Depression Levels Are Associated with Reduced Capacity to Learn to Actively Avoid Aversive Events in Young Adults
Notice bibliographique
Résumé
Depression and anxiety are often characterized by altered reward-seeking and avoidance, respectively. Yet less is known about the relationship between depressive symptoms and specific avoidance behaviors. To address this gap, we conducted two studies. In Study 1, undergraduates and online workers completed an uninstructed go/no-go avoidance task ( N Total = 465) as a reverse translation of a rodent paradigm. Participants exhibited a wide range of symptom scores on the Beck Depression Inventory-II (BDI-II), ranging from low to severe. In Study 1, cues were used to signal the response type (go/active vs no-go/inhibitory) required to avoid an aversive sound. Higher depressive scores were associated with poorer acquisition of active avoidance in undergraduates. Overall participants showed lower accuracy for active than inhibitory avoidance. To examine whether the better no-go trial performance reflected a prepotent response to avoid aversive outcomes, in Study 2, undergraduates ( N Total = 330) completed a version of the task that included reward-seeking. Here all participants showed higher accuracy for active reward-seeking and inhibitory avoidance, consistent with a prepotent response to inhibit action to avoid aversive consequences. These findings suggest that in young adults, depressive symptoms are associated with difficulty in overriding prepotent responses to actively avoid aversive outcomes in the absence of reward. This work bridges the gap between preclinical animal models and clinical research, offering insights that could guide the development of more targeted clinical 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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».