在新兴精神病的社会学习过程中对环境波动的改变感知
Daniel J Hauke1, Michelle Wobmann2, Christina Andreou3
1Centre for Medical Image Computing, Department of Computer Science, University College London, London, United Kingdom.
早期精神病患者和临床高风险患者认为环境更加不稳定,导致偏执妄想. 这种使用贝叶斯模型的计算机制,为精神病发展提供了洞察力.
科学领域:
- 计算精神病学是一种计算精神病学.
- 精神病的神经科学 精神病的神经科学
- 贝叶斯推理在心理健康中的贝叶斯推理.
背景情况:
- 偏执妄想在早期精神病中很常见,但人们对其发展的了解很少.
- 理论表明,来自精确预测错误的不稳定世界模型可能会促进妄想.
- 了解计算机制是解决精神病中偏执症的关键.
研究的目的:
- 通过贝叶斯的方法来研究偏执的基础计算机制.
- 测试早期精神病中是否存在一种不稳定的世界模型,其特点是变化的波动感知.
- 为了比较贝叶斯的信念更新模型在第一次情节精神病 (FEP),临床精神病高风险 (CHR-P),和健康的对照 (HC).
主要方法:
- 在咨询任务期间对18名FEP,19名CHR-P和19名HC参与者的行为建模.
- 使用等级高斯波器 (HGF) 和平均值逆转的HGF来评估对环境波动的感知.
- 比较模型适合在不同群体之间识别信念更新策略的差异.
主要成果:
- 在CHR-P和FEP组中,显著的群体间挥发性相互作用表明对环境变化的适应能力降低.
- 模型比较有利于HC中的标准HGF,但CHR-P和FEP中的平均逆转HGF,这表明波动感受升级.
- 感知增加的波动性与积极的症状和偏执妄想频率相关.
结论:
- 第一次情节精神病与一种独特的计算机制有关,即将环境视为越来越不稳定.
- 这一发现与贝叶斯对精神病的解释一致,并为偏执狂提供了潜在的解释.
- 这种方法可能有助于阐明CHR-P中的异质性,并确定精神病过渡脆弱性.
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