Deep-Brain Stimulation of the Subthalamic Nucleus Selectively Decreases Risky Choice in Risk-Preferring Rats
Notice bibliographique
Résumé
Deep brain stimulation of the subthalamic nucleus (STN-DBS) can improve the motor symptoms of Parkinson's disease (PD) and negate the problematic side effects of dopamine replacement therapy. Although there is concern that STN-DBS may enhance the development of gambling disorder and other impulse control disorders in this patient group, recent data suggest that STN-DBS may actually reduce iatrogenic impulse control disorders, and alleviate obsessive-compulsive disorder (OCD). Here, we sought to determine whether STN-DBS was beneficial or detrimental to performance of the rat gambling task (rGT), a rodent analogue of the Iowa Gambling Task (IGT) used to assess risky decision making clinically. Rats chose between four options associated with different amounts and probabilities of sugar pellet rewards versus timeout punishments. As in the IGT, the optimal approach was to favor options associated with smaller per-trial gains but lower timeout penalties. Once a stable behavioral baseline was established, electrodes were implanted bilaterally into the STN, and the effects of STN-DBS assessed on-task over 10 consecutive sessions using an A-B-A design. STN-DBS did not affect choice in optimal decision makers that correctly favored options associated with smaller per-trial gains but also lower penalties. However, a minority (∼25%) preferred the maladaptive "high-risk, high-reward" options at baseline. STN-DBS significantly and progressively improved choice in these risk-preferring rats. These data support the hypothesis that STN-DBS may be beneficial in ameliorating maladaptive decision making associated with compulsive and addiction disorders.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».