The role of dopamine in risk taking: a specific look at Parkinson’s disease and gambling
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
An influential model suggests that dopamine signals the difference between predicted and experienced reward. In this way, dopamine can act as a learning signal that can shape behaviors to maximize rewards and avoid punishments. Dopamine is also thought to invigorate reward seeking behavior. Loss of dopamine signaling is the major abnormality in Parkinson's disease. Dopamine agonists have been implicated in the occurrence of impulse control disorders in Parkinson's disease patients, the most common being pathological gambling, compulsive sexual behavior, and compulsive buying. Recently, a number of functional imaging studies investigating impulse control disorders in Parkinson's disease have been published. Here we review this literature, and attempt to place it within a decision-making framework in which potential gains and losses are evaluated to arrive at optimum choices. We also provide a hypothetical but still incomplete model on the effect of dopamine agonist treatment on these value and risk assessments. Two of the main brain structures thought to be involved in computing aspects of reward and loss are the ventral striatum (VStr) and the insula, both dopamine projection sites. Both structures are consistently implicated in functional brain imaging studies of pathological gambling in Parkinson's disease.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle