Acetaminophen attenuates error evaluation in cortex
Notice bibliographique
Résumé
Acetaminophen has recently been recognized as having impacts that extend into the affective domain. In particular, double blind placebo controlled trials have revealed that acetaminophen reduces the magnitude of reactivity to social rejection, frustration, dissonance and to both negatively and positively valenced attitude objects. Given this diversity of consequences, it has been proposed that the psychological effects of acetaminophen may reflect a widespread blunting of evaluative processing. We tested this hypothesis using event-related potentials (ERPs). Sixty-two participants received acetaminophen or a placebo in a double-blind protocol and completed the Go/NoGo task. Participants' ERPs were observed following errors on the Go/NoGo task, in particular the error-related negativity (ERN; measured at FCz) and error-related positivity (Pe; measured at Pz and CPz). Results show that acetaminophen inhibits the Pe, but not the ERN, and the magnitude of an individual's Pe correlates positively with omission errors, partially mediating the effects of acetaminophen on the error rate. These results suggest that recently documented affective blunting caused by acetaminophen may best be described as an inhibition of evaluative processing. They also contribute to the growing work suggesting that the Pe is more strongly associated with conscious awareness of errors relative to the ERN.
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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 | 0,001 |
| 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 ».