Preparation of this manuscript was supported in part by grant R01DA029100 from the National Institute on Drug Abuse.

El protocolo fue aprobado por la Junta de Revisión Institucional de la Universidad del Estado de Utah. Los pasos que se indican a continuación deben servir de guía para la programación y la realización de una tarea de retardo descuento. 1. La creación de un Grupo de Descontando Delay <ol><li> Elija la gama de retrasos para los cuales se evaluará el descuento. NOTA: Por ejemplo, un escenario típico utilizaría retrasos que van de 1 semana a 25 años. Los retrasos seleccionados deben seguir, por convención, una progresión aproximadamente exponencial (por ejemplo., 1 semana, 2 semanas, 1 mes, 2 meses, 6 meses, 1 año, 5 años y 25 años) </li><li> Elige la máxima cantidad de dinero que se utiliza en la tarea. Por ejemplo, las cantidades típicas de dinero utilizados en la tarea son $ 100 o $ 1,000. </li><li> Elija el número de ensayos que deben completarse para determinar un punto de indiferencia en cada demora. NOTA: Por ejemplo, un número típico de los ensayos para cada retardo debe estar entre 6 a 8 triales para equilibrar resolución de los datos y la fatiga participante. </li></ol> 2. obtener el consentimiento informado y Entra Participante <ol><li> Haga que el participante se sienta en una habitación aislada delante de un ordenador. Pida al participante para que se apague su teléfono celular y / o cualquier otro dispositivo electrónico. </li><li> Proporcionar al participante con un formulario de consentimiento informado para revisar y firmar si acceden a participar en la tarea. </li><li> Inicie el programa haciendo clic en el icono asociado a la tarea en el equipo. </li><li> Observe el cuadro de diálogo e introduzca una etiqueta de identificación única participante que se adjunta a los datos del participante. NOTA: Debido a que la tarea debe ser programado por los experimentadores, este paso podría ser automatizado por tener el programa asigna una etiqueta participante automáticamente. </li></ol> 3. Proporcionar instrucciones y ensayos de práctica <ol><li> Dar las instrucciones de los participantes acerca de lo que él o ella va a experimentar en la tarea. </li><li> Providensayos de práctica e que no se incluyeron en el análisis de datos. NOTA: Los ensayos de práctica están diseñados para familiarizar a los participantes con el diseño de tareas y ofrecer a los participantes la oportunidad de hacer preguntas si no pueden entender lo que se espera de ellos sin poner en peligro la integridad de los datos recogidos en el inicio de la tarea. Ensayos de práctica no deben utilizar el procedimiento de ajuste se indica a continuación. En lugar de ello, los ensayos de práctica, simplemente deben consistir en una serie de opciones entre los resultados inmediatos y los resultados retardados. <ol><li> Por ejemplo, comenzar los ensayos de práctica, mostrando una pregunta en la pantalla del ordenador y pidiendo al participante que elija entre $ 10 disponible de inmediato y $ 100 disponible en 1 mes. Observe la opción elegida en la pantalla. </li><li> Hacer la misma pregunta en la siguiente pantalla, pero por decisiones posteriores aumentar la alternativa inmediata por un incremento de $ 10 en cada ensayo (sin tener en cuenta las decisiones tomadas por el participante) hasta que el inmediaalternativas del te y retardados son iguales a $ 100. </li></ol></li><li> Realizar diez ensayos de práctica para permitir que el participante se aclimate a la tarea. </li></ol> 4. Evaluar la indiferencia Single Point NOTA: Los puntos de indiferencia sirven como la variable dependiente importante de las tareas de descuento de retardo y representan un punto en el que el valor presente de la alternativa retardada es igual a la de la alternativa inmediata. <ol><li> Mostrar las cantidades de partida para las alternativas retardados e inmediatos a los participantes. Para la primera prueba, mostrará la cantidad máxima que la cantidad para la alternativa retrasado. Al mismo tiempo mostrar la cantidad inmediata como la mitad de la cantidad máxima. Coloque el cursor del ratón al centro de la pantalla (la misma distancia de cada una de las alternativas de elección) en el comienzo del juicio. NOTA: El lado (derecho o izquierdo de la pantalla) en la que se presenta una alternativa debe ser determinado al azar en cadaensayo. </li><li> Observar la elección del participante. </li><li> Ajustar la cantidad de la alternativa inmediata por ¼ del máximo para el segundo ensayo basado en la elección participantes. <ol><li> Disminuir la cantidad de la alternativa inmediata para el segundo juicio si el participante eligió la alternativa inmediata en el primer juicio. Por ejemplo, si la cantidad inmediata fue de $ 50 y que fue elegido en la primera prueba, a continuación, en el segundo juicio mostrar la cantidad inmediata $ 25. </li><li> Aumentar la cantidad de la alternativa inmediata para el segundo juicio si el participante eligió la alternativa retraso en el primer juicio. Por ejemplo, si la cantidad inmediata fue de $ 50, pero