Waiting
Login processing...

Trial ends in Request Full Access Tell Your Colleague About Jove
Click here for the English version

Behavior

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

Published: January 9, 2016 doi: 10.3791/53584

Abstract

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.

Introduction

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.

Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.

Protocol

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

  1. 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)
  2. 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.
  3. 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.

2. obtener el consentimiento informado y Entra Participante

  1. 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.
  2. Proporcionar al participante con un formulario de consentimiento informado para revisar y firmar si acceden a participar en la tarea.
  3. Inicie el programa haciendo clic en el icono asociado a la tarea en el equipo.
  4. 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.

3. Proporcionar instrucciones y ensayos de práctica

  1. Dar las instrucciones de los participantes acerca de lo que él o ella va a experimentar en la tarea.
  2. 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.
    1. 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.
    2. 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.
  3. Realizar diez ensayos de práctica para permitir que el participante se aclimate a la tarea.

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.

  1. 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.
  2. Observar la elección del participante.
  3. Ajustar la cantidad de la alternativa inmediata por ¼ del máximo para el segundo ensayo basado en la elección participantes.
    1. 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.
    2. 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.
  4. Vea el nuevo importe de la alternativa inmediata y la alternativa retraso constante para el participante y les permiten hacer su próxima elección.
  5. Observe el pelección del articipant y ajustar la cantidad de la alternativa inmediata por ½ del ajuste anterior.
    1. 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.
    2. 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.
  6. 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).
  7. 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.

5. Determinación de los puntos de indiferencia en cada retraso

  1. 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.

6. Evaluar demora descuento de Cualitativamente diferentes resultados (Opcional)

  1. Pida al participante para proporcionar un ejemplo del resultado elegido. Por ejemplo, si el resultado elegido es comida, entonces pida al participante "¿Cuál es tu comida favorita?"
  2. Observe la respuesta del participante y pedirle al participante la cantidad de una unidad de los costos de resultado (por ejemplo., "¿Quées el costo de la comida preferida? ").
    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.
  3. 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., "20 porciones de helado en 1 semana") y la mitad de esa cantidad como la alternativa inmediata (por ejemplo., "10 porciones de helado ahora").
  4. Repeen todos los pasos 4 y 5 con el valor recalculado de cada resultado.

Figura 1

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. Por favor haga clic aquí para ver una versión más grande de esta figura.

Análisis 7. Datos

  1. 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.
  2. 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.

Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.

Representative Results

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.

Ecuación 1
Ecuación 2
Ecuación 3

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 grado de descuento ipants '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 "/>
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). Haga clic aquí para ver una versión más grande de esta figura.

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.

Mesa 1

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.

Tabla 2

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.

Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.

Discussion

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.

Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.

Materials

Name Company Catalog Number Comments
Computer any Mac or Windows
Programming Software Visual Studios https://www.visualstudio.com
Data Analysis Software The R Foundation http://www.r-project.org
Informed Consent Form

