努力に基づく意思決定の基礎にある計算的現象型と,診断を超えた重度の精神疾患のサンプルにおける否定的な症状

科学分野:

• 神経科学は神経科学である.
• 精神科医は精神病を患っている.
• コンピュータサイキアトリーの精神医学

背景:

• 努力に基づく意思決定 (EBDM) の障害は,様々な精神病診断における否定的な症状と関連しています.
• エキフィナリティの概念は,異なる障害が異なるEBDMメカニズムを通じて同様の結果 (ネガティブな症状) に繋がる可能性があることを示唆しますが,これはまだ確認されていません.

研究 の 目的:

• 異なる精神疾患がEBDMにおいて異なる計算プロセスを利用するかどうかを調査する.
• 診断にかかわらず,重度の精神疾患のスペクトル全体にわたって,共有されたEBDMメカニズムがネガティブな症状の根底にあるかどうかを判断する.

主な方法:

• 統合失調症,双極性障害,うつ病,精神病の臨床的高リスク,および健康な対照を含む大規模なサンプル (n=920) でEBDMプロセスを分析するために計算モデリングを使用しました.
• 努力費対報酬タスクを使用してEBDMを評価し,ネガティブな症状と神経心理学的評価と共に評価しました.
• 主観的な価値 (報酬の大きさ/確率) とバイアス (報酬情報を使用しないこと) の間の依存を区別するために,EBDMの行動をモデル化しました.

主要な成果:

• コンピューティングモデルは,診断グループ間のEBDMプロセスにおける有意な違いを明らかにしました.
• 統合失調症とファーストエピソード精神病のグループは,バイアスモデルによって最適に適合しており,報酬の大きさと確率の使用が減少していることを示しています.
• すべてのグループにおいて,バイアスモデルの適合は,診断とは無関係に,より重度の否定的な症状と認知障害と関連していました.

結論:

• 精神病と気分スペクトル障害は,異なるEBDMアプローチを示しています.
• ネガティブな症状の発現における対等性については支持されませんでした;報酬と確率情報の利用の障害は,ネガティブな症状に関連したEBDMのトランス診断的メカニズムです.