la cantidad retraso fue elegido en la primera prueba, a continuación, en el segundo juicio mostrar la cantidad inmediata como $ 75. </li></ol></li><li> Vea el nuevo importe de la alternativa inmediata y la alternativa retraso constante para el participante y les permiten hacer su próxima elección. </li><li> Observe el pelección del articipant y ajustar la cantidad de la alternativa inmediata por ½ del ajuste anterior. <ol><li> Disminuir la cantidad de la alternativa inmediata para la siguiente prueba si el participante eligió la alternativa inmediata en el juicio actual. Por ejemplo, si la cantidad inmediata fue de $ 25 en el segundo juicio y fue elegido, a continuación, en el tercer ensayo mostrar la cantidad inmediata como $ 12.50. </li><li> Aumentar la cantidad de la alternativa inmediata para la siguiente prueba si el participante eligió la alternativa retraso en el juicio actual. Por ejemplo, si la cantidad inmediata fue de $ 25 en el segundo juicio y fue elegido, a continuación, en el tercer ensayo mostrar la cantidad inmediata como $ 37.50. </li></ol></li><li> Repetir los pasos 4.4 y 4.5 hasta que el participante ha hecho que el número requerido de opciones NOTA: El número de opciones es a discreción del experimentador; véase la discusión para más detalles. NOTA: El ajuste para el próximo juicio debe ALWAYS ser igual a la cantidad máxima de utilización multiplicada por 2 -n, donde n es el número de prueba para el ajuste actual (ver Figura 1). </li><li> Haga el ajuste final a la cantidad inmediata basada en la elección del participante. Use esta nueva cantidad que el punto de indiferencia por esa demora. </li></ol> 5. Determinación de los puntos de indiferencia en cada retraso <ol><li> Repetir completamente el paso 4 para cada uno de los retrasos elegidos, restableciendo el importe del resultado inmediato y el importe del ajuste para la primera prueba en cada retardo. </li></ol> 6. Evaluar demora descuento de Cualitativamente diferentes resultados (Opcional) <ol><li> Pida al participante para proporcionar un ejemplo del resultado elegido. Por ejemplo, si el resultado elegido es comida, entonces pida al participante &quot;¿Cuál es tu comida favorita?&quot; </li><li> Observe la respuesta del participante y pedirle al participante la cantidad de una unidad de los costos de resultado (por ejemplo., &quot;¿Quées el costo de la comida preferida? &quot;). NOTA: Si experimentadores están interesados ​​en la evaluación de las diferencias en el descuento a través de los productos básicos, este paso va a igualar los productos básicos en términos de valor, de modo que las diferencias en el descuento no se deben a diferencias en la cantidad que se descontado. </li><li> Muestra los valores de los valores iniciales inmediatos y retardados basado en el precio informado por el participante. Ajuste la cantidad de retraso de los resultados para que sea igual al valor máximo dividido por el precio por unidad que fue proporcionada por el participante y luego fijó la alternativa inmediata a ½ de esa cantidad. NOTA: Por ejemplo, si 1 porción de helado cuesta $ 5 y el máximo es de $ 100, entonces hay 20 porciones de helado en $ 100. Utilice este valor calculado como la alternativa retardada (ej., &quot;20 porciones de helado en 1 semana&quot;) y la mitad de esa cantidad como la alternativa inmediata (por ejemplo., &quot;10 porciones de helado ahora&quot;). </li><li> Repeen todos los pasos 4 y 5 con el valor recalculado de cada resultado. </li></ol><img alt="Figura 1" src="/files/ftp_upload/53584/53584fig1.jpg" /> Figura 1. Estructura de prueba de la Cantidad Ajuste de tareas. El valor de partida para la alternativa retardada, Y, debe ser igual al máximo. El valor de partida para la alternativa inmediata, X, debe ser igual .5Y. Si X se elige entonces el valor de X debe disminuirse en la siguiente prueba. Si Y se elige entonces el valor de X se debe aumentar en la siguiente prueba. El importe del ajuste es .25Y on Trial 1 y 0,5 es del ajuste anterior en cada ensayo posterior. <a href="https://www-jove-com.remotexs.ntu.edu.sg/files/ftp_upload/53584/53584fig1large.jpg" target="_blank">Por favor haga clic aquí para ver una versión más grande de esta figura.</a> Análisis 7. Datos <ol><li> Importar datos en cualquier Analy datos preferidoprograma de sis. Aislar el punto de indiferencia para cada retardo para cada participante. Calcular el punto de indiferencia mediana para cada retardo para cada grupo. NOTA: El cálculo de puntos de indiferencia mediana sólo es necesario si se utiliza un diseño de grupos. </li><li> Elija un modelo de regresión curvilínea (ver resultados representativos de los ejemplos). Utilice regresión curvilínea para ajustar el modelo a los puntos (mediana) de indiferencia. Esto generará estimaciones de los parámetros relevantes para el modelo seleccionado (ver más abajo para una explicación de los parámetros). NOTA: Hemos proporcionado código para realizar la regresión curvilínea en Materiales suplementarios para el programa estadístico R para ayudar al lector con el Paso 7. </li></ol>

