Medindo Delay Descontando em seres humanos usando uma Tarefa de Ajuste Valor
9 de janeiro de 2016
O desconto de atraso refere-se a um declínio no valor de uma recompensa quando ela está atrasada em relação a quando está imediatamente disponível. Descrevemos uma tarefa de desconto de atraso baseada em computador que é fácil de implementar e permite a quantificação do grau de desconto de atraso em participantes humanos.
O objetivo geral deste procedimento é fornecer uma avaliação quantitativa do efeito do atraso no valor presente de uma determinada mercadoria. Este método, originalmente desenvolvido por Du, Green e Myerson, permite a quantificação do desconto atrasado. O desconto atrasado descreve o grau em que o atraso afeta o valor presente de um resultado e tem sido associado a uma variedade de comportamentos de risco, como abuso de substâncias, obesidade e jogos de azar.
A principal vantagem dessa técnica é que ela fornece uma medida robusta e confiável de desconto de atraso, em um período de tempo relativamente curto. Embora esse método tenha sido frequentemente usado para descrever diferenças preexistentes entre as populações, nossa esperança é que mais trabalho possa se basear em seu uso como ferramenta de diagnóstico ou alvo de intervenção. Geralmente, os experimentadores novos neste procedimento podem ser desafiados, porque o procedimento requer um algoritmo para determinar um ponto de indiferença, que deve ser incorporado a um programa de computador.
A demonstração visual desse método pode ser útil, pois pequenos erros no algoritmo podem levar a resultados drasticamente diferentes. Comece escolhendo o intervalo de atrasos para o qual o desconto de atraso será avaliado. Em seguida, escolha a quantia máxima de dinheiro que atenderá ao resultado atrasado da tarefa.
Em seguida, escolha o número de tentativas que devem ser concluídas para determinar um ponto de indiferença em cada atraso. Em seguida, peça ao participante que se sente em uma sala isolada, em frente a um computador. Peça-lhes que desliguem o celular ou qualquer outro dispositivo eletrônico.
Forneça ao participante um formulário de consentimento informado para revisar e assinar se ele concorda em participar da tarefa. Em seguida, inicie o programa clicando no ícone associado à tarefa no computador. Observe a caixa de diálogo e insira uma etiqueta de identificação de participante exclusiva que será anexada aos dados do participante.
Dê ao participante instruções sobre o que ele experimentará na tarefa. Em seguida, forneça testes práticos que não serão incluídos na análise de dados para familiarizá-los com o design da tarefa. Comece os testes práticos mostrando uma pergunta no computador e pedindo ao participante que escolha entre 10 disponíveis imediatamente e 100 disponíveis em um dia.
Observe a escolha feita na tela. Faça a mesma pergunta na próxima tela, mas para as escolhas subsequentes, aumente a alternativa imediata em um incremento de 10 em cada tentativa, independentemente das escolhas feitas pelo participante, até que as alternativas imediata e atrasada sejam iguais a 100. Por fim, peça ao participante que complete 10 tentativas práticas para permitir que ele se acostume com a tarefa.
Para avaliar o ponto de indiferença, primeiro exiba os valores iniciais para as alternativas atrasadas e imediatas aos participantes. Para a primeira tentativa, exiba o valor máximo como a alternativa atrasada e, simultaneamente, exiba o valor imediato como metade do valor máximo. Coloque o cursor do mouse no centro da tela no início de cada tentativa e observe a escolha do participante.
Ajuste a quantidade da alternativa imediata em um quarto do máximo para a segunda tentativa, com base na escolha do participante. Por exemplo, se o participante escolheu a opção imediata, diminua a quantidade da escolha imediata em 25 para a segunda tentativa. Se o participante escolheu a opção atrasada, aumente a quantidade da escolha imediata em 25 para a segunda tentativa.
Em seguida, exiba a nova quantidade da escolha imediata e uma escolha atrasada constante para o participante e permita que ele conclua a segunda tentativa. Observe sua escolha. Em seguida, ajuste a quantidade da alternativa imediata pela metade do ajuste anterior.
