Model-based planning is unaffected by ketamine, antidepressant and internet delivered cognitive behavioural therapy treatments in depression
Notice bibliographique
Résumé
Cognitive impairments have been observed in patients with depression. These include deficits in inhibition, shifting, and updating; cognitive processes that are critical for goal-directed control over behavior ('model-based planning'). Nevertheless, results of model-based planning in depression have been mixed. We aimed to address this by taking a within-person approach, examining model-based planning before and after a range of effective treatments for depression. Across two parallel studies, participants completed a two-step reinforcement learning paradigm before and after antidepressant medication, internet-based cognitive behavioral therapy (iCBT) or intravenous (IV) ketamine infusion. In experiment 1, 93 patients with treatment-resistant depression were randomized to a single dose of IV ketamine (0.5 mg/kg) or IV saline (50 mL 0.9% NaCl). In Experiment 2, 781 participants were followed for four weeks of antidepressant (N = 83), or iCBT (N = 611) treatment. N = 87 participants without any psychiatric diagnosis were followed as a control group. In both experiments, depressive symptoms significantly improved in treatment groups compared to their corresponding control groups, but we did not find evidence of changes in model-based planning. Moreover, we failed to find associations between individual differences in model-based planning and differential response to ketamine, iCBT or antidepressant treatments. Individual differences in model-based planning at baseline were associated with compulsivity, but not with depression symptoms. These findings suggest that model-based planning is not necessarily compromised in depression and does not improve following treatments. This result provides evidence for the trait-like nature of model-based planning and underscores the specificity of its relation to disorders of compulsivity.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 ».