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The authors have nothing to disclose.

Este video describe los pasos que se deben tomar para llevar a cabo un experimento de demora descuento mediante la tarea cantidad de ajuste. La tarea de ajustar la cantidad es relativamente rápida para llevar a cabo (10 - 15 min por participante) y produce datos confiables. La naturaleza de ajuste de la tarea proporciona un análisis ajustado de un título de un participante individual del descuento. Dado que la tarea es la recopilación de datos por computadora está automatizado, lo que limita-error humano e influencia durante el proceso de recolección de datos. Típicamente, la tarea se utiliza para evaluar el descuento de los resultados hipotéticos, pero también se ha utilizado para evaluar el descuento de los resultados reales 28. Una limitación a la tarea cantidad de ajuste es que la tarea no es robusto frente a error participante. Debido a la naturaleza de valoración de la tarea de un error cometido en el primer ensayo de un bloque de retardo (por ejemplo., Al hacer clic $ 50 ahora en lugar de $ 100 en una semana en la que el participante entiende que elegir $ 100 en una semana) será drásticamenteafectar el punto de indiferencia de este retraso como la opción inmediata nunca alcanzarán nuevamente $ 50 en este bloque debido al ajuste disminuyendo entre los ensayos. Un error cometido en un ensayo más adelante dentro de un bloque no afectará el punto de indiferencia tanto. Con base en la observación en nuestro laboratorio, nos encontramos con que este tipo de errores son relativamente raros. El experimentador puede programar la tarea de verificar con el participante que el punto de indiferencia es precisa y repetir el proceso para que el retraso si no lo es. Tres parámetros críticos dentro de un experimento de retardo descuento utilizando la tarea cantidad de ajuste están al experimentador discreción, sino que debe alinearse con la pregunta experimental: 1) La cantidad de los resultados que se utiliza debe tener sentido para las preguntas experimentales (por ejemplo, $ 100,000 en. la comida no tiene sentido). 2) Los retrasos utilizados en el experimento debe tener sentido con el resultado y las cantidades que se utilizan (por ejemplo., Debido al descuento empinada $ 10 de mayono ser suficiente para proporcionar datos significativos si se utiliza una progresión retraso que oscila entre 1 semana y 25 años). 3) El número de ajustes dentro de cada bloque de retardo debe equilibrar la resolución y el tiempo (más resolución con más ensayos, pero mayor tiempo requerido de los participantes). Aquí esbozamos una forma en que una evaluación demora descuento puede llevarse a cabo, pero de retardo descontando tareas son robustos a la variación y ligeras modificaciones del procedimiento descrito anteriormente no es probable que hacer una diferencia significativa en los resultados. Analizando los datos de los experimentos de descuento de retardo consiste en técnicas de regresión curvilíneos que son relativamente fáciles de implementar y producen buenos ajustes a los datos. Hemos incluido varios documentos en materiales complementarios que ayudarán en la programación de una demora descuento experimento y analizar los datos que se recogen a través de una demora descuento tarea: pseudo-código para ayudar en la programación de un retraso de descuento tarea en unidioma ny, una tarea demora descuento programado en E-Prime, y el guión para el funcionamiento de regresión no lineal en el programa estadístico R (con comentarios). Retraso descontando experimentos, utilizando la tarea de ajuste-cantidad, proporcionar una manera robusta de identificar entre los grupos y dentro-sujetos diferencias en la elección impulsiva. Los experimentos han identificado diferencias en el grado de retraso descontando entre las personas con patrones de comportamiento de mala adaptación y control de los participantes 41. Los experimentos con tareas de retardo-descuento también pueden ser utilizados para identificar las variables que impactan retraso de descontando intrasujeto y evaluar la permanencia relativa de esas manipulaciones. Mientras la investigación anterior se ha centrado en el examen de las diferencias en la demora descuento en las distintas poblaciones, se necesita más investigación para entender cómo demora descuento puede verse afectada por la intervención terapéutica. Experimentos de descuento Delay han sido extremadamente successful en la identificación de las diferencias entre las poblaciones de control y las poblaciones de las personas con patrones de comportamiento desadaptativos y proporcionar a los investigadores con una justificación de por qué las personas jugar, usar drogas, comer en exceso, o tienen poco respeto por la conducta relacionada con la salud. Debido a que los resultados negativos asociados con estas conductas se retrasan, estos resultados tienen poco impacto en el comportamiento de las personas con funciones de descuento empinadas. Poca investigación todavía se ha centrado en los mecanismos subyacentes de retardo descuento. Lo que da lugar a un alto grado de descuento, lo que puede conducir a estos patrones de comportamiento desadaptativos? Aunque no existe evidencia que sugiera que la demora descuento es al menos algo hereditario 42, demora el descuento puede todavía ser maleable. Es importante identificar los mecanismos psicológicos y neurobiológicos subyacentes descuento demora y variables que pueden afectar a esos mecanismos. Es posible que el grado de retardo de descuento puede ser rrelucida por la intervención terapéutica de 43 años, pero se necesita más investigación para comprender la generalidad de estos resultados y el impacto que la disminución de la demora descuento puede tener sobre la propensión a participar en los patrones de comportamiento de mala adaptación asociados con gradientes de descuento de retardo empinada.

