她们对婴儿的依恋感有关。总的来说，考虑围产期父母的奖励和感知对于理解育儿过程是重要的。从这一观点和我们的发现来看，个体在奖励处理方面的差异可能与育儿过程有关，而不仅仅是特定于婴儿线索的过程。换句话说，奖励反应性可能通过提高各种情境下的接近动机来促进育儿过程。这与先前的研究结果一致，这些研究表明RewP与体验积极情感和注意到环境中的更多积极因素的倾向有关（Dell'Acqua等人，2024；Duttweiler等人，2024）。另一方面，也有可能是两个奖励领域通过不同的途径影响母亲对婴儿的感知，但影响程度类似。事实上，金钱RewP可能反映了更广泛的接近动机，而社交RewP可能更具体地反映了与他人（包括婴儿）建立连接的倾向。同样重要的是，父母对孩子的感知受到外部因素（例如，生活经历或当前经历）和内部因素（例如，神经接近动机系统）的影响（Bailes等人，2024；Hill等人，2025；Pajulo等人，2001；Pajulo等人，2006）。因此，父母的感知很可能受到外部和内部过程的双重影响。此外，当前研究同时评估了产后母亲的感知和奖励反应性，无法区分这些关联的因果关系。可能是神经动机系统构成了与父母对婴儿感知相关的认知过程的基础，或者认知过程影响了动机系统的功能。这种效应的方向与长期以来关于认知图式与情感和奖励关系的理论是一致的（Beck，1967），即父母对孩子的感知可能会影响他们觉得与孩子互动有多 rewarding。从这个角度来看，当前的发现可能并不特定于对婴儿的感知本身，而是更一般的积极感知与更大的奖励反应性相关。未来的研究可以通过使用不同的研究设计和任务，甚至实验操作，来检查不同领域奖励反应与育儿过程之间的关联，以帮助区分这些关联和因果关系。这些发现有助于确定支持照顾者功能、父母-婴儿关系和婴儿发展的具体机制和可能的干预目标。当前研究的优势包括采用了多模态的研究设计，结合了神经层面的奖励反应性和通过母亲报告的认知感知。我们是第一个在产后早期阶段考察多个奖励反应领域的研究，包括与婴儿线索相关的新颖社交激励延迟任务。此外，我们还通过具体关注母亲对婴儿性格的描述来评估这一早期阶段的父母-婴儿关系质量。通过在产后8周对描述婴儿的形容词的倾向进行编码来测量母亲对婴儿的感知，这使得我们能够维度化地研究非常早期的感知——这是照顾者社会过程的一个关键组成部分（King等人，2021）。这些发现建立在之前的工作基础上，这些工作表明母亲对婴儿的特定感知与与动机和行为相关的脑区（包括下丘脑、黑质和杏仁核）的变化有关（Kim等人，2010）。在当前研究中，我们关注了多领域奖励反应性，希望这有助于未来的研究，这些研究将关注与注意力和情绪相关的其他积极价值系统和神经过程。例如，先前的研究表明，对婴儿情感面部更敏感的母亲也表现出更高的母亲敏感性（Bernard等人，2015）。未来的工作可以检查母亲对婴儿的感知与通过cue-P3的动机性注意、通过刺激前的负性（SPN）的奖励预期或通过晚期正电位（LPP）的情绪反应性之间的关联。检查母亲对婴儿的感知与产后相关但可区分的积极价值系统和神经过程之间的关联将有助于进一步理清这些关联。本研究的局限性包括从第一波到第三波数据收集期间的参与度流失，包括难以保留年轻的首次成为母亲的女性和黑人女性。鉴于当前研究主要关注第三波数据收集，这进一步限制了结果的普遍性。其次，本研究依赖于关于婴儿性格的问卷自我报告，而不是完整的工作模型访谈，后者允许评估父母对婴儿本身的更广泛感知以及父母-婴儿关系。第三个局限性是奖励反应性和父母感知的测量是在一个时间点进行的。观察到的关联，即母亲在不同领域的奖励反应性与她们对婴儿的感知同时相关，并不推断任何方向性。可能是奖励反应性促进了接近动机，从而产生了对婴儿的积极感知，或者可能是对婴儿的积极感知最终促进了接近动机——这是在一个抑郁风险增加的时期的一种韧性表现（Batt等人，2020）。鉴于产后抑郁症对母亲及其婴儿在产后第一年的风险增加及其连锁效应（Diego等人，2004年；Feldman等人，2009年；Letourneau等人，2012年；Slomian等人，2019年），识别可能导致风险增加的个体层面和二元层面的脆弱因素是这一研究领域的下一个重要步骤。第三个限制是当前研究没有考察婴儿的特质，如气质。8周大的婴儿很难对其进行气质评估（Worobey和Blajda，1989年），但气质在婴儿第一年内表现出较低的稳定性（Bornstein等人，2015年）。未来的研究应考虑采用纵向设计，并研究这些特质与婴儿特征之间的关联。总之，本研究通过探讨奖励反应的一般领域和社会领域在母亲对其婴儿的感知中的作用，为研究产后早期亲子关系中的奖励和社会过程做出了贡献。我们的研究表明，母亲对婴儿的感知差异与奖励反应性的差异有关，这些差异既体现在与育儿过程相关的领域（例如，“赢得”自己婴儿的照片），也体现在不直接与育儿过程相关的领域（例如，赢得金钱）。鉴于奖励反应性在抑郁脆弱性中的作用，有必要更深入地理解这一产后早期的奖励和社会过程，以支持母亲和婴儿的福祉。未来的研究可以在此基础上进一步探讨这些过程如何随时间发展，以及可能影响观察到的关联的其他个体和情境层面的特征。