Por exemplo, se o participante escolheu a opção imediata, diminua o valor da escolha imediata para a terceira tentativa em 12,50. Se o participante escolheu a opção atrasada, aumente o valor da escolha imediata para a terceira tentativa em 12,50. Repita os ajustes no valor imediato até que o participante tenha feito o número necessário de escolhas, o que fica a critério do experimentador.
Faça o ajuste final no valor imediato com base na escolha do participante e use esse novo valor como o ponto de indiferença para esse atraso específico. Repita totalmente todo o processo de ajuste para cada um dos atrasos escolhidos, redefinindo o valor do resultado imediato e o valor do ajuste para o primeiro teste em cada atraso. Para avaliar o desconto de atraso de resultados qualitativamente diferentes, peça ao participante que forneça um exemplo do resultado escolhido.
Por exemplo, se o resultado escolhido for comida, peça ao participante para fornecer sua comida favorita. Registre a resposta do participante e pergunte ao participante quanto custa uma unidade do resultado. Em seguida, exiba o valor dos valores iniciais imediatos e atrasados, com base no preço informado pelo participante.
Defina o valor atrasado do resultado como igual ao valor máximo dividido pelo preço unitário fornecido pelo participante e defina a alternativa imediata como 0,5 desse valor. Por fim, repita o processo de ajuste para determinar o ponto de indiferença para cada resultado. Este protocolo descreve como conduzir um experimento de desconto de atraso, usando a tarefa de ajuste de valor e participantes humanos em vários resultados.
Aqui, as funções de desconto são mostradas para fumantes e não fumantes, nas mercadorias de dinheiro, álcool, entretenimento e alimentos. Os pontos de indiferença medianos indicam que a comida é descontada mais acentuadamente do que o dinheiro. Uma vez programada corretamente, essa técnica leva apenas aproximadamente 10 minutos para avaliar o grau de desconto de atraso para uma única mercadoria.
Ao tentar este procedimento, é importante lembrar de enfatizar aos participantes que não há respostas corretas e que cada participante deve escolher sua alternativa preferida. Essa técnica tem sido usada por uma variedade de grupos de laboratório para avaliar o desconto de atraso e vinculá-lo a uma variedade de comportamentos de risco. Depois de assistir a este vídeo, você deve ter uma boa compreensão de como configurar e programar tarefas de desconto de atraso.
Nos materiais complementares, fornecemos um código que pode ser usado para programar uma tarefa de desconto de atraso. Também fornecemos modelos de regressão não linear que podem ser ajustados aos dados. Esses modelos permitem quantificar o grau de desconto de atraso.
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Visão Geral
O desconto por atraso é a redução no valor percebido de uma recompensa quando ela é adiada. Este artigo descreve uma tarefa baseada em computador para quantificar o desconto por atraso em participantes humanos.
Componentes Principais do Estudo
Área da Ciência
- Economia Comportamental
- Psicologia
- Neurociência
Fundamentos
- O desconto por atraso afeta a tomada de decisões e tem implicações para vários comportamentos.
- Está ligado a comportamentos de risco como abuso de substâncias e jogos de azar.
- O método fornece uma medida confiável do desconto por atraso.
- Existem desafios para novos experimentadores na implementação do procedimento.
Objetivo do Estudo
- Avaliar o impacto do atraso no valor presente das recompensas.
- Fornecer uma ferramenta diagnóstica para entender processos de tomada de decisão.
- Explorar possíveis intervenções baseadas em avaliações de desconto por atraso.
Métodos Utilizados
- Tarefa de desconto por atraso baseada em computador.
- Algoritmo para determinar pontos de indiferença.
- Avaliação quantitativa dos efeitos do atraso.
- Técnica de medição breve e robusta.
Principais Resultados
- A quantificação do desconto por atraso é alcançável através do método proposto.
- Os resultados podem informar a compreensão de comportamentos de risco.
- A técnica é eficaz tanto para pesquisa quanto para potenciais aplicações clínicas.
- Facilita comparações entre diferentes populações.
Conclusões
- O método oferece uma medida confiável do desconto por atraso.
- Tem implicações para pesquisa comportamental e intervenções.
- Estudos futuros podem expandir sua aplicação como uma ferramenta diagnóstica.
Perguntas Frequentes
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.
