Probabalistic reinforcement learning impairments predict negative symptom severity and risk for conversion in youth at clinical high-risk for psychosis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Elucidation of transphasic mechanisms (i.e., mechanisms that occur across illness phases) underlying negative symptoms could inform early intervention and prevention efforts and additionally identify treatment targets that could be effective regardless of illness stage. This study examined whether a key reinforcement learning behavioral pattern characterized by reduced difficulty learning from rewards that have been found to underlie negative symptoms in those with a schizophrenia diagnosis also contributes to negative symptoms in those at clinical high-risk (CHR) for psychosis. METHODS: = 46) and 51 healthy controls (CN) completed an explicit reinforcement learning task with two phases. During the acquisition phase, participants learned to select between pairs of stimuli probabilistically reinforced with feedback indicating receipt of monetary gains or avoidance of losses. Following training, the transfer phase required participants to select between pairs of previously presented stimuli during the acquisition phase and novel stimuli without receiving feedback. These test phase pairings allowed for inferences about the contributions of prediction error and value representation mechanisms to reinforcement learning deficits. RESULTS: In acquisition, CHR participants displayed impaired learning from gains specifically that were associated with greater negative symptom severity. Transfer performance indicated these acquisition deficits were largely driven by value representation deficits. In addition to negative symptoms, this profile of deficits was associated with a greater risk of conversion to psychosis and lower functioning. CONCLUSIONS: Impairments in positive reinforcement learning, specifically effectively representing reward value, may be an important transphasic mechanism of negative symptoms and a marker of psychosis liability.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 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 ».