Retraso descuento no es un fenómeno de comportamiento que afecta a muchas situaciones las personas se encuentran con retardo descuento refiere al hecho de que las recompensas temporalmente proximales son más valoradas que las recompensas temporalmente distales. Es decir, el valor de las recompensas disminuye con retrasos. Este es un proceso importante porque muchas decisiones que las personas toman implican un compromiso entre los resultados inmediatos de baja calidad (ej., Un pedazo de pastel de queso después de la cena) y el retraso en los resultados de alta calidad (por ejemplo., Salud a largo plazo). Demora descuento también se ha observado en una variedad de especies además de los seres humanos, incluyendo monos 2,3 4,5 6,7, ratas y palomas 8. Las diferencias individuales en grado de descuento se han relacionado con diversas conductas inadaptadas 9. El valor de recompensas disminuye como una función de retardo según una función hiperbólica 8 decaimiento. Con la decadencia hiperbólica, el valor de disminucións extensamente con retrasos relativamente cortos, pero disminuye proporcionalmente menos a través de demoras relativamente largas. Hallazgo de Mazur ese valor degrada hiperbólicamente como una función de retardo es importante, porque la función hiperbólica es capaz de predecir las reversiones de preferencias donde otras funciones teóricas pueden no sin suposiciones adicionales. Reversiones preferencias son un bien documentado encontrar 10-12 que la preferencia por una pequeña recompensa disponible relativamente pronto (SSR) a través de una recompensa más grande disponible en un punto relativamente distal en el futuro (LLR) se invertirá si el retraso común se añade a las dos alternativas . Por ejemplo, si, mientras conducía a casa del trabajo, una sensación de hambre golpea de repente, una persona puede ser inclinado a parar en el primer restaurante de comida rápida a la vista para una merienda relativamente poco saludable en lugar de esperar hasta llegar a casa por un pedazo de fruta o algún otro aperitivo de alta calidad. Si, sin embargo, el hambre golpea al mismo tiempo en el trabajo, cuando la persona todavía tiene que caminar hastasu coche y conducir por la carretera antes de acercarse al restaurante de comida rápida, es más probable que decida esperar hasta llegar a casa de la fruta. La inclinación con la que premia disminución en el valor como una función de retardo puede ser considerada como una medida de la elección impulsividad de un organismo. Choice impulsividad se puede definir como una preferencia por SSR sobre LLR 13,14 .higher grados de impulsivo elección están vinculados al uso y abuso de varias drogas tales como alcohol 15,16, 17,18 cigarrillos, cocaína 19, heroína 20,21, y la metanfetamina 22. Mayores grados de decisión impulsiva también están vinculados a los juegos de azar problemáticos 23, la obesidad 24,25, y la mala salud y las opciones de seguridad personal 26. Diversas tareas pueden ser utilizados para evaluar demora descuento en los seres humanos. Por ejemplo, los participantes podrían ser invitados a tomar decisiones entre alternativas y experiencia de algunos o todos losde las consecuencias asociadas a su elección (tarea verdadera recompensa 27,28) o podrían ser invitados a tomar decisiones entre alternativas hipotéticas, en cuyo caso no serían realmente experimentar las consecuencias asociadas a su elección (tarea de recompensa hipotética 1-3,9 , 15-19,25,29). Grados similares de descuento se observan en general, independientemente de si la recompensa y los retrasos son reales o hipotéticos 30. El método de administración de tareas de retardo-descontando difiere entre los estudios. Por ejemplo, varios laboratorios han administrado la tarea mediante un cuestionario de relleno en el blanco 31, un cuestionario tipo test de 32 años, un procedimiento de cantidad de ajuste 33, y una opción monetaria cuestionario 34. La tarea de ajuste de cantidad, originalmente desarrollado por Du, Verde, y Myerson 33, y se utiliza ampliamente en nuestro laboratorio, proporciona varios beneficios. Una vez recogida de datos programada se automatiza la tarea, limitandoerror humano durante todo el proceso. Debido a la naturaleza de ajuste de la tarea, puntos de indiferencia se alcanzan con relativamente pocas preguntas, que minimiza el tiempo de los participantes están obligados a estar en el aburrimiento y de laboratorio y límites. Es importante destacar que la tarea proporciona datos detallados y fiables. La tarea de ajuste de cantidad se detallará a continuación.

<table border="0" cellpadding="0" cellspacing="0" width="613">
	<tbody>
		<tr height="21">
			<td height="21" style="height:21px;width:165px;">Computer</td>
			<td style="width:124px;">any</td>
			<td style="width:116px;"></td>
			<td style="width:208px;">Mac or Windows</td>
		</tr>
		<tr height="21">
			<td height="21" style="height:21px;">Programming Software</td>
			<td>Visual Studios</td>
			<td></td>
			<td>https://www.visualstudio.com</td>
		</tr>
		<tr height="21">
			<td height="21" style="height:21px;">Data Analysis Software</td>
			<td>The R Foundation</td>
			<td></td>
			<td>http://www.r-project.org</td>
		</tr>
		<tr height="22">
			<td height="22" style="height:22px;">Informed Consent Form</td>
			<td></td>
			<td></td>
			<td></td>
		</tr>
	</tbody>
</table>

measuring delay discounting in humans using an adjusting amount task

Demora descuento se refiere a una disminución en el valor de una recompensa cuando se retrasa con respecto a cuando está disponible inmediatamente. Tareas descontando de retardo se utilizan para identificar los puntos de indiferencia, que reflejan la misma preferencia para dos alternativas recompensa dicotómicos que difieren en tanto retraso y magnitud. Puntos de indiferencia son clave para evaluar la forma de un gradiente de demora de descuento porque nos permiten aislar el efecto de la demora en el valor. Por ejemplo, si en un plazo de 1 semana y un máximo de $ 1.000, el punto de indiferencia está en $ 700, sabemos que, para ese participante, un retraso de 1 semana corresponde a una reducción del 30% en valor. Este video describe una tarea retraso de descontar la cantidad de ajuste que identifica puntos de indiferencia relativa rapidez y es de bajo costo y fácil de administrar. Una vez que se han recogido los datos, técnicas de regresión no lineales se utilizan normalmente para generar curvas de descuento. La pendiente de la curva de descuento refleja el grado de impelección ulsive de un grupo o individuo. Estas técnicas se han utilizado con una amplia gama de productos básicos y han identificado poblaciones que son relativamente impulsivo. Por ejemplo, las personas con problemas de abuso de sustancias de descuento retraso recompensas más pronunciada que los participantes de control. Aunque el grado de descuento varía en función de la mercancía examinada, el descuento de una mercancía se correlaciona con el descuento de los otros productos básicos, lo que sugiere que el descuento puede ser un patrón persistente de conducta 1.