DOWNLOAD MATERIALS LIST

References

  1. Friedel, J. E., DeHart, W. B., Madden, G. J., Odum, A. L. Impulsivity and cigarette smoking: discounting of monetary and consumable outcomes in current and non-smokers. Psychopharmacology. 231 (23), 4517-4526 (2014).
  2. Bickel, W. K., Odum, A. L., Madden, G. J. Impulsivity and cigarette smoking: delay discounting in current, never, and ex-smokers. Psychopharmacology. 146 (4), 447-454 (1999).
  3. Rachlin, H., Raineri, A., Cross, D. Subjective probability and delay. J Exp Anal Behav. 55 (2), 233-244 (1991).
  4. Addessi, E., et al. Delay choice versus delay maintenance: Different measures of delayed gratification in capuchin monkeys (Cebus apella). J Comp Psychol. 127 (4), 392-398 (2013).
  5. Woolverton, W. L., Myerson, J., Green, L. Delay discounting of cocaine by rhesus monkeys. Exp Clin Psychopharm. 15 (3), 238-244 (2007).
  6. Evenden, J. L., Ryan, C. N. The pharmacology of impulsive behaviour in rats: the effects of drugs on response choice with varying delays of reinforcement. Psychopharm. 128 (2), 161-170 (1996).
  7. Perry, J. L., Larson, E. B., German, J. P., Madden, G. J., Carroll, M. E. Impulsivity (delay discounting) as a predictor of acquisition of IV cocaine self-administration in female rats. Psychopharmacology. 178 (2-3), 193-201 (2005).
  8. Mazur, J. E. An adjusting procedure for studying delayed reinforcement. In: . Quantitative Analysis of Behavior: Vol. 5 the Effect of Delay and Intervening Events on Reinforcement Value. Commons, M. L., Mazur, J., Nevin, J. A., Rachlin, H. , Erlbaum. Hillsdale, NJ. 55-73 (1987).
  9. Bickel, W. K., Jarmolowicz, D. P., Mueller, E. T., Koffarnus, M. N., Gatchalian, K. M. Excessive discounting of delayed reinforcers as a trans-disease process contributing to addiction and other disease-related vulnerabilities: Emerging evidence. Pharmacol Thera. 134 (3), 287-297 (2012).
  10. Rachlin, H., Green, L. Commitment, choice, and self-control. J Exp Anal Behav. 17 (1), 15-22 (1972).
  11. Ainslie, G. W. Impulse control in pigeons. J Exp Anal Behav. 21 (3), 485-489 (1974).
  12. Ainslie, G., Herrnstein, R. J. Preference reversal and delayed reinforcement. Anim Learn Behav. 9 (4), 476-482 (1981).
  13. Odum, A. L. Delay discounting: I'm a k, you're a k. J Exp Anal Behav. 96 (3), 427-439 (2011).
  14. Reynolds, B., Ortengren, A., Richards, J. B., de Wit, H. Dimensions of impulsive behavior: Personality and behavioral measures. Pers Indiv Differ. 40 (2), 305-315 (2006).
  15. Petry, N. M. Delay discounting of money and alcohol in actively using alcoholics, currently abstinent alcoholics, and controls. Psychopharmacology. 154 (3), 243-250 (2001).
  16. Vuchinich, R. E., Simpson, C. A. Hyperbolic temporal discounting in social drinkers and problem drinkers. Exp Clin Psychopharm. 6 (3), 292-305 (1998).
  17. Bickel, W. K., Odum, A. L., Madden, G. J. Impulsivity and cigarette smoking: delay discounting in current, never, and ex-smokers. Psychopharmacology. 146 (4), 447-454 (1999).
  18. Mitchell, S. H. Measures of impulsivity in cigarette smokers and non-smokers. Psychopharmacology. 146 (4), 455-464 (1999).
  19. Coffey, S. F., Gudleski, G. D., Saladin, M. E., Brady, K. T. Impulsivity and rapid discounting of delayed hypothetical rewards in cocaine-dependent individuals. Exp Clin Psychopharm. 11 (1), 18-25 (2003).
  20. Madden, G. J., Petry, N. M., Badger, G. J., Bickel, W. K. Impulsive and self-control choices in opioid-dependent patients and non-drug-using control patients: Drug and monetary rewards. Exp Clin Psychopharm. 5 (3), 256-262 (1997).
  21. Odum, A. L., Madden, G. J., Badger, G. J., Bickel, W. K. Needle sharing in opioid-dependent outpatients: psychological processes underlying risk. Drug Alcohol Depen. 60 (3), 259-266 (2000).
  22. Hoffman, W. F., Moore, M., Templin, R., McFarland, B., Hitzemann, R. J., Mitchell, S. H. Neuropsychological function and delay discounting in methamphetamine-dependent individuals. Psychopharmacology. 188 (2), 162-170 (2006).
