Short-term mindfulness practice attenuates reward prediction errors signals in the brain
Notice bibliographique
Résumé
Activity changes in dopaminergic neurons encode the ongoing discrepancy between expected and actual value of a stimulus, providing a teaching signal for a reward prediction process. Previous work comparing a cohort of long-term Zen meditators to controls demonstrated an attenuation of reward prediction signals to appetitive reward in the striatum. Using a cross-commodity design encompassing primary- and secondary-reward conditioning experiments, the present study asks the question of whether reward prediction signals are causally altered by mindfulness training in naïve subjects. Volunteers were randomly assigned to 8 weeks of mindfulness training (MT), active control training (CT), or a one-time mindfulness induction group (MI). We observed a decreased response to positive prediction errors in the putamen in the MT group compared to CT using both a primary and a secondary-reward experiment. Furthermore, the posterior insula showed greater activation to primary rewards, independently of their predictability, in the MT group, relative to CT and MI group. These results support the notion that increased attention to the present moment and its interoceptive features - a core component of mindfulness practice - may reduce predictability effects in reward processing, without dampening (in fact, enhancing) the response to the actual delivery of the stimulus.
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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 | 0,005 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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) | 0,010 | 0,001 |
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 ».