Meten Vertraging Discontering bij mensen met behulp van een Aanpassen Bedrag Task
9 januari 2016
Uitstelkorting verwijst naar een afname in de waarde van een beloning wanneer deze wordt uitgesteld in vergelijking met wanneer deze onmiddellijk beschikbaar is. We schetsen een computergebaseerde uitstelkortingstaak die gemakkelijk te implementeren is en die het mogelijk maakt om de mate van uitstelkorting bij menselijke deelnemers te kwantificeren.
Het algemene doel van deze procedure is om een kwantitatieve beoordeling te geven van het effect van vertraging op de huidige waarde van een bepaalde grondstof. Deze methode, oorspronkelijk ontwikkeld door Du, Green en Myerson, maakt kwantificering van vertraagde korting mogelijk. Vertraagde korting beschrijft de mate waarin vertraging de huidige waarde van een resultaat beïnvloedt, en is in verband gebracht met verschillende risicovolle gedragingen, zoals drugsmisbruik, obesitas en gokken.
Het belangrijkste voordeel van deze techniek is dat het een robuuste en betrouwbare maatstaf biedt voor vertraagde korting, in een relatief korte tijd. Hoewel deze methode vaak is gebruikt om bestaande verschillen tussen populaties te beschrijven, hopen we dat meer werk kan voortbouwen op het gebruik ervan als diagnostisch hulpmiddel of doelwit voor interventie. Over het algemeen kunnen experimentvoerders die nieuw zijn met deze procedure worden uitgedaagd, omdat de procedure een algoritme vereist voor het bepalen van een onverschilligheidspunt, dat ingebed moet worden in een computerprogramma.
Visuele demonstratie van deze methode kan nuttig zijn, omdat kleine fouten in het algoritme tot drastisch verschillende resultaten kunnen leiden. Begin met het kiezen van het bereik van vertragingen waarvoor vertraagde korting zal worden beoordeeld. Kies vervolgens het maximale bedrag dat zal dienen voor het uitgestelde resultaat in de taak.
Kies daarna het aantal proeven dat moet worden voltooid om een onverschilligheidspunt bij elke vertraging te bepalen. Laat vervolgens de deelnemer in een geïsoleerde kamer voor een computer zitten. Vraag hen om hun mobiele telefoon of andere elektronische apparaten uit te zetten.
Geef de deelnemer een geïnformeerde toestemmingsformulier om te beoordelen en te ondertekenen als ze ermee instemmen deel te nemen aan de taak. Start vervolgens het programma door op het pictogram te klikken dat is gekoppeld aan de taak op de computer. Observeer het dialoogvenster en voer een uniek deelnemers-ID-label in dat aan de gegevens van de deelnemer zal worden gekoppeld.
Geef de deelnemer instructies over wat ze in de taak zullen ervaren. Zorg vervolgens voor oefenproeven die niet in de gegevensanalyse zullen worden opgenomen om hen vertrouwd te maken met het taakontwerp. Begin de oefenproeven door een vraag op de computer te tonen en de deelnemer te vragen te kiezen tussen 10 onmiddellijk beschikbaar en 100 beschikbaar over een dag.
Observeer de keuze die op het scherm wordt gemaakt. Stel dezelfde vraag op het volgende scherm, maar voor volgende keuzes, verhoog de onmiddellijke optie met een increment van 10 bij elke proef, ongeacht de keuzes die de deelnemer maakt, totdat de onmiddellijke en uitgestelde alternatieven gelijk zijn aan 100. Laat ten slotte de deelnemer 10 oefenproeven voltooien om hen de tijd te geven om zich aan de taak aan te passen.
Om het onverschilligheidspunt te beoordelen, toon eerst de startbedragen voor de uitgestelde en onmiddellijke alternatieven aan de deelnemers. Toon voor de eerste proef het maximale bedrag als de uitgestelde optie, en toon tegelijkertijd het onmiddellijke bedrag als de helft van het maximale bedrag. Zet de muisaanwijzer aan het begin van elke proef in het midden van het scherm en observeer vervolgens de keuze van de deelnemer.
Pas het bedrag van de onmiddellijke optie aan met een vierde van het maximum voor de tweede proef, op basis van de keuze van de deelnemer. Als de deelnemer bijvoorbeeld voor de onmiddellijke optie heeft gekozen, verlaag dan het bedrag van de onmiddellijke keuze met 25 voor de tweede proef. Als de deelnemer voor de uitgestelde optie heeft gekozen, verhoog dan het bedrag van de onmiddellijke keuze met 25 voor de tweede proef.
