S76. A BEHAVIOURAL ECONOMIC ANALYSIS OF EFFORT-RELATED CHOICE IN SCHIZOPHRENIA
Notice bibliographique
Résumé
Motivational deficits are prevalent feature of schizophrenia, which have been tightly linked to real-world outcomes. Abnormalities in effort cost computations have been proposed as a candidate mechanism underlying these deficits. In the present study, we sought to employ behavioural economic analyses to further understand cost-benefit decision making abnormalities in schizophrenia. 58 young adults with schizophrenia and 58 matched controls participated in this study. Participants completed an effort-based decision-making task in which they made decisions to expend physical effort in exchange for monetary rewards. From participants choice behaviour, we computed indifference values (i.e. the reward value at which participants would be indifferent to expending effort vs not) for each individual participant. Other computational parameters were also computed such as choice consistency and subjective reward valuation. Patents and controls did not differ in their subjective valuation of reward. On the decision-making task, patients made more inconsistent choices relative to controls. In both univariate and multivariate analyses controlling for potential confounders, patients had higher indifference values meaning that patients required more money in the exchange of their effort. Among patients, higher indifference values were associated with more severe clinical motivational deficits. Patients had multiple abnormalities related to their decisions to expend effort for reward. Choices were more chaotic and reward value was discounted by effort at a steeper rate in patients. These results point toward an abnormality in the computation of effort costs or in the integration of these costs with value signals.
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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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,004 | 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 ».