Demora descuento resultados son comúnmente analizados por modelos de regresión curvilínea de ajuste tanto a los puntos de indiferencia mediana de los grupos y los puntos de indiferencia de los participantes individuales para cada resultado. Puntos de indiferencia grupo mediano se utilizan debido a que los puntos de indiferencia de una muestra generalmente no distribuyen normalmente. Tres modelos de regresión no lineales son comúnmente utilizados: los sugeridos por Mazur (Ecuación 1) 8, Myerson y Green (Ecuación 2) 35, y Rachlin (Ecuación 3) 36. <img alt="Ecuación 1" src="/files/ftp_upload/53584/53584eq1.jpg" /> <img alt="Ecuación 2" src="/files/ftp_upload/53584/53584eq2.jpg" /> <img alt="Ecuación 3" src="/files/ftp_upload/53584/53584eq3.jpg" /> En estos modelos, V es el presente (descontado) valor de una o retardadaESULTADO (es decir., el punto de indiferencia determinado experimentalmente), A es el importe del resultado futuro, D es el retraso en el resultado, y k es un parámetro libre que cuantifica la inclinación con la que el resultado retraso pierde valor en función de retraso. En las ecuaciones 2 y 3, s es un parámetro de escala que también es libre de variar. Análisis estadísticos tradicionales pueden llevarse a cabo sobre el logaritmo natural (ln) de k de la ecuación 1. Los análisis estadísticos son menos apropiados para ln (k) de la Ecuación 2 y la ecuación 3 porque k no es una medida independiente de descontando debido a su interacción con el parámetro s. En nuestro laboratorio, hemos demostrado que el resultado específico que está siendo investigado (por ejemplo., Comida vs. dinero) afecta el descuento (por ejemplo., La comida se descuenta más pronunciada que el dinero 1). A pesar de este hecho, partic individuo<html> grado de descuento ipants &#39;está correlacionada a través de diferentes resultados. Hemos interpretado este resultado como prueba de que retrasar el descuento es un proceso de carácter similar. Sin embargo, mientras que el descuento retraso parece ser un proceso de carácter similar, también se ve afectado por variables de estado 37,38. Los siguientes resultados, publicados previamente en la revista Psicofarmacología 1 demuestran retardo típico descontando curvas obtenidas mediante regresión no lineal. Para el análisis de grupo, la mediana de los puntos de indiferencia grupo se obtienen para cada retardo. Estos puntos son aptos para el modelo de regresión no lineal (véase proporcionado código R) Figura 2 muestra los ajustes del modelo de la Ecuación 2 para cuatro resultados:. Dinero, alcohol, entretenimiento y comida. Los resultados han sido separados en dos grupos: los fumadores de cigarrillos y los no fumadores. carga / 53584 / 53584fig2.jpg &quot;/&gt; Figura 2. Retraso Descuento de diferentes productos. Descontando funciones para los fumadores y no fumadores para los productos de dinero, alimentos alcohol, y el entretenimiento. En los cuatro paneles, los puntos muestran puntos de indiferencia mediana y líneas muestran la mejor función de descuento-hipérbola como accesorio 35. Inserciones para los productos del alcohol, entretenimiento, comida y son los mismos datos con el eje x escala para mostrar los puntos de indiferencia en los plazos más cortos. En algunos casos, los puntos de datos pueden solaparse. Esta cifra fue publicado originalmente en Psicofarmacología 1 (bajo licencia CC-BY). <a href="https://www-jove-com.remotexs.ntu.edu.sg/files/ftp_upload/53584/53584fig2large.jpg" target="_blank">Haga clic aquí para ver una versión más grande de esta figura.</a> La calidad de los ataques puede ser evaluado mediante dos medidas: R 2 y criterios de información de Akaike (AIC).R 2 se calcula como 1 - (suma residual de cuadrados / suma total de cuadrados). R 2 calificaciones de regresión no lineal deben ser interpretados con precaución (y posiblemente evitar) porque la suma modelo de cuadrados y suma de cuadrados no son iguales a 1. Sin embargo, por lo general incluyen R 2 resultados debido a la convención y por lo que los valores De nuestros estudios puede ser comparado con los estudios anteriores. AIC se calcula como 2k + n Log (RSS / n) donde k es el número de parámetros libres (1 para la ecuación 1 y 2 para las ecuaciones 2 y 3), y n es el número de puntos de indiferencia (ver Tabla 1). Los datos individuales se analizan en un método similar. Se notifican valores de la mediana R 2 y AIC para demostrar la calidad de los ataques individuales (Tabla 2). Es importante tener en cuenta que la ecuación 1 es un caso especial de la ecuación 2 y la ecuación 3 (cuando s = 1) y nunca producirá un valor mayor que 2 R estas otras ecuaciones. Por lo tanto, puede ser AICutilizado para evaluar si la ganancia en R 2 para los modelos más complejos justifica el parámetro extra (la mayor complejidad) en estas ecuaciones. Un método alternativo de evaluar si el modelo más complejo se justifica sería para determinar si s difería significativamente de 1 39. Alternativamente, una medida no teórico, área bajo la curva (AUC), se pueden obtener de la indiferencia del participante 40 puntos. AUC es la suma de la zona trapezoidal entre cada conjunto de puntos de indiferencia adyacentes. AUC se calcula como (x 2 - x 1) [(Y 1 + y 2) / 2], donde x 1 y x 2 son los sucesivos retrasos e Y1 e Y2 son los puntos de indiferencia para esos retrasos (véase proporcionado R código). Rangos de las AUC entre 0 y 1 y menores valores indican el descuento más pronunciada. Estadísticas paramétricas pueden ser utilizados para analizar si el AUCmuestra específica cumpla con los requisitos de la normalidad. <img alt="Mesa 1" src="/files/ftp_upload/53584/53584table1.jpg" /> Tabla 1:. Modelo comparaciones Fit Modelo comparaciones aptos para el Mazur 8 hipérbola y Myerson y Verde 35 hiperboloide. Los valores en negrita indican el mejor ajuste. Para los puntos de indiferencia mediana, los resultados de Akaike Criterio de Información (AIC) indican que el hiperboloide proporciona un mejor ajuste cinco de ocho veces. Las comparaciones de los valores de R 2 obtenidos de ajuste de ambos modelos a datos de los participantes individuales indican que el hiperboloide encaja mejor en todos los casos que la hipérbola. <img alt="Tabla 2" src="/files/ftp_upload/53584/53584table2.jpg" /> Tabla 2: ParámetroLas estimaciones. El K y S parámetros, así como R 2 para hiperboloide se ajusta a los puntos de indiferencia mediana para cada resultado para cada grupo.

