Atypical processing of uncertainty in individuals at risk for psychosis
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
Current theories of psychosis highlight the role of abnormal learning signals, i.e., prediction errors (PEs) and uncertainty, in the formation of delusional beliefs. We employed computational analyses of behaviour and functional magnetic resonance imaging (fMRI) to examine whether such abnormalities are evident in clinical high risk (CHR) individuals. Non-medicated CHR individuals (n = 13) and control participants (n = 13) performed a probabilistic learning paradigm during fMRI data acquisition. We used a hierarchical Bayesian model to infer subject-specific computations from behaviour - with a focus on PEs and uncertainty (or its inverse, precision) at different levels, including environmental 'volatility' - and used these computational quantities for analyses of fMRI data. Computational modelling of CHR individuals' behaviour indicated volatility estimates converged to significantly higher levels than in controls. Model-based fMRI demonstrated increased activity in prefrontal and insular regions of CHR individuals in response to precision-weighted low-level outcome PEs, while activations of prefrontal, orbitofrontal and anterior insula cortex by higher-level PEs (that serve to update volatility estimates) were reduced. Additionally, prefrontal cortical activity in response to outcome PEs in CHR was negatively associated with clinical measures of global functioning. Our results suggest a multi-faceted learning abnormality in CHR individuals under conditions of environmental uncertainty, comprising higher levels of volatility estimates combined with reduced cortical activation, and abnormally high activations in prefrontal and insular areas by precision-weighted outcome PEs. This atypical representation of high- and low-level learning signals might reflect a predisposition to delusion formation.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 découle