Toon vervolgens het nieuwe bedrag van de onmiddellijke keuze en een constante uitgestelde keuze aan de deelnemer, en laat hen de tweede proef voltooien. Observeer hun keuze. Pas vervolgens het bedrag van de onmiddellijke optie aan met de helft van de vorige aanpassing.
Als de deelnemer bijvoorbeeld voor de onmiddellijke optie heeft gekozen, verlaag dan het bedrag van de onmiddellijke keuze voor de derde proef met 12,50. Als de deelnemer voor de uitgestelde optie heeft gekozen, verhoog dan het bedrag van de onmiddellijke keuze voor de derde proef met 12,50. Herhaal de aanpassingen aan het onmiddellijke bedrag totdat de deelnemer het vereiste aantal keuzes heeft gemaakt, wat ter beschikking van de experimentator staat. Maak de laatste aanpassing aan het onmiddellijke bedrag op basis van de keuze van de deelnemer en gebruik dit nieuwe bedrag als het onverschilligheidspunt voor die specifieke vertraging. Herhaal het hele aanpassingsproces volledig voor elk van de gekozen vertragingen, door het bedrag van het onmiddellijke resultaat en de hoeveelheid van de aanpassing voor de eerste proef bij elke vertraging opnieuw in te stellen. Om vertraagde korting van kwalitatief verschillende resultaten te beoordelen, vraagt u de deelnemer om een voorbeeld te geven van de gekozen uitkomst.
Als het gekozen resultaat bijvoorbeeld voedsel is, vraagt u de deelnemer om hun favoriete voedsel te leveren. Noteer het antwoord van de deelnemer en vraag de deelnemer hoeveel een eenheid van het resultaat kost. Toon vervolgens het bedrag van de onmiddellijke en uitgestelde startbedragen, op basis van de prijs die door de deelnemer is gerapporteerd.
Stel het uitgestelde bedrag van het resultaat gelijk aan het maximale bedrag gedeeld door de prijs per eenheid die door de deelnemer is opgegeven, en stel de onmiddellijke optie in op 0,5 van dat bedrag. Herhaal ten slotte het aanpassingsproces om het onverschilligheidspunt voor elk resultaat te bepalen. Dit protocol beschrijft hoe een vertraagde kortingsexperiment kan worden uitgevoerd, met behulp van de taak met aanpassing van bedragen en menselijke deelnemers over verschillende resultaten.
Hier worden kortingsfuncties getoond voor rokers en niet-rokers, over de grondstoffen geld, alcohol, entertainment en voedsel. De mediane onverschilligheidspunten geven aan dat voedsel
Bekijk het volledige transcript en krijg toegang tot duizenden wetenschappelijke video's
Overzicht
Delay discounting is de vermindering van de waargenomen waarde van een beloning wanneer deze wordt uitgesteld. Dit artikel beschrijft een computergebaseerde taak voor het kwantificeren van delay discounting bij menselijke deelnemers.
Belangrijkste Studieonderdelen
Wetenschapsgebied
- Behavioral Economics
- Psychologie
- Neurowetenschap
Achtergrond
- Delay discounting beïnvloedt de besluitvorming en heeft implicaties voor verschillende gedragingen.
- Het is gekoppeld aan riskant gedrag zoals middelenmisbruik en gokken.
- De methode biedt een betrouwbare maatstaf voor delay discounting.
- Er bestaan uitdagingen voor nieuwe experimenteerders bij het implementeren van de procedure.
Doel van het onderzoek
- Om de impact van uitstel op de huidige waarde van beloningen te beoordelen.
- Om een diagnostisch hulpmiddel te bieden voor het begrijpen van besluitvormingsprocessen.
- Om mogelijke interventies te verkennen op basis van delay discounting beoordelingen.
Gebruikte Methoden
- Computergebaseerde delay discounting taak.
- Algoritme voor het bepalen van indifferentiepunten.
- Kwantitatieve beoordeling van uitsteleffecten.
- Korte en robuuste meettechniek.
Belangrijkste Resultaten
- Kwantificering van delay discounting is haalbaar via de voorgestelde methode.