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Measuring Delay Discounting in Humans Using an Adjusting Amount Task

Delay discounting refers to a decline in the value of a reward when it is delayed relative to when it is immediately available. We outline a computer-based delay discounting task that is easy to implement and allows for the quantification of the degree of delay discounting in human participants.

Medición de demora descuento en humanos Utilizando un Grupo de Ajuste Monto

Delay discounting refers to a decline in the value of a reward when it is delayed relative to when it is immediately available. Delay discounting tasks ...

measuring-delay-discounting-in-humans-using-an-adjusting-amount-task

Nanyang Technological University

Research

JoVE Journal

Behavior

15.2K vistas.  Utah State University. Delay discounting refers to a decline in the value of a reward when it is delayed relative to when it is immediately available. We outline a computer-based delay discounting task that is easy to implement and allows for the quantification of the degree of delay discounting in human participants.

Video: Measuring Delay Discounting in Humans Using an Adjusting Amount Task

The Crossmodal Congruency Task as a Means to Obtain an Objective Behavioral Measure in the Rubber Hand Illusion Paradigm

The rubber hand illusion (RHI) is a popular experimental paradigm. Participants view touch on an artificial rubber hand while the participants' own hidden hand is touched. If the viewed and felt touches are given at the same time then this is sufficient to induce the compelling experience that the rubber hand is one's own hand. The RHI can be used to investigate exactly how the brain constructs distinct body representations for one's own body. Such representations are crucial for successful interactions with the external world. To obtain a subjective measure of the RHI, researchers typically ask participants to rate statements such as "I felt as if the rubber hand were my hand". Here we demonstrate how the crossmodal congruency task can be used to obtain an objective behavioral measure within this paradigm.
The variant of the crossmodal congruency task we employ involves the presentation of tactile targets and visual distractors. Targets and distractors are spatially congruent (i.e. same finger) on some trials and incongruent (i.e. different finger) on others. The difference in performance between incongruent and congruent trials - the crossmodal congruency effect (CCE) - indexes multisensory interactions. Importantly, the CCE is modulated both by viewing a hand as well as the synchrony of viewed and felt touch which are both crucial factors for the RHI.
The use of the crossmodal congruency task within the RHI paradigm has several advantages. It is a simple behavioral measure which can be repeated many times and which can be obtained during the illusion while participants view the artificial hand. Furthermore, this measure is not susceptible to observer and experimenter biases. The combination of the RHI paradigm with the crossmodal congruency task allows in particular for the investigation of multisensory processes which are critical for modulations of body representations as in the RHI.

We demonstrate how an objective measure can be employed in the widely employed rubber hand illusion paradigm. This measure is obtained by modifying the well-established crossmodal congruency task. This task allows the investigation of multisensory processes which are critical for modulations of body representations as in the rubber hand illusion.

El Grupo de Congruencia crossmodal como medio para obtener una medida del comportamiento objetivo de la Guía Caucho mano Illusion Paradigm

The rubber hand illusion (RHI) is a popular experimental paradigm. Participants view touch on an artificial rubber hand while the participants' own hidden ...

Investigación

Comportamiento

Studying Food Reward and Motivation in Humans

A key challenge in studying reward processing in humans is to go beyond subjective self-report measures and quantify different aspects of reward such as hedonics, motivation, and goal value in more objective ways. This is particularly relevant for the understanding of overeating and obesity as well as their potential treatments. In this paper are described a set of measures of food-related motivation using handgrip force as a motivational measure. These methods can be used to examine changes in food related motivation with metabolic (satiety) and pharmacological manipulations and can be used to evaluate interventions targeted at overeating and obesity. However to understand food-related decision making in the complex food environment it is essential to be able to ascertain the reward goal values that guide the decisions and behavioral choices that people make. These values are hidden but it is possible to ascertain them more objectively using metrics such as the willingness to pay and a method for this is described. Both these sets of methods provide quantitative measures of motivation and goal value that can be compared within and between individuals.

This article describes a set of methods for the measurement of food related motivation and food related goal values in humans.

Estudiar Recompensa Alimentos y motivación en los seres humanos

A key challenge in studying reward processing in humans is to go beyond subjective self-report measures and quantify different aspects of reward such as ...

Measurement of Fronto-limbic Activity Using an Emotional Oddball Task in Children with Familial High Risk for Schizophrenia

Adolescence is a critical developmental period where the early symptoms of schizophrenia frequently emerge. First-degree relatives of people with schizophrenia who are at familial high risk (FHR) may show similar cognitive and emotional changes. However, the neurological changes underlying the emergence of these symptoms remain unclear. This study sought to identify differences in frontal, striatal, and limbic regions in children and adolescents with FHR using functional magnetic resonance imaging. Groups of 21 children and adolescents at FHR and 21 healthy controls completed an emotional oddball task that relied on selective attention and the suppression of task-irrelevant emotional information. The standard oddball task was modified to include aversive and neutral distractors in order to examine potential group differences in both emotional and executive processing. This task was designed specifically to allow for children and adolescents to complete by keeping the difficulty and emotional image content age-appropriate. Furthermore, we demonstrate a technique for suitable fMRI registration for children and adolescent participants. This paradigm may also be applied in future studies to measure changes in neural activity in other populations with hypothesized developmental changes in executive and emotional processing.

