Impulse Control Disorders in Parkinson's Disease Are Associated with Dysfunction in Stimulus Valuation But Not Action Valuation
Notice bibliographique
Résumé
A substantial subset of Parkinson's disease (PD) patients suffers from impulse control disorders (ICDs), which are side effects of dopaminergic medication. Dopamine plays a key role in reinforcement learning processes. One class of reinforcement learning models, known as the actor-critic model, suggests that two components are involved in these reinforcement learning processes: a critic, which estimates values of stimuli and calculates prediction errors, and an actor, which estimates values of potential actions. To understand the information processing mechanism underlying impulsive behavior, we investigated stimulus and action value learning from reward and punishment in four groups of participants: on-medication PD patients with ICD, on-medication PD patients without ICD, off-medication PD patients without ICD, and healthy controls. Analysis of responses suggested that participants used an actor-critic learning strategy and computed prediction errors based on stimulus values rather than action values. Quantitative model fits also revealed that an actor-critic model of the basal ganglia with different learning rates for positive and negative prediction errors best matched the choice data. Moreover, whereas ICDs were associated with model parameters related to stimulus valuation (critic), PD was associated with parameters related to action valuation (actor). Specifically, PD patients with ICD exhibited lower learning from negative prediction errors in the critic, resulting in an underestimation of adverse consequences associated with stimuli. These findings offer a specific neurocomputational account of the nature of compulsive behaviors induced by dopaminergic drugs.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».