- Resultaten kunnen de begrip van risicovol gedrag informeren.
- De techniek is effectief voor zowel onderzoek als mogelijke klinische toepassingen.
- Maakt vergelijkingen tussen verschillende populaties mogelijk.
Conclusies
- De methode biedt een betrouwbare maatstaf voor delay discounting.
- Het heeft implicaties voor gedragsonderzoek en interventies.
- Toekomstige studies kunnen de toepassing ervan als diagnostisch hulpmiddel uitbreiden.
Veelgestelde Vragen
Executive Industry Relevance
Delay discounting assessment provides a quantitative behavioral metric for evaluating impulsive choice patterns linked to substance use disorders and other compulsive behaviors. This method enables target validation by isolating delay sensitivity as a mechanistic endophenotype in preclinical and clinical populations. The technique supports go/no-go decisions in early discovery by offering a translatable behavioral readout across species and commodities.
Strategic Applications in Biopharma R&D
Early Discovery & Target Validation
- Scientific Value: Quantifies delay sensitivity as a behavioral proxy for impulsivity, enabling mechanistic interrogation of therapeutic targets involved in reward processing.
- Operational Value: Provides a rapid, low-cost assay for screening genetic or pharmacological manipulations affecting delay discounting in humanized models.
- Predictive Value: Generates indifference points that inform dose-response relationships for compounds targeting impulsive choice pathways.
Screening & Assay Development
- Scientific Value: Delivers standardized indifference point measurements across commodities (money, food, alcohol) to assess reward valuation consistency.
- Operational Value: Enables high-throughput adaptation via computerized adjusting amount tasks with algorithm-driven titration to indifference points.
- Assay Readiness: Supports cross-lab reproducibility through fixed adjustment rules (e.g., one-fourth then half of prior adjustment) and practice trial protocols.
Translational & Preclinical Research
- Scientific Value: Facilitates translational continuity by using identical task structure across human and animal models to evaluate target engagement.
- Operational Value: Allows longitudinal tracking of discounting steepness as a biomarker for relapse risk in substance abuse intervention studies.
- Risk Mitigation: Identifies populations with steep discounting curves (e.g., smokers) to enrich clinical cohorts for higher predictive confidence in efficacy signals.
Pipeline & Workflow Integration
The adjusting amount task fits within the discovery continuum from target hypothesis testing through lead optimization to preclinical validation, offering a behavioral bridge between molecular mechanism and clinical risk phenotype.
- Discovery Biology: Supports hypothesis testing by isolating the effect of delay on reward value, enabling pathway-specific de-risking of targets in dopaminergic and serotonergic systems.
- Screening: Delivers quantitative indifference point outputs after 10 minutes per commodity, enabling rapid SAR evaluation of compounds affecting impulsive choice.
- Analytics: Generates non-linear regression-ready data for discounting curve fitting, providing steepness (k) values as quantitative endpoints for compound comparison.
- Translational Research: Connects to preclinical continuity through conserved discounting patterns across commodities, supporting biomarker qualification for impulsivity-related indications.
- Enterprise Reuse: Functions as a reusable platform across indication programs (e.g., obesity, gambling) due to its commodity-flexible design and minimal training requirements.
Operational & Enterprise Impact
- Scientific Value: Reduces mechanistic ambiguity by providing a direct measure of delay impact on reward valuation, independent of motivational confounds.
- Operational Value: Ensures standardization through fixed trial algorithms and practice protocols, minimizing inter-examiner variability in indifference point determination.
- Strategic Value: Improves go/no-go decisions by linking target modulation to changes in discounting steepness, reducing late-stage failure from unanticipated behavioral toxicity.
- Portfolio Impact: Enables risk-adjusted prioritization of compounds based on their effect on delay sensitivity, aligning with FDA’s emphasis on behavioral safety pharmacology.
Implementation Considerations
- Requires expertise in behavioral task design and algorithm implementation for accurate indifference point titration.
- Dependent on computerized stimulus delivery systems with precise timing and input recording capabilities.
- Necessitates cross-team standardization of adjustment rules (e.g., 25% then 50% of prior step) and practice trial counts to ensure data comparability.
- Involves adaptation considerations when shifting between commodities (e.g., food vs. money) to maintain equivalent subjective value ranges.
- Limited by participant comprehension of trade-offs, requiring clear instruction and practice trials to mitigate learning effects.
