Neural Substrates of Decision Making as Measured With the Iowa Gambling Task in Men With Alexithymia
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Individuals with alexithymia have a reduced ability to use their feelings to guide their behavior appropriately in social situations. To reveal the capacity to use emotional signals in alexithymia under conditions of uncertainty, this study investigates neural substrates and performance on the Iowa Gambling Task (IGT), which was developed to assess decision making based on emotion-guided evaluation. METHODS: The participants were 10 men with alexithymia and 13 without. Alexithymia was assessed by the 20-item Toronto Alexithymia Scale. Regional cerebral blood flow (rCBF) was measured by [¹⁵O]-H₂O positron emission tomography during four trials of the IGT and two visuomotor control tasks. RESULTS: The participants with alexithymia failed to learn an advantageous decision-making strategy, with performance differing significantly from the nonalexithymic group in the fourth IGT trial (p = .029). Comparing performance between the IGT and the control tasks, both groups showed brain activation in the dorsolateral frontal area, inferior frontal lobe, pre-supplementary motor area, inferior parietal lobe, fusiform gyrus, and cerebellum. Men with alexithymia showed lower rCBF in the medial frontal area (Brodmann area [BA] 10) and higher rCBF in the caudate and occipital areas in the first and second IGT trials, which are within a learning phase according to test performance data. All brain data were significant at p ≤ .001, uncorrected. CONCLUSIONS: BA10 activity may be associated with using internal signals accompanying affective evaluation of the stimuli, which is crucial for successful decision making. Reduced BA10 activity in participants with alexithymia suggests that they may not use an emotion-based biasing signal to lead to advantageous decision making.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 tête enseignante, 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 ».