Induced Worry Increases Risk Aversion in Patients with Generalized Anxiety
Notice bibliographique
Résumé
Background: Anxiety disorders are characterized by disruptions in decision-making which contribute to daily life impairment. Notable is an enhanced aversion to uncertain decision outcomes (i.e., risk aversion), which is not specific to negative outcomes (i.e., no loss aversion). This uncertainty bias could be a trait-like causal factor contributing to anxiety symptoms, or a state-like feature triggered by anxiety symptoms, such as by worry chains in Generalized Anxiety. Disentangling these possibilities could contribute to a better understanding of anxiety disorders and ultimately inform treatment strategies.Methods: In-patients diagnosed with Major Depression Disorder and comorbid with (N = 16) or without (N = 24) Generalized Anxiety symptoms, as well as age- and gender-matched healthy controls (N = 23), completed an economic decision-making task at baseline and after worry induction. They had to decide, repeatedly, between a certain monetary payoff, and an uncertain gamble, allowing for estimation of their risk and loss aversion in a computational prospect-theoretic model.Results: Risk and loss aversion were similar between the three groups before worry induction. After worry induction, risk aversion, but not loss aversion, was enhanced in patients with generalized anxiety, compared to non-anxious patients or healthy controls. This difference was primarily explained by anxiety symptom scores.Conclusions: Our findings suggest that decision-making disruptions in anxiety disorder may be driven by anxiety symptoms such as worry, rather than causing them. This could inspire etiological models, motivate standardization of emotional state in research on decision-making in anxiety disorders, and inform treatment strategies directly aimed at reducing worry.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| 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) | 0,002 | 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 ».