Explore-exploit instability reveals computational decision-making heterogeneity in early psychosis
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background and Hypothesis Psychosis spectrum illnesses are characterized by impaired goal-directed behavior and significant clinical and neurophysiological heterogeneity. This study investigated cognitive heterogeneity by applying computational modeling to trial-wise decision making task behavior. Study Design 75 participants with Early Psychosis (EP) and 68 controls completed a dynamic decision-making task during two baseline sessions as part of a larger longitudinal fMRI study. Study Results Consistent with prior studies, EP exhibited more choice switching. However, this was not explained by reward learning deficits as no group difference in reward acquisition was found. Instead, a Hidden Markov model fit to choice sequences revealed increased exploration as a result of higher probability of transition from exploitation to exploration in EP, leaving a favorable option too soon. A Bayesian learner model that estimates both value and uncertainty characterized EP behavior better than traditional RL models with fixed learning rates. Results of computational modeling implicated elevated uncertainty sensitivity and decision noise as independent contributors to suboptimal transition into exploration among EP. Task strategy yielded three computational subtypes (normative, uncertainty-sensitive, high decision-noise) with unique cognitive and symptom profiles. Conclusions These specific microcognitive disruptions underlying the distinct neurocomputational subtypes are individually measurable and may have the potential for targeted interventions.
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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 | 0,001 | 0,006 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».