作者贡献：
K. E. Hill：概念化、方法论、数据整理、正式分析、调查、初稿撰写、审稿与编辑、项目管理。
J. Garon-Bissonnette：初稿撰写、审稿与编辑。
M. N. Greene：初稿撰写、审稿与编辑、可视化。
E. F. Cárdenas：方法论、调查、审稿与编辑。
S. Pegg：方法论、调查、审稿与编辑。
M. Jackson：方法论、调查、审稿与编辑。
K. L. Humphreys：方法论、审稿与编辑。
A. Kujawa：方法论、调查、资源获取、审稿与编辑、资金筹集。

致谢：
本研究得到了美国国家心理健康研究所（NIMH）的资助（项目编号R21MH122781，资助给AK；项目编号K23MH131753，资助给KEH；项目编号F31MH127817，资助给SP；项目编号F31MH135650，资助给EFC），以及范德比尔特临床与转化研究机构的资助（项目编号UL1 TR000445，资助来自NCATS/NIH）。

利益冲突：
作者声明没有利益冲突。

注释：
1. 我们比较了纳入本次分析的参与者（n = 91）与在研究开始时注册但未完成第三波研究的参与者（n = 29）的人口统计学数据。完成第三波研究的参与者通常年龄较大（平均年龄为31.5岁），而未完成第三波研究的参与者平均年龄为28.79岁（t(37.03) = 2.28, 95% CI [0.30, 5.13], p = 0.028），并且拥有更多孩子（平均有0.56个孩子），而未完成第三波研究的参与者平均只有0.28个孩子（t(81.20) = 2.07, 95% CI [0.01, 0.55], p = 0.042）。完成第三波研究的参与者在种族身份上存在差异（p = 0.022），具体来说，完成第三波研究的参与者更倾向于自认为是白人（n = 76；83.52%），而不太可能认为自己是黑人或非裔美国人（n = 5；5.50%），而在研究开始时注册但未完成第三波研究的参与者中，白人的比例为17%（65.38%），黑人或非裔美国人为7%（26.92%）。
2. 我们还进行了以孩子数量和收入为协变量的主要回归分析。在这些模型中，关键发现仍然具有统计学意义。在控制社会奖励回应对损失、孩子数量和收入的因素后，社会奖励回应与母亲对婴儿的感知之间存在中等程度的正相关关系（β = 0.48, 95% CI [0.18, 0.79], z = 2.97, p = 0.003）。在控制金钱奖励回应对损失、孩子数量和收入的因素后，金钱奖励回应与母亲对婴儿的感知也存在中等程度的正相关关系（β = 0.38, 95% CI [0.07, 0.69], z = 2.30, p = 0.022）。
3. 当同时考虑社会奖励回应和金钱奖励回应所解释的方差时，整个模型解释了母亲对婴儿感知方差的10%（R2 = 0.10）；然而，在同时模型中，社会奖励回应对胜利（β = 0.30, p = 0.110）和金钱奖励回应对胜利（β = 0.24, p = 0.225）都与母亲对婴儿的感知没有统计学上的显著关联。

数据可用性声明：
支持本研究结果的数据可根据合理请求向相应作者索取。