Altered delay discounting in neurodegeneration: insight into the underlying mechanisms and perspectives for clinical applications
Notice bibliographique
Résumé
Steeper delay discounting (i.e., the extent to which future rewards are perceived as less valuable than immediate ones) has been proposed as a transdiagnostic process across different health conditions, in particular psychiatric disorders. Impulsive decision-making is a hallmark of different neurodegenerative conditions but little is known about delay discounting in the domain of neurodegenerative conditions. We reviewed studies on delay discounting in patients with Parkinson's disease (PD) and in patients with dementia (Alzheimer's disease / AD or frontotemporal dementia / FTD). We proposed that delay discounting could be an early marker of the neurodegenerative process. We developed the idea that altered delay discounting is associated with overlapping but distinct neurocognitive mechanisms across neurodegenerative diseases: dopaminergic-related disorders of reward processing in PD, memory/projection deficits due to medial temporal atrophy in AD, modified reward processing due to orbitofrontal atrophy in FTD. Neurodegeneration could provide a framework to decipher the neuropsychological mechanisms of value-based decision-making. Further, delay discounting could become a marker of interest in clinical practice, in particular for differential diagnosis.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».