  23. Dixon, M. R., Marley, J., Jacobs, E. A. Delay discounting by pathological gamblers. J Appl Behav Anal. 36 (4), 449-458 (2003).
  24. Weller, R. E., Cook, E. W., Avsar, K. B., Cox, J. E. Obese women show greater delay discounting than healthy-weight women. Appetite. 51 (3), 563-569 (2008).
  25. Rasmussen, E. B., Lawyer, S. R., Reilly, W. Percent body fat is related to delay and probability discounting for food in humans. Behav Process. 83 (1), 23-30 (2010).
  26. Daugherty, J. R., Brase, G. L. Taking time to be healthy: Predicting health behaviors with delay discounting and time perspective. Pers Indiv Differ. 48 (2), 202-207 (2010).
  27. Reynolds, B., Schiffbauer, R. Measuring state changes in human delay discounting: an experiential discounting task. Behav Process. 67 (3), 343-356 (2004).
  28. Jimura, K., Myerson, J., Hilgard, J., Braver, T. S., Green, L. Are people really more patient than other animals? Evidence from human discounting of real liquid rewards. Psychon B. Rev. 16 (6), 1071-1075 (2009).
  29. Odum, A. L., Rainaud, C. P. Discounting of delayed hypothetical money, alcohol, and food. Behav Process. 64 (3), 305-313 (2003).
  30. Madden, G. J., Begotka, A. M., Raiff, B. R., Kastern, L. L. Delay discounting of real and hypothetical rewards. Exp Clin Psychopharm. 11 (2), 139-145 (2003).
  31. Beck, R. C., Triplett, M. F. Test-retest reliability of a group-administered paper-pencil measure of delay discounting. Exp Clin Psychopharm. 17 (5), 345-355 (2009).
  32. Chapman, G. B. Temporal discounting and utility for health and money. J EXP Psychol Learn. 22 (3), 771-791 (1996).
  33. Du, W., Green, L., Myerson, J. Cross-cultural comparisons of discounting delayed and probabilistic rewards. Psychol Rec. 52 (4), 479-492 (2002).
  34. Kirby, K. N., Petry, N. M., Bickel, W. K. Heroin addicts have higher discount rates for delayed rewards than non-drug-using controls. J Exp.Psychol Gen. 128 (1), 78-87 (1999).
  35. Myerson, J., Green, L. Discounting of delayed rewards: Models of individual choice. J Exp Anal Behav. 64 (3), 263-276 (1995).
  36. Rachlin, H. Notes on discounting. J Exp Anal Behav. 85 (3), 425-435 (2006).
  37. Odum, A. L. Delay discounting: Trait variable. Behav Process. 87 (1), 1-9 (2011).
  38. Koffarnus, M. N., Jarmolowicz, D. P., Mueller, E. T., Bickel, W. K. Changing delay discounting in the light of the competing neurobehavioral decision systems theory: a review. J Exp Anal Behav. 99 (1), 32-57 (2013).
  39. Green, L., Myerson, J., Ostaszewski, P. Amount of reward has opposite effects on the discounting of delayed and probabilistic outcomes. J Exp Psychol Learn Mem Cogn. 25 (2), 418-427 (1999).
  40. Myerson, J., Green, L., Warusawitharana, M. Area under the curve as a measure of discounting. J Exp Anal Behav. 76 (2), 235-243 (2001).
  41. Reynolds, B. A review of delay-discounting research with humans: relations to drug use and gambling. Behav Pharmacol. 17 (8), 651-667 (2006).
  42. Anokhin, A. P., Golosheykin, S., Grant, J. D., Heath, A. C. Heritability of delay discounting in adolescence: A longitudinal twin study. Behav Gen. 41 (2), 175-183 (2011).
  43. Morrison, K. L., Madden, G. J., Odum, A. L., Friedel, J. E., Twohig, M. P. Altering impulsive decision making with an acceptance-based procedure. Behav Ther. 45 (5), 630-639 (2014).

Tags

Comportamiento Número 107 Delay descuento la impulsividad la mercancía rasgo recompensa la devaluación la cantidad de ajuste elección impulsiva
Medición de demora descuento en humanos Utilizando un Grupo de Ajuste Monto
Play Video
PDF DOI DOWNLOAD MATERIALS LIST

Cite this Article

Frye, C. C. J., Galizio, A.,More

Frye, C. C. J., Galizio, A., Friedel, J. E., DeHart, W. B., Odum, A. L. Measuring Delay Discounting in Humans Using an Adjusting Amount Task. J. Vis. Exp. (107), e53584, doi:10.3791/53584 (2016).

Less
Copy Citation Download Citation Reprints and Permissions
View Video

Get cutting-edge science videos from JoVE sent straight to your inbox every month.

Waiting X
Simple Hit Counter