This paper describes how to use the emotional oddball task and fMRI to measure brain activation in children and adolescents at familial high risk for schizophrenia (FHR).&#160;FMRI was used to measure differences in fronto-striato-limbic regions during an emotional oddball task. Children with FHR exhibited abnormal functional activation during adolescence.

Medición de Fronto-límbico Actividad Usando una Emocional bicho raro de tareas en niños con alto riesgo familiar para la esquizofrenia

Adolescence is a critical developmental period where the early symptoms of schizophrenia frequently emerge. First-degree relatives of people with ...

An Operant Intra-/Extra-dimensional Set-shift Task for Mice

Alterations in executive control and cognitive flexibility, such as attentional set-shifting abilities, are core features of several neuropsychiatric diseases. The most widely used neuropsychological tests for the evaluation of attentional set-shifting in human subjects are the Wisconsin Card Sorting Test (WCST) and the CANTAB Intra-/Extra-dimensional set shift task (ID/ED). These tasks have proven clinical relevance and have been modified and successfully adapted for research in animal models. However, currently available tasks for rodents present several limitations, mainly due to their manual-based testing procedures, which are hampering translational advances in psychiatric medicine. To overcome these limitations and to better mimic the original version in primates, we present the development of a novel operant-based two-chamber ID/ED "Operon" task for rodents. We demonstrated the effectiveness of this novel task to measure different facets of cognitive flexibility in mice including attentional set formation and shifting, and reversal learning. Moreover, we show the high flexibility of this task in which three different perceptual dimensions can be manipulated with a high number of stimuli cues for each dimension. This novel ID/ED Operon task can be an effective preclinical tool for drug testing and/or large genetic screening relevant to the study of executive dysfunction and cognitive symptoms found in psychiatric disorders.

Attentional set-shifting cognitive abnormalities are a core feature of many psychiatric diseases. Here, we present the development of a novel automatic system for the effective study of attentional set-shifting abilities, executive functions and other cognitive abilities in mice with high translational validity to human studies.

Una operante intra / extra-dimensional Conjunto de cambio de tareas para ratones

Alterations in executive control and cognitive flexibility, such as attentional set-shifting abilities, are core features of several neuropsychiatric ...

Determining Pain Detection and Tolerance Thresholds Using an Integrated, Multi-Modal Pain Task Battery

Human pain models are useful in the assessing the analgesic effect of drugs, providing information about a drug&#39;s pharmacology and identify potentially suitable therapeutic populations. The need to use a comprehensive battery of pain models is highlighted by studies whereby only a single pain model, thought to relate to the clinical situation, demonstrates lack of efficacy. No single experimental model can mimic the complex nature of clinical pain. The integrated, multi-modal pain task&#160;battery presented here encompasses the electrical stimulation task, pressure stimulation task, cold pressor task, the UVB inflammatory model which includes a thermal task and a paradigm for inhibitory conditioned pain modulation. These human pain models have been tested for predicative validity and reliability both in their own right and in combination, and can be used repeatedly, quickly, in short succession, with minimum burden for the subject and with a modest quantity of equipment. This allows a drug to be fully characterized and profiled for analgesic effect which is especially useful for drugs with a novel or untested mechanism of action.

Human pain models are valuable tools used to assess the analgesic potential of novel compounds and predict their clinical efficacy, especially when used in an integrated manner. Although implementation of these models is complex, with proper execution, the pain models described in this protocol can provide predictive and reliable results.

La determinación de detección de dolor y umbrales de tolerancia Usando un sistema integrado, multi-modal de Dolor de tareas de la batería

Human pain models are useful in the assessing the analgesic effect of drugs, providing information about a drug&#39;s pharmacology and identify ...

An Automated T-maze Based Apparatus and Protocol for Analyzing Delay- and Effort-based Decision Making in  Free Moving Rodents

Many neurological and psychiatric patients demonstrate difficulties and/or deficits in decision making. Rodent models are helpful to produce a deeper understanding of the neurobiological causes underlying the decision-making problems. A cost-benefit based T-maze task is used for measuring decision making in which rodents choose between a high reward arm (HRA) and a low reward arm (LRA). There are two paradigms of the T-maze decision-making task, one in which the cost is a time delay and the other in which it is physical effort. Both paradigms require a tedious and labor-intensive management of experimental animals, multiple doors, pellet reward, and arm choice recordings. In the current work, we invented an apparatus based on traditional T-maze with full automation for pellet delivery, door management and choice recordings. This automated setup can be used for the evaluation of both delay- and effort-based decision making in rodents. With the protocol described here, our lab investigated the decision-making phenotypes of multiple genetically modified mice. In the representative data, we showed that the mice with ablated medial habenular showed aversions of both delay and effort and tended to choose the immediate and effortless reward. This protocol helps to decrease the variability caused by experimenter intervention and to enhance experiment efficiency. In addition, chronic silicon probe or microelectrode recording, fiber-optic imaging and/or manipulation of neural activity can be easily applied during the decision-making task using the setup described here.

This article introduces an automated T-maze apparatus that we invented, and a protocol based on this apparatus for analyzing delay-based decision making and effort-based decision making in free moving rodents.

Un T-laberinto automatizado basado en aparato y protocolo para el análisis de decisiones basado en el retraso y el esfuerzo en roedores en movimiento gratis

Many neurological and psychiatric patients demonstrate difficulties and/or deficits in decision making. Rodent models are helpful to produce a deeper ...

