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Enregistrement W2936383047 · doi:10.1093/schbul/sbz018.421

F9. REDUCED UNCERTAINTY-DRIVEN EXPLORATION AND ASSOCIATED NEURAL REWARD-RELATED SIGNALS RELATE TO MOTIVATIONAL DEFICIT SEVERITY

2019· article· en· W2936383047 sur OpenAlexaff
Dennis Hernaus, Ziye Xu, Rebecca Ruiz, Elliot C. Brown, Matt Nassar, Harrison Ritz, James M. Gold, Michael J. Frank, James A. Waltz

Notice bibliographique

RevueSchizophrenia Bulletin · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueAI and HR Technologies
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTask (project management)PsychologySchizophrenia (object-oriented programming)Cognitive psychologyMachine learningAudiologyArtificial intelligenceComputer scienceMedicinePsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

People with schizophrenia (PSZ) can suffer from a reduced tendency to engage in goal-directed behavior, with these impairments often being associated with motivational deficit severity (e.g. amotivation, avolition). Previous work suggests that reductions in goal-directed behavior can be driven by an inability to represent the value of rewards (1) or impairments in adaptive instrumental learning, potentially related to abnormal signaling of reward prediction errors (2). Whether a compromised ability to seek out new information under uncertainty may contribute to deficits in goal-directed behavior, however, has received little attention. Here, we investigated uncertainty-driven exploration and associated neural responses during an explore/exploit paradigm. 24 healthy volunteers (HV) and 26 PSZ performed a three-option slot machine task in a 3T MRI environment (based on Daw et al. (3)). During a stable phase (150 trials), reward payout for every machine fluctuated (sd=10), and one machine consistently was the optimal choice (i.e. the highest expected value). During a volatile phase (150 trials), reward payouts for every machine fluctuated (sd=10) and every 25 trials another machine would become the optimal choice. In the latter phase, participants had to actively sample from all three machines to maximize the total amount of accumulated reward. All participants made less optimal choices during the volatile, compared to the stable, phase (t=8.58, p<.001). PSZ compared to HV made less optimal choices during the volatile phase (t=2.13, p=.038), especially following a change in the location of the optimal machine (t=2.99, p=.004). In an MR subsample (n=22 per group) strong correlations between among others orbitofrontal cortex (OFC), dorsomedial prefrontal cortex/anterior cingulate cortex, insula and ventral striatum outcome phase-related BOLD activity and reward size were observed (parametric regression in AFNI, p<.001 voxel-level, p<.05 [FWE-corrected] minimum cluster size=780 voxels). Region-of-interest (ROI) analyses revealed that Scale for the Assessment of Negative Symptoms (SANS) avolition-anhedonia subscale scores were significantly associated with reward tracking-related activity in OFC (Pearson’s r=-.41; p=.05,) and insula (Pearson’s r=.57, p=.01). Further computational modeling analyses and model-based fMRI analyses will be presented at the annual meeting. PSZ show reduced uncertainty-driven exploration in the service of optimizing behavior during a slots machine task. Performance deficits in PSZ were restricted to the volatile phase of the experiment, where sampling of response options is necessary to maximize reward earnings. At the neural level, deficits in uncertainty-driven exploration may be associated with altered activity in brain regions associated with tracking of choice history and reward size, which was especially prominent in PSZ with high motivational deficits. References: 1. Strauss GP, Waltz JA, Gold JM (2014): A review of reward processing and motivational impairment in schizophrenia. Schizophrenia bulletin. 40 Suppl 2:S107-116. 2. Maia TV, Frank MJ (2017): An Integrative Perspective on the Role of Dopamine in Schizophrenia. Biological psychiatry. 81:52–66. 3. Daw ND, O’Doherty JP, Dayan P, Seymour B, Dolan RJ (2006): Cortical substrates for exploratory decisions in humans. Nature. 441:876–879.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,417
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
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)0,0010,002

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,213
Écart entre enseignants0,199 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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
Publié2019
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