Dissecting the Effects of Disease and Treatment on Impulsivity in Parkinson's Disease
Notice bibliographique
Résumé
Converging evidence, including observations in patients with Parkinson's disease (PD), suggests that dopamine plays a role in impulsivity. This multi-faceted construct includes considerations of both time and risk; determining how these more specific processes are affected by PD and dopaminergic treatment can inform neurobiological models. We examined the effects of PD and its treatment on temporal discounting and risky decision-making in a cohort of 23 mild-moderate PD patients and 20 healthy participants. Patients completed the Balloon Analogue Risk Task and a temporal discounting paradigm both on and off their usual dopamine replacement therapy. PD patients did not differ from controls in their initial risk-taking on the Balloon Analogue Risk Task, but took progressively more risks across trials when on medication. A subset of patients and controls was tested again, 1.5-3 years later, to explore the effects of disease progression. On follow-up, baseline risk-taking diminished in patients, but the tendency to take increasing risks across trials persisted. Neither disease progression nor its treatment affected the temporal discounting rate. These findings suggest a different neural basis for temporal discounting and risk-taking, and demonstrate that risk-taking can be further decomposed into initial and trial-by-trial effects, with dopamine affecting only the latter.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 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 ».