Classical Short-Delay Eyeblink Conditioning in One-Year-Old Children

Classical eyeblink conditioning (EBC) refers to the learned association between a conditioned stimulus (an auditory tone) and an unconditioned stimulus (a puff of air to the cornea). Eyeblink conditioning is often used experimentally to detect abnormalities in cerebellar-dependent learning and memory that underlies this type of associative learning. While experiments in adults and older children are relatively simple to administer using commercial equipment, eyeblink conditioning in infants is more challenging due to their poor compliance, which makes correct positioning of the equipment difficult. To achieve conditioning in one-year-old infants, a custom-made or an adapted commercial system can be used to deliver the air puff to the infant's cornea. The main challenge lies in successfully detecting and classifying the behavioral responses. We report that automated blink detection methods are unreliable in this population, and that conditioning experiments should be analyzed using frame-by-frame analysis of supplementary video camera recordings. This method can be applied to study developmental changes in eyeblink conditioning and to examine whether this paradigm can detect children with neurological disorders.

This protocol describes an eyeblink conditioning paradigm appropriate for experiments with one-year-old infants. Commercial or custom-made equipment can be used to deliver the stimuli, and data collection and analysis should be performed on the video recordings.

Clásico corto retardo Eyeblink acondicionado en niños menores de un año

Classical eyeblink conditioning (EBC) refers to the learned association between a conditioned stimulus (an auditory tone) and an unconditioned stimulus (a ...

Using Facial Electromyography to Assess Facial Muscle Reactions to Experienced and Observed Affective Touch in Humans

"Affective" touch is believed to be processed in a manner distinct from discriminatory touch and to involve activation of C-tactile (CT) afferent fibers. Touch that optimally activates CT fibers is consistently rated as hedonically pleasant. Patient groups with impaired social-emotional functioning also show disordered affective touch ratings. However, relying on self-reported ratings of touch has many limitations, including recall bias and communication barriers. Here, we describe a methodological approach to study affective responses to touch via facial electromyography (EMG) that circumvents the reliance on self-report ratings. Facial EMG is an objective, quantitative, and non-invasive method to measure facial muscle activity indicative of affective responses. Responses can be assessed across healthy and patient populations without the need for verbal communication. Here, we provide two separate datasets demonstrating that CT-optimal and non-optimal touch elicit distinct facial muscle reactions. Moreover, facial EMG responses are consistent across stimulus modalities, e.g. tactile (experienced touch) and visual (observed touch). Finally, the temporal resolution of facial EMG can detect responses on timescales that supersede that of verbal reporting. Together, our data suggest that facial EMG is a suitable methodology for use in affective tactile research that can be used to supplement, or in some cases, supplant, existing measures.

We describe a protocol to assess facial muscle activity in response to experienced and observed tactile stimulation using facial electromyography.

Usando la electromiografía Facial para evaluar las reacciones del músculo Facial tacto afectivo experimentado y observado en los seres humanos

"Affective" touch is believed to be processed in a manner distinct from discriminatory touch and to involve activation of C-tactile (CT) afferent fibers. ...

Examining Bilingual Language Control Using the Stroop Task

The Stroop task in its many variations has been used in fields such as psychology, linguistics, and neuroscience to examine questions regarding the automaticity of reading, language processing, and cognitive control, among others. When looking at bilingual individuals, this task can be used to obtain measures of language interference and control in both a bilingual&#39;s first language (L1) and second language (L2), as well as for testing the bilingual advantage hypothesis. The Stroop task presents participants with color terms written in congruent colors (e.g., the word RED written in red font), incongruent colors (e.g., the word RED written in green font), in addition to noncolor terms for control (e.g., the word TREE presented in any color), and uses the reaction times from the different conditions to assess the degree of interference and facilitation. In the covert version of the Stroop bilingual task (i.e., participants respond by pressing a button rather than naming aloud), stimuli in the L1 and the L2 are typically presented in separate blocks. While this allows for a simple, yet effective assessment of processing and cognitive control in each language, it fails to capture any potential differences in processing and control within bilingual young adult groups. The present task combines single-language blocks with a novel mixed-language block to increase the level of difficulty of the task, thus making it suitable for testing cognitive control in young adults. Representative results showing differences between performance in the single-language vs. mixed-language blocks are presented, and the benefits of a mixed-language block are discussed.

This bilingual Stroop task uses Congruent, Incongruent, and Neutral stimuli presented in blocks in the first language (L1) only, the second language (L2) only, and a combination of L1 and L2. This task allows for an examination of language processing and cognitive control in both L1 and L2.

Examen del control de idiomas bilingue mediante la tarea Stroop

The Stroop task in its many variations has been used in fields such as psychology, linguistics, and neuroscience to examine questions regarding the ...

Measuring Light-Switching Behavior Using an Occupancy and Light Data Logger

Due to discrepancies between self-reported and observed pro-environmental behavior, researchers suggest the use of more direct measures of behavior. Although direct behavioral observation may increase the external validity and generalizability of a study, it may be time-consuming and be subject to experimenter or observer bias. To address these issues, the use of data loggers as an alternative to natural observation can allow researchers to conduct broad studies without interrupting the participants&#39; naturally occurring behaviors. This article describes one of such tools&#8212;the occupancy and light data logger&#8212;with its technical description, deployment protocol, and information about its possible applications in psychological experiments. The results of testing the reliability of the logger in comparison to human observation is provided alongside an example of the gathered data during a 15-day measurement in public restroom (N = 1,148) that includes: 1) room occupancy changes; 2) indoor light changes; and 3) room occupancy time.

This article describes a procedure for using and deploying an occupancy and light data logger which allows collecting data about light-switching behavior of participants in field settings.

Medición del comportamiento de conmutación de luz mediante un registrador de datos ligero y de ocupación

Due to discrepancies between self-reported and observed pro-environmental behavior, researchers suggest the use of more direct measures of behavior. ...