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Enregistrement W2597445068 · doi:10.1093/schbul/sbx022.030

M31. An Investigation of Feedback-Guided Decision-Making in Schizophrenia

2017· article· en· W2597445068 sur OpenAlexaff
Sarah Saperia, Susana Da Silva, Ishraq Siddiqui, Ofer Agid, Zafiris Daskalakis, Arun Ravindran, Aristotle N. Voineskos, Konstantine K. Zakzanis, Gary Remington, George Foussias

Notice bibliographique

RevueSchizophrenia Bulletin · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueDecision-Making and Behavioral Economics
Établissements canadiensThe Scarborough HospitalUniversity of TorontoCentre for Addiction and Mental Health
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIowa gambling taskPsychologySchizophrenia (object-oriented programming)Context (archaeology)Task (project management)CognitionCognitive psychologyDevelopmental psychologyPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Evidence from probabilistic reinforcement learning tasks have revealed impaired reward-driven learning in schizophrenia. This has been examined exclusively in the context of binary probabilistic choice paradigms. In real-world decision-making, however, individuals must also make choices when there are more than 2 competing options that vary in the frequency and magnitude of potential rewards and losses. To advance our understanding of decision-making in schizophrenia, it is important to examine how patients manage choices in the face of concurrent rewards and losses—especially when the immediately rewarding choice is not necessarily the advantageous option in the long run. Thus, the current study examined Win-Stay/Lose-Shift (WSLS) behavior on the Iowa Gambling Task (IGT) in order to examine the influence of immediate rewards and losses in guiding real-world decision-making in schizophrenia. Methods: Fifty-one patients with schizophrenia and 39 healthy controls completed the IGT, as well as a series of cognitive and clinical measures. We assessed WSLS by quantifying trial-by-trial choice behavior following wins and losses. Total Win-Stay refers to the proportion of times the same deck was chosen immediately after a reward, whereas Total Lose-Shift is the proportion of choice-shifts after receiving a loss. Additionally, Advantageous Win-Stay and Lose-Shift variables were calculated in order to index optimal decision-making on the IGT. Results: Group comparisons revealed that patients demonstrated significantly lower Total Win-Stay rates (t = −3.3, P = .001), but higher Total Lose-Shift rates (t = 2.3, P = .026) compared to controls. This same effect was also seen for Advantageous WSLS rates. Further, patients made more disadvantageous choices, shifted their choices more often, and performed significantly worse on the task overall compared to controls. However, groups did not differ in total number of rewards or losses received. After partialling out the effects of working memory, correlational analyses revealed that for patients, depression and apathy severity were significantly related to lower Total Win-Stay rates, and higher levels of choice-shifting overall. Further, overall performance on the IGT was correlated with WSLS rates for both groups. Conclusion: The results of this study suggest that patients with schizophrenia experience impaired reward-driven decision-making in the context of multiple choices with concurrent gains and losses. This appears to be driven by a reduced propensity for Win-Stay behavior, accompanied by excessive Lose-Shift behavior. With the importance of reward processing and decision-making in generating goal-directed behavior, these findings suggest a potential mechanism contributing to the motivation deficits seen in schizophrenia.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,090
Tête enseignante GPT0,383
Écart entre enseignants0,293 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2017
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