Decision‐making in Parkinson’s disease patients with and without pathological gambling
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND PURPOSE: Pathological gambling (PG) in Parkinson's disease (PD) is a frequent impulse control disorder associated mainly with dopamine replacement therapy. As impairments in decision-making were described independently in PG and PD, the objective of this study was to assess decision-making processes in PD patients with and without PG. METHODS: Seven PD patients with PG and 13 age, sex, education and disease severity matched PD patients without gambling behavior were enrolled in the study. All patients were assessed with a comprehensive neuropsychiatric and cognitive evaluation, including tasks used to assess decision-making abilities under ambiguous or risky situations, like the Iowa Gambling Task (IGT), the Game of Dice Task and the Investment Task. RESULTS: Compared to PD patients without gambling behavior, those with PG obtained poorer scores in the IGT and in a rating scale of social behavior, but not in other decision-making and cognitive tasks. CONCLUSIONS: Low performance in decision-making under ambiguity and abnormal social behavior distinguished PD patients with PG from those without this disorder. Dopamine replacement therapy may induce dysfunction of the ventromedial prefrontal cortex and amygdala-ventral striatum system, thus increasing the risk for developing PG.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».